物联网时代运营商的大数据价值
随着4G的商用和5G研发的加速,移动互联网以更快的速度带来科技行业变革,不过给建设4G、5G网络的运营商带来一个被管道化的压力。所谓运营商管道化就是电信运营商的网络建设跟不上智能终端流量增长的压力,同时电信运营商的产业链掌控力越来越受到产业链其他参与者的挑战,比如微信对短信的全面替代、网络电话对语音的侵蚀,电信运营商的作用逐渐类似于道路建设公司在高速公路上扮演的角色,提供无差别的流量功能。
不过,物联网时代的到来,万物互联带来数据量爆发式增长,作为管道提供者的运营商在大数据方面具有无可比拟的优势。在IoE新时代,运营商的大数据占有优势将开始凸显,运营商应积极利用和放大自身数据源优势,在数据服务提供上形成差异化竞争优势。
迈进IoE新时代:创新业态 改变生活
在爱立信商业咨询部总经理袁道唯看来,IoE主要包括五要素:人众/客户、事物、数据、位置、客户历程/服务流程设计。这五要素的组合设计,正在不断创新业态,改变社会与生活,帮助消费者解决生活中更多具体的事情。
基于IoE五要素,“Everything”的有机扩展将充满创新空间。基于IoE五要素设计组合,大量过去在数字化1.0和2.0时代无法触及的社会要素和社会逻辑过程,正在一一被颠覆。
随着人们在社会和社会化媒体上的主体分群更加多元与活跃,数据积累和使用日益丰富,传感与物联日益普遍多样,基于位置的信息颗粒度日益细化精准,各种社会服务过程和客户体验过程、各种生活生产要素组合逻辑和实现流程都将全面互联网化,例如目前很多打车软件的出现正在颠覆传统的出租车行业。
而在数字化3.0的范畴内,今后的世界将不再区分“传统企业”和“互联网企业”,”线上企业“和”线下企业“,一切进步将取决于对于上述IoE五要素的有效规划和资源组合投入。
IoE时代行业发展的七大趋势
在IoE时代,将产生的行业发展趋势主要体现在以下七个方面:
一是体验沉浸化。在未来数字化的社会中,无论生活场景还是工作场景,我们会看到越来越多融合体感和情感、现实与仿真、静态与动态、物理与数字的E2E体验的客户交互和精致产品。
二是服务运营化。包括个性化摄影、美甲美容、理发、家教、家政、洗车等传统上依赖个人技艺、特定场所、通过熟练工作或专业知识提供服务取得收入的行业,正在IoE时代成为平台管理下的统一运营服务。许多过去单纯依靠产品销售取得收入的企业,在产品不断被连接下逐渐演变成服务提供者,广泛的服务需要专业化的运营保障支撑。
三是数字资产化。数字资产的数量将急剧增加,价值不断提升,专业化的数字资产管理成为新的技能和行业。个人数字资产管理在未来可能将超过个人理财管理而成为个人与家庭生活的价值依托。
四是消费自导化。将从买家角度看待市场,买家管理自己的数据,自由表达自己的意图,设定自己的“参与条款”筛选卖家,最终实现管理自己的生活。
五是设计能力化。IoE的五要素组合和不断修正扩展需要大量的设计工作,客户体验的四大领域的有效实施同样需要专业的设计能力。
六是客户契动化。Engagement正在成为企业与客户互动的新常态,利用社交媒体、游戏化、众铸、点分计划等一系列新方式,新型的客企关系和品牌认知路径正在形成。
七是交互场景化。互联网争夺流量和入口,而移动互联网时代争夺的是场景,未来竞争的核心也将是场景。场景实际上是表明在进行一项具体的工作流或者体验流时与客户的交互,包括传播、营销或者售后服务,都应当按照各种数据、信息和传感与终端设施所能提供的上下文、前后文、左右文来智能响应,有效交互。企业的各种营销与服务基于不断扩展的大数据,日益增多的传感和终端设备,日益精准的位置数据和社会化媒体的客户聆听与画像,可以不断创造全新客户体验。
运营商做大数据优势明显
IoE新时代的到来,对于传统的电信运营商具有重要意义。首先,随着各行各业全面改变,流量需求将持续爆发增长。根据推算,消费者可支配收入中传统通信消费占比不会有大幅增长,消费者不会为单纯的通信业务支付更大比例的费用。而随着原本与数字化无关的日常消费被不断IoE化,流量价值将渗透和扩展到用户的生活消费份额中去,且增长空间无限。
IoE化的深入,用户永远在线,流量将呈爆发性增长,且没有封顶。因此,信息通信产业的价值获取不仅仅局限于传统的通信消费,而是扩展到用户生活消费份额中获取价值,整个产业在数字化服务方向价值空间十分广阔。
同时,新的基础架构和新平台机会将日益明显。随着社会各行各业的IoE化,数字化社会的新型基础架构需求不断增长,各种新平台不断形成,其中一部分成为平台之平台。运营商的基础管道资源和强大运营能力表明如果布局得当、创新有力,大量机会可以介入,新的基础能力提供者定位可被认可。以爱立信业务为例,其为运营商规划的未来垂直与水平平台布局包括:垂直行业平台服务、连通基础设施服务、数据基础设施服务、流通基础设施服务等。
在IoE时代,若想做好流量经营,运营商的流量模型需要在数字化价值方面进行三层布局。三层流量模型基于移动互联网时代以人和物为连接交流不断扩大的实施,把握住流量作为企业与客户发生互动的基本前提与入口指标,将其泛化到“管道”、“平台”、“应用”三个层次,并将所有通信与互联网相关荐供全部投射到三大层次,而运营商的价值主要就是通过流量经营的三层以及三层的联动进行获取。IoE时代,流量的生活份额将逐步扩大,无论是运营商、互联网厂商等都需要在这三层中进行价值布局。
对于在大数据方面的发展,运营商做大数据的优势在于,相比于其它数据源机构和企业,运营商对于所有的数据品类都有触及,只是深度有所不同;同时对于数据的规模以及多样性也具有无可比拟的优势。因此,在IoE时代,运营商的大数据占有优势将开始凸显,运营商应积极看到自身作为电信运营商所具备的独特优势,利用和放大自身数据源优势,在数据服务提供上形成差异化竞争优势。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21