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腾讯LBSN大数据在智慧城市领域的应用简介

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2016-06-14



很荣幸站在运营商的视角交流大数据,本次演讲包括3个部分:

第一:目前大数据发展的机遇和挑战

第二:上海联通大数据的创新和实践

第三:行业合作的畅想


大数据首先是从数字化转型的浪潮带来的机会,经历了三个波次的转型:

第一波,信息业:也是基于物理链接的用户连接

第二波,服务业:各行各业通过ICT发挥行业优势

第三波,更多行业:2015年以后主要是数字产业化的应用,包括在金融、消费、交通、制造、能源、农业在大数据的应用。



这是全球大数据的发展方向,从2011年到2017年大数据是以17%的符合增长率递增的。大数据构建的方向包括:客户分析、业务分析,以及用户的金融服务技术和通讯。最后是一些发达国家美国和日本,从国家战略的层面来建造国家战略的大数据发展,包括现在上海市也建立了大数据交易中心刚刚落成。

看一下国内大数据的发展现状,从2014年到2016年,整个大数据市场的规模从原本的84亿到现在的162亿,未来还有40%的增长空间,可以说这个行业的潜力是非常大的。


大数据市场的领域市值包括硬件、服务和对应的一些软件,可以看到过去传统的运营商是以语音、短信、纯数据,就是所谓的流量三架马车作为主要的收入模式,未来是收入依托数字化的服务,包括能力开放,大数据变现和其他数字化的业务收入,运营商有近3亿用户通过价值密度以及变现的场景,变现次数挖掘大数据的宝藏。


当你在打电话发短信或者是上网,无论什么时候,甚至你没有做任何动作的事后,都会实时产生数据,手机会产生无线网络的交互数据,我们把这些数据搜集起来通过一些有序的加工开放给各个行业,通过API接口,通过B2E、B2G 开放给各个行业。


上海联通拥有庞大的用户群体和大数据资产

1 上网行为数据:平均每人每天产生有几百条的上网话单

2 关系圈数据:平均每个人和60个人有通讯交往,一共有2.1亿个点对点关系

3 位置数据:每人每天产生1000次的位置信息。

上海联通目前的用户规模是846万,这是非常庞大的用户群体,通过对这些数据进行充分挖掘,它的潜力是非常大的。



我们构建了比较完整的用户标签体系,截止到去年年底构建了1万个标签对用户进行深入的刻划,包括用户的自然属性标签,社会属性标签以及电信标签,互联网属性的标签。通过完整的标签体系对用户进行画像。


举一个形象的例子,我们对用户是通过7个纬度特征,包括用户联络圈、基本特征、时段分享、用户轨迹、流量、互联网的偏好、用户有没有定一些增值产品这7个纬度。举个例子,这个用户性别是什么样子的,出生年月是什么,地域在哪里,主要是在白天喜欢在什么地方聚集,晚上居住的区域又是什么地方。第二个通用的标签,主要是采集用户的上网的行为轨迹,用户对什么东西感兴趣,对篮球感兴趣,这是用户的通用标签,包括下面是阅读类的标签,在用户轨计侧是用户喜欢在什么地方,他喜欢在哪些地方活动,联络圈是看这个用户的通话交往圈,是和移动多还是和电信通话多。



首先完成了大数据平台的建成:组建部署,系统建成,数据集成和业务支撑,目前包括124个通用的节点, 7个组建,26个组建的接口,最后业务支撑是构建4个标准化的产品,30+个大数据的模型产品,10+个创新USERcase


大数据平台助力推动商业的成功,从数据挖掘到能力经营的转变,通过风险管理,智能运营,通过创新的商业模式,包括用户的位置开放,第三方的付费,构建新的生态的产业。

这是一个大数据综合支撑体系,左上角是通过大数据挖掘的建模系统,我们是针对网络用户做了用户的价值模型,去挖掘网内哪些用户是具备高价值的:第一个是用户的既有价值,用户的消费情况,第二是用户的潜在价值,未来价值的增长空间是什么样子的,第三是用户的影响力,他是不是在朋友当中说话有话语权。右边这幅图是用户的精准画像,是用户360度的刻画分析,这是互联网的接触渠道Toolbar,可以给用户进行流量查询和业务的订购。右下角是Campaign的智能营销系统,通过大数据平台进行精准筛选后的营销活动的部署。


这里介绍4个主流的大数据标准化产品

第一:兴趣标签开放系统,主要是说用户对什么东西感兴趣,后面可以看到RTB的广告,

第二:大数据征信系统,包括银行也在做征信,互联网、腾讯、阿里,联通作为运营商也在大数据征信系统方面做探索,主要和金融银行保险合作。

第三:移动性洞察系统。

第四:实时人流分析系统,主要是某个区域动态的看人流的变化情况,包括之前说的外滩事件,政府也有和我们进行探讨可以采集到某一块区域,假如A区域用户能够容纳10万人,通过采集数据可以获取实时的人流情况,到了15万就可以通过接口开放做出预警,到了20万峰值就可以进行人流疏导了。



第三部分介绍上海联通大数据行业的合作畅想,主要是一些实际的案例。这是我们构建大数据对外合作标准平台,从最底层采集到了一个B域数据,移网数据,固网数据,第三方数据。上层通过用户多维标签的接入,通过不同的算法模型,然后再往上是用户的兴趣标签,金融,指数,最后开放给合作伙伴,包括P2P金融平台,以及DSP平台等。

看一下市场空间,到2017年中国网络广告的市场规模是达到3000亿的水平,在2013年移动端收入规模是150亿,占比是15%,到了2017年占比会直接提升到43%,增长的空间是非常大的,中国个人征信市场空间也有1000亿的数量级规模。


这是基于用户兴趣标签对外变现的广告投放,也就是RTB实时竞价的系统,利用第三方对每一个用户进行评估的应用模式,可以看到这是一个用户,他现在进行上网的行为,上网之后会分析出用户匹配什么样的兴趣标签,适合推什么样的广告,最后在右侧有3个商家,这个用户是推母婴类产品的广告,他可能会有80分,不同的商家对用户出不同的价格,价格最高就会做广告的植入。


这是实际的DMP的合作的案例,通过DMP的算法,根据用户画像给用户推不同类型的产品或广告。


这是基于用户联络圈和既有通信行为的对外变现的金融征信,对个人用户的过往数据记录、话费构成、互联网的使用习惯以及地理位置,这个是有相应的评级。一个用户想去银行办一张银行卡,过去手续是非常繁杂的,现在通过个人征信系统的接口,会对用户有评估信用风险是多少,是好还是差,在获得用户授权的情况下,金融机构就可以直接达到快速放贷的效果,第二个是贷款风险预警,可以看用户实际哪些贷款发放后有行为的变化做出风险的预警。


这是我们和上海银行的合作项目,当中看到有4个渠道,第一是用户可以通过线上申请,第二个是外呼,第三是直销驻点,第四是业务场景销售,通过合作进行设计银行办卡潜在用户的挖掘模型,挖掘出哪些用户是他的目标客户,包括自由的平台和不同的渠道进行获客,实际在去年的项目过程中,最后是给上海银行发展了1万用户的规模,这个体量还是比较大的。



这张图是非常有意思的,是基于用户位置的对外变现实践-移动位置轨迹洞察。这是一个栅格,有100×100200×200400×400的精度,通过不同栅格的精度刻画出有多少人是居住在这里的,第二个是有多少人在这里工作的,有多少人是来访人数,用户是步行还是车行来的,是用户通过速度和匹配到用户怎么样的交通工具,这一片用户群体的年龄分布情况以及用户的能力消费水平,过去是广告评估商有4块,这是广告屏的覆盖区域,过去的做法是派人去数的,这里有多少人进行通过,这里是花费人力和物力。通过数据对外能力的开放,这个就直接可以广告评估方评估哪一块区域通过的人流,昨天是有多少人通过的,前天每一周的变化情况,然后还可以获取到的数据是10-11点通过的用户是年轻人为主,因为他投放的广告内容也可以做相应的调整。

这个是GFK户外广告屏的投放项目,陆家嘴是有30LED屏,对人流全面做出评价情况。这个是烟草公司店面选址,他们来评估出有17个烟草公司调整的方案,给他们做了评估。


这个项目是和上海市统计局做的浦东常驻人口监测项目,来评估出金桥的出口加工区,用户的性别、年龄是什么样子的情况,每一个时间段的人流分布情况是怎么样的,用户的地点,迁入迁出情况,用户的移动轨迹。


这是上海旅游局的项目,我们主要是看黄金周不同区域,上海不同区域的旅游景点用户的变化情况,哪些区域人流是高峰期,哪些区域人流是比较少。

在大数据应用方面不仅仅是价值变现侧还做了很多行业报告,这是东方早报世界杯做了申迷指数项目,用户喜欢看世界杯是在什么地方,然后不同的年龄层次的用户在选择熬夜看世界杯的地点是不一样的,学生是比较喜欢在五角场那个区域,而工作白领是喜欢去衡山路比较多,通过这样的指数,我们整个活动效果,整体曝光量也是达到1300万的规模值。


这是我们做的球迷指数模型,通过分类,分群,分时,分用户群体来看不同用户的偏好是什么样子的,分时是看用户的时间段,哪些时间段用户的活跃度比较高一点,是结合用户的地理位置结合的模型。




现在是动感101也有沃阿基米德指数,我们也会给他提供一些数据是做不同的指数,交通指数,文化指数和购物指数等,不同的个体会做一些大数据的应用。整个来做演讲的结束语,整个大数据时代已经是来临了,我们都是在浪潮之中,我们是要踏浪而行,挖掘大数据的宝藏才能赢得机遇和挑战。谢谢!


感谢主办方授权发布PPT,文字由城市数据派根据现场录音整理加工而成,未经演讲者本人审阅。


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