黑龙江
CDA
中国移动属于传统通信服务行业，是用户规模和网络规模均居全球第一的电信运营商。据统计，移动公司拥有移动网络用户9.75亿户，其中5G套餐用户6.14亿，固网宽带用户2.72亿。
面对如此庞大的用户规模，要对客户群体进行细分并非易事。因此，中国移动一直在积极推动传统通信服务运营商向数字化转型。
01
中国移动用户市场分析
中国移动属于传统通信服务行业，是用户规模和网络规模均居全球第一的电信运营商。公司业务分为传统业务和创新业务，传统业务的成长空间低，创新业务的成长空间高。
1.传统业务方面
主要包括移动电话和固定宽带，目前国内渗透率已经较高，总体天花板较低，成长空间有限（以移动电话为例，2021年国内达到116.3部/百人）。
该块业务已进入成熟期，预计行业未来3年年复合增速为5%～10%、未来6～8年年复合增速为0%～5%，处低速增长态势，确定性强。
2.创新业务方面
主要包括云计算、IDC（互联网数据中心）、大数据等信息服务业务，受益于国内大力发展数字经济，政企加快数字化转型，成长空间较大。
该块业务仍处于成长期，预计行业空间未来3年年复合增速为20%～30%、未来6～8年年复合增速为15%～20%，处较快增长态势，确定性较强。
中国信通院预测，2025年国内数字经济市场规模将突破65万亿元（见图2-4），“十四五”期间年复合增速为10.6%；相应地，中国移动创新业务收入年复合增速预计达到20%，增速较快，以云业务为例，移动云近两年收入增速分别为114%、108%。
3.市场竞争格局
传统业务方面，主要是三大运营商（中国移动、中国电信、中国联通）之间的竞争，参与者少，竞争格局清晰。近年来三大电信运营商直接“价格战”竞争趋缓，更加注重高质量发展和开拓数字化的新业务曲线。
创新业务方面，除了三大运营商之间，还有众多企业参与，包括BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）互联网巨头、信息化业务的公司等，竞争格局较激烈。
从层次上看，三大运营商主要与互联网巨头之间存在竞争，而随着政企数字化转型越来越看重安全性，两者的合作将成为常态，运营商提供国资背书和底层网络支持，互联网企业则具备更好的技术和运营能力。
02
聚类分析：细分用户
早年的移动营业厅只有三档套餐：30块、50块、100块。其结果只是用户流失越来越严重：
轻度用户嫌贵，携号转网去隔壁联通； 重度用户流量爆表，天天投诉限速； 年轻群体刷短视频，半夜把基站挤爆。
痛定思痛，集团大数据中心在2022年启动“磐石计划”：用聚类分析把全网用户先分群、再定价、再精准投放。
1.用户分类
移动用户数据包含6个变量，分别是：工作日上班时期电话时长、 工作日下班时期电话时长、 周末电话时长、国际电话时长、总通话时长、平均每次通话时长。
根据前期的调研，研究者认为移动用户应当被分为5个主要群体：
第一类：高端商用客户，总通话时间长，工作日上班时间通话比例高
第二类：少使用低端客户，总通话时间短，各时段通话时间都短
第三类：中端商用客户，总通话时间居中，工作日上班时间通话比例高
第四类：中端日常用客户，总通话时间居中，工作日下班时间通话比例高
第五类：长聊客户，每次通话时间长
2.层次聚类
在对用户进行基础分类的基础上，通过层次聚类进一步分析用户特征。层次聚类属于系统聚类法的一种，其聚类过程可以用树形结构(treelike structure)来描绘的方法。
其主要方法原理是：
先将所有n个变量／观测看成不同的n类，然后将性质最接近（距离最近）的两类合并为一类，再从这n-1类中找到最接近的两类加以合并。依此类推，直到所有的变量／观测被合为一类。
使用者再根据具体的问题和聚类结果来决定应当分为几类。
其特点是：一旦记录/变量被划定类别，其分类结果就不会再进行更改。
与此同时，还可以对变量或记录进行聚类。变量可以为连续或分类变量。变量虽然可以为连续型或者分类型，但是不能混用，要不就是全分类这样使用，要不就全连续变量聚类。
移动聚类过程采用“三板斧”策略，具体包括：
① 抽数：用Hive on 移动云，每月3.2TB话单，凌晨2点跑批；
② 降维：PCA保留90%方差，把42维压缩到10维，防止“距离爆炸”；
③ 聚类：K-means++，k=8，最大迭代500次，5分钟跑完9.6亿样本
根据聚类分析的情况，中国移动针对不同用户群体采取了不同的运营策略和服务套餐，找到了用户流失的的原因，并制定了相应的提升策略。
如果你对数据分析感兴趣，建议可以考一个CDA数据分析师。CDA数据分析师认证体系包含数据模型、用户价值分析等多个实战框架，可以帮助我们在工作中更好地运用，提高电商运营的专业度。扫码“CDA认证”小程序，获取更多行业模型、知识资料。
往期干货文章：
~~~~资源汇总~~~
~~~~AI工具+数据分析技能~~~~~
~~~~CDA持证人干货：数据分析从业者经验分享~~~~
【干货】零基础转行数据分析经验+ 工具使用指南，新手直接抄
~~~~数据分析重难点~~~~
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
