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中国移动大数据对外运营案例概要
* * 金融领域 面向咨询公司 面向行业测评机构 面向商业地产 1 2 3 4 合作方向 金融征信 目标一:构建个人用户信用评价体系,为金融服务商信提供决策依据 目标二:构建个人信用积分体系,拓展运营商信用体系生态圈,为第三方业务提供授信决策 目标三:构建集团客户信用体系,结合第三方企业数据,通过大数据分析企业经营情况,为银行放贷决策提供依据 合作伙伴 金融领域 个人标签产品设想 金融领域的诉求 如何获得精确个人征信数据? 如何及时进行贷款风险预警? 如何信用卡定向优惠指导? 。。。 个人标签产品设想 移动提供的数据服务 1.手机号码使用时长 2.居住位置变化频率 3. 工作单位变化频率 4.月上班天数 5.上班时间接听、拨打私人电话时长与次数 6.社交能力 7.通信欺诈行为 8.欠费、停机行为 价值数据层 面向咨询公司 合作方向 针对城市规划、商业运营等大型咨询项目的数据分析目标:基于多种维度准确描述区域内的人群分布特点及位置变化规律,辅助提升咨询项目数据质量 合作伙伴 咨询公司针对政府行业分析的数据需求 咨询公司对政府行业分析业务 咨询公司针对政府行业分析的数据需求 运营商提供群体相关数据 基于移动用户的基本属性信息,如性别、年龄、职业、消费能力等基本信息 基于移动用户的位置信息,判断用户位置分布情况 基于移动用户通信基站变化,判断用户位置信息变化情况,获得人口流动数据 人口属性数据 人口分布数据 人口流动数据 面向行业测评机构 合作方向 支撑行业指数分析的数据共享 目标一:实时提供准确的业务数据支撑,提升机构分析报告的实时性 目标二:提升数据获取效率,大大降低蝉蜕的数据调研成本 合作伙伴 向市场行业分析机构提供数据服务 合作伙伴:行业指数测评机构 向市场行业分析机构提供数据服务 合作伙伴:行业指数测评机构 IDC中国每季度的中国市场终端行情分析报告,需要分析收集的市场占有率,需要相关数据提供分析报告准确性。由移动提供用户收集型号及商场的分析数据,进行分类总结。 传统局的区域人口分析报告中,传统的人口普查会耗费大量的人力、物力、财力以及时间,并且采用抽样数据,结构相对不是很精准。移动公司可以根据天津市用户地理位置分布、来天津的时间、时长等统计常驻人口、并结合GIS地图信息,回执人口分布图 面向商业/地产 合作方向 商圈分析 目标一:基于用户的手机位置及基础属性,为商圈,提供准确的客源分布分析、客流趋势分析、客流轨迹、竞品分析、会员分析等数据,辅助提升商圈运营增加客流量和收入。 目标二:基于人群分布属性和人流规律指导地产规划 合作伙伴 建立多维数字化解决方案 开启以消费者为导向的价值评估 零售行业中的主要应用 招商与规划 招商,引入商户的思路 辅助设施规划 商铺与展柜摆放位置的分析,动线、静线 客流来源去向 从省、市、区县、商圈、街道维度精细分析客流来源 客流去向周边的分布 建立多维数字化解决方案 开启以消费者为导向的价值评估 零售行业中的主要应用 商圈规划选址和运营 客户需求总结 客户案例 1.依靠人工蹲点的传统开店方式 费时费力 2.店面经营依赖AC尼尔森等市场调研报告,费用高昂且不全面 3.客户居住在哪里?线下常去哪些场所? 万达百货:如何改善店面经营 1.访客流量多少? 2.都是什么样子的顾客来访? 3.访客来访的频次和来访时段 4.如何将线上线下打通,实时精准营销,将用户拉回到线下消费? 沃尔玛:如何提高开店效率和成功率 开店选址:查询目标人群分布区域,货合适的开店区域。 店面经营:查看某个位置,为综合性购物中心MALL、百货、大卖场和专业连锁客户进行所在区域人流量和人群特征分析、人群来访频次和时段偏好分析、品牌分析提供经营辅助和帮助。 位置营销:对商家所在的区域或关心区域进行电子围栏锁定并监测,能设定时间触发的条件,进行营销活动 基于客户群体的位置和数据分析 商圈规划选址和运营 实施/决策 大数据分析(人群分布热力图) * *
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