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经营管理中国移动经营分析系统最全版
(经营管理)中国移动经营分析系统
中国移动运营分析系统
壹、中国移动运营分析现状研究近几年,随着国内电信企业的不断发展,电信行业的竞争也趋于白热化。
壹方面,客户选择电信业务及电信企业的余地越来越大,电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。
经过运营商不断的“价格战”,电信市场出现了严重的“增量不增收”现象,大量低忠诚度的客户转网或变更业务。
电信企业虽纷纷采用具有壹定优惠期限的活动来降低客户的流失率,但在优惠期结束后,很多客户便纷纷离网或弃卡重入网以套取新的优惠,仍造成了大规模的客户流失,致使电信企业的业务收入下滑、客户发展效率低成本高。
另壹方面,电信客户近几年高速增长,形成了庞大、需求差异很大的客户群;同时适用于不同人群的各种新业务不断推出,电信企业需要通过细分市场、客户群,将最合适的业务推销给最需要的客户,实现业务和客户的最佳匹配。
在这种激烈的竞争情况下,如何提高经济效益,如何运用科学的运营分析方法,实现精细化的管理和营销,用高质量的服务来吸引和留住客户,扩大市场占有率,在竞争中占据有利位置,是国内各电信运营商关注的重点。
基于之上背景,国内电信运营商纷纷建立起以“运营分析系统”为核心的企业决策支持体系,通过对X公司日常运营数据的分析、挖掘,为X公司决策者、各级管理者提供运营决策依据,以实现精细化营销。
1、中国移动运营分析系统建设概况
为保证中国移动在激烈的市场竞争中能够满足新业务、新需求、新机会的需要,有效提高中国移动市场前沿的信息化水平,辅助提升中国移动市场精细化营销水平和深度运营能力,确保中国移动的市场领先地位,中国移动在完成业务支撑系统(BOSS)建设和集中化后,于2001年开始筹备运营分析系统,起草了规范和标准。
2002年中国移动开始投入巨资进行运营分析系统建设,且于2004年实现省级运营分析系统和有限X公司壹级运营分析系统的全国联网。
运营分析系统的投入使用,使中国移动初步建立了面向企业运营的统壹数据信息平台,为全网业务、客户服务、市场营销、运营决策、业务实施等工作提供了有效的支撑,同时进壹步支持了有限X公司对各省市场运营活动的管理和指导,在中国移动的业务运营中发挥了重要的作用,为中国移动精细化运营提供了基础。
2、中国移动运营分析系统框架介绍
中国移动运营分析系统通过和其它业务系统的有机结合,有效利用业务支撑系统(BOSS)和服务、财务、网络等系统产生的大量基础数据,运用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等先进技术,且通过预定义报表、即席查询、OLAP分析等功能,实现对X公司的运营情况的分析和监控。
运营分析系统主要包括四层结构,即数据获取层、数据存储层、数据应用层和数据访问层。
(1)数据获取层
数据获取层支持中国移动省级运营分析系统从BOSS、DSMP、网管等源系统中将相关业务数据进行抽取、清洗、加工、整理且加载到数据仓库的过程。
(2)数据存储层
数据存储层实现对移动企业数据仓库中数据和元数据的集中存储和管理,且可根据需求建立面向部门和主题的数据集市。
(3)应用层
应用层是面向使用对象,支撑市场运营管理的,多种展现形式的,支持流程管理的系统应用逻辑层。
基本功能是服务于市场运营的,多种展现形式的针对性分析功能。
多种展现形式包括KPI指标、OLAP、报表、数据挖掘等面向使用对象的使用习惯和需求内容灵活展现的方式。
(4)访问层
访问层是各类业务运营人员访问运营分析系统的窗口和平台,访问层由用户统壹访问平台和各类特定访问工具俩部分构成。
图表来源:
《中国移动省级运营分析系统规范总册1.5》
图1中国移动运营分析系统1.5框架
3、中国移动运营分析系统功能
运营分析系统的主要功能有四个,即KPI指标监控、统计报表、综合分析和数据挖掘。
(1)KPI指标监控
KPI指标监控功能是借助表格和图形方式,对X公司KPI指标的完成情况进行实时的监控,使分析人员和各级管理者能够及时了解目前各项指标的完成进度,且对不同指标之间、不同分X公司之间的完成进度进行比较分析。
(2)统计报表功能
统计报表功能是根据预先设定好的项目、数据、格式等需求,按照壹定的周期定期,生成统计结果数据,进行汇总或分析处理,形成规定格式的报表。
报表生成具有很高的灵活性,支持按指定时间段自动汇总、统计各级报表数据自动生成汇总报表,支持选择各种统计元素。
同时,报表模板设计、开发难度小,方便操作。
目前,报表是运营分析系统最主要的功能。
(3)综合分析
综合分析是基于OLAP的多维分析技术。
按照轴、面、群的分析方法,对指标从品牌、客户变化、ARPU、时间、地区、用户特性等维度进行层层分解,且对分解出的群中包含的内容进行综合分析,分析内容能够包括客户数、收入、业务量分析、新业务等。
综合分析根据某个分析主题,选择和主题相关的分析内容,对指标进行层层分解和多维度分解,综合分析在该主题存在的问题。
综合分析应用不够直观、层层分解较为麻烦,主要由分析人员使用。
(4)高级数据挖掘功能
高级数据挖掘是利用数据挖掘方法和技术,从大量的数据中寻找数据之间的关系模式。
高级数据挖掘内容包括客户价值分析、业务预测、消费层次变动分析、客户流失分析、客户细分等。
这类分析涉及的变量数目多,变量的关系复杂,数据分布缺少较强的规律性,因此分析的综合性、难度和深度较大,对分析人员要求很高。
4、中国移动运营分析系统存在问题分析
中国移动的运营分析系统建设虽然已经取得了壹定效果,但从目前的实际运行情况见,仍存在数据分散、分析内容和方法不全、展现形式不直观、互动不足等方面的问题,阻碍了运营分析系统对运营决策的支撑效果,影响着分析人员、决策者、各级管理者对系统的使用。
(1)数据分散,重点不突出
运营分析系统的数据来源于BOSS等多个系统,包含了海量的数据,这些数据经过加工处理,且通过统计报表、OLAP分析等方式将数据提供给使用者。
统计报表作为目前经分系统的主要功能,包含了大量的运营数据,但各类运营数据存放在不同的报表中,不同的报表之间又没有经过合理的组织,当使用者需要查询某个数据时,需要在“XX目录——XX表——XXsheet——XX项目”中查找,数据分散,使用较为麻烦。
由于市场部门分析人员对运营分析系统的认识仍处于初步的学习和了解阶段,对运营分析和数据挖掘方面的知识掌握仍有待加强,且仍是习惯于报表的形式进行分析,因此市场部门分析人员不断提出数据需求且固化为统计报表,统计报表数量日益增加,出现了“大量报表”、“海量数据”,经分系统逐渐退化为报表系统。
数据存放分散、重点不突出,使得对数据使用需求不同的使用者很难迅速找到自己想要的数据,特别是管理者很难壹目了然地见到X公司运营中的关键问题。
影响了经分系统的使用效果。
(2)以KPI指标展现为主,深入分析不够
经分系统提供了较为全面和方便的KPI指标监控功能,对各项KPI指标的完成情况进行展现,便于各级移动X公司了解、监控KPI指标的完成进度。
但由于其他分析方法和功能不足,系统中主要以KPI指标的完成进度和指标统计分析为主,如将各指标的完成进度和时间进度比较、不同指标的完成进度比较、各分X公司完成进度比较等,而缺少对这些指标从时间、业务、客户组成等维度进行更深入的分析。
此外由于高级分析和数据挖掘功能使用难度较大,需要市场分析人员具备较强的数据挖掘和数据仓库操作等能力,对IT人员又需要掌握较多的市场业务知识,因此综合分析和深入挖掘在运营分析中没有得到广泛使用,通过各种维度对指标进行的深入分析不够。
(3)各指标之间的关联分析不够
运营分析系统对指标的分析主要停留在对指标本身的变化情况进行的分析,而对指标之间的相互影响、指标之间的关联分析不够,指标之间的分析相互割裂。
此外,壹些相关指标的分析视图之间缺乏有效的组织和集成,视图之间不能相互关联。
使用人员需要仍需要大量手工集成,导致运营分析工作量大,效率低。
如在运营分析系统中,有收入指标分析视图模块,如收入的发展趋势图、结构图等,也有客户指标分析视图、ARPU指标分析视图及离网类指标分析视图等相关视图,但各类视图缺乏有效的组织和集成,没有相互链接,使得使用者发现当月收入出现较大异常时,仍要依靠手工在系统中寻找其他相关指标的分析视图,才能对收入发展问题做出分析和判断,工作量大、工作时间长,难以满足快速市场反应的发展要求。
(4)对市场运营的支撑力度不够
运营分析系统建设被认为是帮助企业决策层了解、监控X公司各项指标的完成情况,以迅速制定正确的运营决策,因此在实际使用中,经分系统侧重后台分析,以指标分析为主,通过对各项指标的监控和分析,实现对X公司整体运营情况的监控,而忽视了和前台营销、客服、渠道等市场运营活动的充分结合,对市场运营活动的支撑力度不够。
(5)互动不足,不能形成有效的管理闭环
运营活动需要各方面的数据和信息支撑,这就要求运营分析系统应该包含各种数据和信息,如市场营销活动信息、竞争对手信息等。
但目前运营分析系统仍不允许不同使用者上传数据和信息,使用者只能被动接受经分系统的数据,而不能将自己掌握的数据和信息上传,系统中缺乏壹线数据和信息。
在实际工作中,经分人员和市场壹线的运营、客服人员缺乏密切的相互学习和交流,前台人员得不到分析结果有力支持,经分人员也不能得到壹线使用者对分析结果的反馈。
运营分析和市场运营不能形成有效的管理闭环。
(6)展现形式不直观
运营分析系统中包含很多指标的展现,其中主要指标以图像形式展现,而其他大部分数据和信息则以表格形式展现。
而即使是以图形展现的指标也不能为每个指标单独设计展现形式,展现形式不直观,使用者特别是管理者很难迅速、准确把握视图展现的信息。
综上,由于目前运营分析系统仍存在之上诸多问题,使得运营分析人员在使用经分系统时,往往仍需要进行大量的数据汇总整理、数据合且、深入分析和数据挖掘等工作,工作难度大、工作量大、效率低;管理者和决策者在使用经分系统时,很难直接见到想要的数据和分析结果,难以迅速有效进行决策。
二、中国移动运营分析系统改进策略
(1)个性化展现重要指标
根据各类使用者不同的关注重点,对当前运营分析中的数据进行汇总,对各类报表、图形进行梳理、优化和再集成,为不同使用者的使用需要设计定制化、个性化、有差别的分析视图,视图突出各级使用者关注的指标、问题以及常用的分析维度、图形,突出重点分析结果,且注重相关指标的同步展现。
如根据不同使用者关注的周期、范围不壹样,设计出省X公司日报、省X公司月报、分X公司日报、分X公司周报等分析报告,各种分析报告以图形形式展现分析结果,同时各类分析报告的分析侧重点不壹样,分析内容相互补充,形成对市场运营状况的全面监控。
(2)注重分析的层次化和关联性
注重运营分析的层次化,有计划的按照壹定的维度对客户、收入、业务量等指标进行层层分解,对分解出来的各细分群的变化情况进行深入分析,准确找到影响指标的原因和客户,以制定精确的市场策略。
目前,在深入分析普及推广难度较大的情况下,仍应将常用的分解维度和分析内容固化在分析报告中,便于各级使用者简单运用。
如将收入按照品牌套餐、业务、分X公司、ARPU、客户变化等维度进行分解,各维度之间再进行交叉分解,得到收入的各细分群,对各细分群的分析固定在日报或月报中。
同时,深入分析各指标之间的相互影响,定量分析各指标之间的关系,在系统中建立指标之间的联动分析模型,注重各指标之间的关联分析。
同时,对难以找出定量关系的相关指标,可将相关指标分析视图存放在壹个目录下或建立链接,便于使用者进行深入分析。
如将收入变化的分析视图和计费时长、ARPU等分析视图放在壹起或建立链接,当使用者发现收入异动时,能够通过其它指标的分析找出影响收入异动的原因;又如通过历史客户增长率和收入增长率的数据,回归分析出客户增长和收入增长的关系,推演出为实现多少收入应发展多少客户。
(3)加强对前台的业务支撑,通过信息互动,形成运营信息管理闭环
推动运营分析系统应用从数据分析向运营支撑转变,重点支撑壹线的营销和服务,将分析力转化为执行力,加强区域化管理、IMEI应用、营销管理、重入网分析、数据业务分析等和壹线日常业务运营紧密结合模块的建设。
加大经分人员和壹线人员的沟通和交流,及时听取壹线对经分结果的反馈,以对运营分析思路和方法进行调整,使之更加贴近市场运营活动,且从壹线人员那里获取市场信息和竞争对手信息。
这样,通过有效的信息上下互动,形成运营信息管理闭环。
(4)优化展示界面
进壹步优化展示界面,利用图形开发工具(如BO系统),将主要的分析结果、分析报告图形化、直观化,便于各使用者从展示图形上直接获取信息。
三、某省移动X公司经分系统建设实践
某省移动X公司的运营分析系统经过几年的建设,初步达到了预期效果,但也存在之上同样问题。
07年,某省移动X公司提出要通过建设立体互动的运营分析体系,完善经分系统的功能,解决经分系统目前存在的问题,实现信息共享和互动,且实现对市场运营的整体监控,最终为运营决策提供依据。
运营分析体系是指以运营分析系统为核心,以管理制度为支撑,包括各级使用者和各种信息在内的市场运营信息的闭环。
某省移动从07年开始实施经分体系建设项目,经过壹年多的工作,已经在以下几个方面取得成果:
(1)通过经分系统各级使用者的调研,总结了大家重点关注的指标、问题及分析维度和分析内容等,设计开发了X公司日报模型、X公司月报模型、分X公司周报模型、分X公司月报模型等。
这些模型将重点指标的完成情况、指标的变化趋势、指标的构成等进行了分析和展现,且将常用的分解维度和分析内容固化,便于各级使用者简单运用。
模型最终固化在BI系统中,且通过各种形象的图形进行展现。
(2)通过赋予不同使用者不同的权限,各使用者登陆系统后能够方便的查见到自己关心的图形,且从图形上直观地读取数据和信息。
(3)分X公司周报由经分系统出数,然后由各分X公司分析周工作中存在的问题,且将掌握的市场信息和周报壹起上传,反馈给经分人员,经分人员根据壹线的数据和信息,再调整运营分析思路。
通过上下信息的互动,形成市场信息的闭环。
(4)根据经分人员和市场人员对数据的需求,对不同报表中的主要运营数据进行了汇总整理,更新优化了部分报表,使数据查询更迅速简单。
下壹步,某省移动的运营分析体系建设仍会通过以下壹些工作进壹步解决系统存在的问题:
(1)通过关联指标的分析,建立指标之间的联动分析模型;
(2)通过指标预警功能设计,实现对KPI指标的监控;
(3)建立专题分析模型,加强和运营活动紧密结合。
总结
中国移动运营分析系统的建立是壹个长期、渐进的过程。
壹方面通过运营分析系统的不断优化,完善运营分析系统功能,加强运营分析对前台的业务支撑,使经分系统成为壹个有用的系统平台。
另壹方面,加强分析人员和非专业分析人员分析能力的培养,培养基本的数据分析知识和从众多统计图表和数据挖掘、获取信息的能力。
通过俩方面的共同推进和建设,使运营分析的结果成为市场运营活动的有力支撑,提升中国移动的精细化营销能力。
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