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2013年商业智能对电信运营商经营管理决策的影响分析

    内容摘要:在激烈的市场竞争情况下,运营商要快速发展和壮大就必须对所从事的商业活动有着深入的理解,分析可以拉动公司业务的关键要素,这就需要借助商业智能来分析捕捉业务交易和客户交流的每个角度来生成有用的信息。

    商业智能可以帮助运营商洞察客户需求,真正做到以客户为中心。2008年电信业重组后,移动的竞争优势得以遏制,三家运营商抢夺用户大战愈发激烈。按照行业说法,“开发一个新用户所需的成本是维系一个老用户的5倍”,运营商致力于通过实施各种策略提升用户黏度,尽最大可能留住用户。电信运营商成功的核心是拥有丰富的、有价值的忠诚客户。因此,电信运营商要实现用户数量与赢利的双增长,就要标识、获得并维护最有价值的客户。

电信行业商业智能的典型应用
 

业务分类
 具体问题
 分析方法/技术
 钱包份额/争取新客户 (Wallet Share/Acquisition)
 预测客户购买新产品的倾向 
 决策树/对数回归 
 预测客户扩展服务用量的倾向 
 决策树/对数回归 
 预测客户升级服务的倾向 
 决策树/对数回归 
 客户挽留及保有 (Retention) 
 预测哪些客户会终止服务的使用
 决策树/对数回归 
 改善挽留行动的效率
 描述型分析/响应模型 
 欺诈/拖欠侦测 (Fraud/Delinquency) 
 预测客户拖欠账单支付的倾向
 对数回归 
 预测拖欠客户对催缴的响应
 决策树 
 欺诈侦测及管理
 规则归纳 
 基础/知识 (Infrastructure/Knowledge) 
 了解客户购买不同产品的情况 
 关联规则 
 评估客户对运营商的利润贡献度
 ABC成本核算 
 评估客户的价格敏感度
 描述型分析/聚类 
 预测客户称为高价值客户的倾向 
 对数回归 
 客户信用度评估 
 描述型分析 

 

资料来源:产业信息网整理

    商业智能将单一的数据处理系统转向分析和管理的综合系统。在激烈的市场竞争情况下,运营商要快速发展和壮大就必须对所从事的商业活动有着深入的理解,分析可以拉动公司业务的关键要素,这就需要借助商业智能来分析捕捉业务交易和客户交流的每个角度来生成有用的信息。

    商业智能将电信行业的海量信息转化为知识。随着电信业务系统的长期和广泛使用,运营商拥有大量的客户和业务数据。科学管理和合理开发这些内部和外部信息资源成为企业正确决策、增强竞争力的关键。运营商亟需基于海量数据建立基于分析的企业管理运营体系。BI将信息转换为知识。商业智能是在正确的时间将正确的信息交给正确的用户以支持决策过程的应用。商业智能通过对数据的收集、管理、分析以及转化,使数据成为可用的信息,从而获得必要的洞察力和理解力,更好地辅助决策和指导行动。业务决策者通过商业智能对企业数据进行分析,通过过去的数据预测未来,即通过历史数据发现趋势,增加电信企业经营管理和客户分析的科学性,提升企业决策水平和经营效益。

    运营商部署商业智能解决方案目标在于,帮助电信运营商充分利用其业务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源,实现对信息的智能化加工和处理,为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据,使企业适应日趋激烈的市场竞争环境,提升运营商的核心竞争力。
 

 

本文采编:CY209
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2023-2029年中国商业智能(BI)行业市场行情监测及未来趋势研判报告
2023-2029年中国商业智能(BI)行业市场行情监测及未来趋势研判报告

《2023-2029年中国商业智能(BI)行业市场行情监测及未来趋势研判报告》共八章,包含中国商业智能(BI)产业链结构及全产业链布局状况研究,中国商业智能(BI)企业案例研究,中国商业智能(BI)市场及投资战略规划策略建议等内容。

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