关于南京市的公关事件
己的品牌，比如，中国移动的全球通、神州行、动感地带等品牌，通过不同的品牌业务，以细分用户的类别，提供更具针对性的服务；另一方面，运营商的营销手段也多样化起来，除了采取电视、报刊、广播等传统媒体外，一些诸如门户网站、博客等互联网媒介也被广泛地应用于运营商的营销中，这使得运营商的营销体系向着立体化方向发展。在运营商进入3G时代以后，我国随着电信业的重组，产生了三大运营商，即中国移动、中国电信和中国联通，从而使得电信业运营商间的竞争变得越来越激烈，由此也促进了电信业营销的进一步发展。电信业在3G时代的营销主要体现为两个特点：一是立体化趋势进一步加强。电信业每一次的营销工作，从单一层面向系统工程转化，具体表现为在每一次营销中，几乎都需要传统媒体、互联网媒体、移动互联网媒体的通力合作，从而协同完成营销任务。二是精细化。随着电信业运营商运营时间的积累，电信业运营商会产生与收集大量的数据，比如消费者的入网数据、话费数据以及运营商的基站数据等，这些数据为电信业运营商开展精准营销提供了基础，并使得运营商开始了基于数据挖掘的精准营销的探索。我国从2013年开始，电信业陆续进入4G时代，同时大数据技术也如火如荼地发展起来。由于4G具有更为快速的数据传输速度，使得4G成为众多移动网民上网的重要方式；同时，各种移动APP如雨后春笋般涌现，电信业运营商也与很多APP平台展开合作，比如用户可以在一些APP（如支付宝钱包）上缴纳手机话费等。图20进入4G时代的我国三大电信业运营商当前，电信业运营商能够获得与处理的数据在急剧增加，这些数据可以帮助电信业运营商更有效地了解用户，分析用户的使用习惯，也为电信业运营商开展精准营销提供了基础，从而帮助电信业运营商降低营销成本，增加业务收入。在大数据时代，运营商所获得的数据主要有四大类型：第一类，是人口统计学数据，这主要包括用户在登记时提交的个人姓名、性别、年龄等，以及运营商为用户办理的手机号码等数据；第二类，是以反映用户位置为主要内容的基站[4]数据，这主要包括运营商的基站位置（如经度、纬度）等数据，通过掌握用户所处的位置，为用户提供更具个性化的服务，比如，用户从一个省到另一个省时，另一个省的运营商一般会给用户发送欢迎类的短信，这便是基于用户所处位置提供服务的一种形式；第三类，是用户业务数据，这主要包括用户的业务使用类型、访问过哪些网站、访问时间、各业务流量等数据；第四类，是计费数据，这主要包括用户的套餐选择数据、资费数据、购买历史数据等。通过对这些数据的整理与分析，运营商可以得到消费者的完整画像，依据这些画像，运营商便为精准营销（包括营销内容、营销方式等）提供了基础。运营商基于大数据的精准营销，可以将消费者分为主动接触型和被动接触型两类，前者主要是指消费者主动与电信业运营商取得联系，按照接触渠道来划分，消费者接触运营商的渠道主要包括实体渠道和电子渠道，实体渠道主要有运营商的各类自建和社会合作营业厅，电子渠道主要有电话渠道（如中国联通的10010、中国移动的10086、中国电信的10000）、互联网渠道（如中国移动、中国联通、中国电信的网上营业厅）、移动互联网渠道等，运营商会通过这些不同的渠道为消费者提供具有个性化的营销服务；消费者被动接触型的精准营销，主要是指电信业运营商对基于大数据的分析的结果，给消费者主动推送信息（比如我们时常收到的来自中国移动10086的信息等），这是消费者被动接收的营销业务，这类业务的主要内容包括运营商推送给消费者的各种业务和套餐资讯、客户服务人员主动联系消费者的营销电话等。总之，在大数据分析的基础上，运营商可以对营销渠道和策略进行优化调整，通过给用户提供精准化、个性化的营销服务，提升了服务水平与营销的效率，降低了营销成本，从而在移动互联网冲击传统电信业运营商多项业务的情况下，在一定程度上保障了运营商的经营业绩。* * * ［1］Telefonica，即西班牙电话公司，成立于1924年，是一家国际性的通信运营商。［2］GfK，中文名称“捷孚凯”，全球五大市场研究公司之一，总部位于德国纽伦堡。［3］模拟电话的一条电话线一般由两条导线构成，这两条线不用区分极性，可以随意交叉。模拟电话线一般是一头接交换机的用户模块，另一头接电话机，有几个电话机就需要接几对线。［4］基站，是指在一定的无线电覆盖区域中，通过移动通信交换中心，与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台。 让数据说话，用数据决策很多人可能会问：数据怎么会说话和决策呢？的确，数据本身不会“说话”和“决策”，但是基于对大数据的分析，我们可以对某个问题认识得更深刻，在决策时能够获得更多有益性的参考意见。从这个角度来看，数据确实为我们起到了“出谋划策”的作用。我们知道，运用望远镜，能够让我们观测浩瀚的星空，运用显微镜能够让我们看到微小的生活，基于这些工具，我们既能够观摩宇宙的宏大，又能感知细致入微的个体生命。同样，在大数据时代，既有助于我们认识纷繁芜杂的商业世界，判断未来商业趋势的走向，又能帮助我们侦测细小的商机，从而把握商机、在商机中谋求突破与发展。因此，大数据对企业的策略有着深远的影响。随着数据获取和挖掘技术的日益完善，数据呈现出前所未有的生机和活力，企业运用数据创造价值的方式也在多样化，尤其是对企业决策过程产生了深远而重要的影响，利用大数据，企业的营销决策减少了很大的盲目性，有力地促进了企业营销活动的开展。基于此，“大数据”几乎已成为时下最火热的词汇，毫不夸张地说，当今各行各业无不对大数据充满了向往，希望自己在新一轮的大数据营销中抢占先机。同时，从大数据中引申出的数据挖掘、数据分析、数据安全等数据运用技术也成为人们热捧的焦点。其实，正如我们前面所讲的，大数据及其相关的技术，正在越来越多地植入我们的生活中，潜移默化地影响着我们的生活。图21大数据促进营销决策比如，我们平时在刷微博或者网上购物时，会不时收到一些推送来的信息，诸如“可能感兴趣的人”“猜你喜欢”“购买此商品的人还购买了……”等信息。这些看似简单的用户体验背后，便是大数据的一个具体运用。可以说，大数据技术是基于人们对短时间内处理海量数据的需要而产生的，同时，大数据技术的运用又促进了数据的飞速增长。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据平均每年增长50%，每两年便可以翻一番；目前，世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。其实，这些数据并非单纯指人们在互联网上发布的信息，还有全世界各行各业的数码传感器，都在随时测量和传递着有关位置、温度、湿度、震动乃至空气中化学物质的变化，因而整个世界每天产生的数据量是极为庞大的。我们所称的大数据，其实不仅仅指互联网上产生的数据，还包括上述不同平台产生的海量数据，我们在掌握庞大数据量的同时，对这些数据进行专业化处理，则可以获取大量的“数据财富”，比如为我们提供关于市场的更真实判断，从而推动企业营销的成功开展。所以，大数据正在成为一种产业，只要我们能够提高对数据的“加工能力”，便可以实现数据的“增值”。我们不妨举一个运用大数据进行分析与营销决策的案例。对于很多快速消费品企业来说，产品在商场、超市内怎么摆放才能提高销量，一直是销售终端研究的主要课题，在过去，企业为了在商场、超市内找到更为合理的摆放位置，通常需要派专人去现场反复观察，即便这样，企业仍难以确保产品所摆放的位置最利于消费者购买。对此，农夫山泉是这样做的：农夫山泉的业务员每天会去商场
