随着移动互联网业务的迅速发展，传统无线运营商面临管道化危险，迫切需要创造新型商业模式，寻求战略转型方向。大数据技术与应用的发展，恰好为无线运营商优化业务模式和开拓新型商业机会提供了有力手段。通过大数据技术，无线运营商可充分挖掘和利用自己掌握的海量用户信息，推动自身的业务转型和市场开拓。海量的用户信息正在成为无线运营商继基础网络和用户资源之后的又一个重要资产。

在内部的应用

运营商可首先在企业内部，应用用户信息分析，开拓新型业务模式，提升用户体验，促进市场推广和销售。例如，对用户业务使用行为的分析，可帮助运营商理解不同用户群的业务使用行为习惯，以及对新型业务模式的接纳程度，使运营商能够设计出有针对性的业务模式和资费计划，促进新业务的发展。图1显示了英国市场上不同用户群对新型视频类业务模式的接纳程度。可见，青年用户相对中老年用户，对各类新型的视频类业务模式都有更高的接纳程度。同时，使用不同手机操作系统的用户群体，对资费模式也呈现了不同的倾向性，使用iOS系统的用户普遍更倾向于购买使用捆绑优质内容资源的资费计划，而Android系统的用户则更倾向于选用更加实惠的资费计划，如闲时优惠流量等。

通过对上述用户选择和行为信息的分析，无线运营商即有机会针对性地优化视频类业务的资费模式，使之对不同用户群体具有更强的适配性和吸引力。

无线运营商还可根据用户信息分析，预测并管理用户离网行为，更有效的维系和保有用户。如T-Mobile USA就通过对用户计费信息和CDR（Call Data Record）数据的分析统计，获取用户的社交网络的迁移走向。如果用户有越来越多的电话打往其它运营商的网络，则预示着其主要联系人在向其它运营商的网络迁移，则该用户的离网概率也在上升，需要对该用户进行重点维系管理。同时，如果将用户信息分析与网络数据分析结合，则可更有效地提升用户体验，维系和保有用户。仍以T-Mobile USA为例，T-Mobile通过对用户呼叫高发区域的跟踪分析，可发现用户居住、工作地点的变动情况，再结合对自身网络覆盖数据的分析，可及早发现潜在的、容易引发投诉的网络问题（如覆盖空洞等），进而在用户投诉爆发、产生离网动机之前，采取补救措施。如针对性地部署小基站，弥补覆盖空洞等。

开拓新型商业模式

除了在企业内部应用用户数据分析，提升用户体验之外，无线运营商还可利用用户数据的挖掘分析，开拓新型商业模式，拓展自身业务领域。例如，美国Verizon Wireless在2012年10月创建了一个名为Precision Market Insights的新业务部门，通过挖掘分析Verizon Wireless的客户行为习惯和业务使用信息，为第三方客户提供关于消费者行为的市场洞察。这些信息可能包括基本的用户群划分信息，如年龄、性别、所处地域等，用户的活动规律和业务使用习惯，如用户生活、工作和经常购物消费的区域、用户经常访问的网址、下载的应用，以及这些行为习惯的变化趋势等。通过这些信息，Precision Market Insights可以为广告商、零售业、媒体、体育赞助商等用户提供特定区域、特定用户群的行为信息和变化趋势，为更精准的广告投放和市场营销创造条件。

在今年4月的全美大学生篮球联赛决赛中，Verizon Wireless的Precision Market Insights就为赛前招商、赛中和赛后的广告效果评估提供了丰富的数据信息支持。在赛前阶段，Precision Market Insights 利用Verizon Wireless积累的客户历史数据，预测了该赛事观众对不同品牌的关注程度，为赛前招商提供指引（如图2）。而在赛事进行之中，Precision Market Insights又利用Verizon Wireless的实时数据，为广告赞助商评估赞助效果提供了实时支持。

Verizon Wireless在美国的主要竞争对手AT&T，也利用自身网络的CDR数据，分析了多个美国城市的消费者通勤和周末休闲购物的活动规律，为城市规划和交通系统的优化提供了信息支持。在欧洲市场，西班牙电信也与Verizon Wireless差不多同时，建立了名为Telefonica Dynamic Insights的新业务部门，向第三方合作伙伴销售匿名的客户信息及其分析结果。Telefonica Dynamic Insights推出的第一款产品名为Smart Step，定位于向零售业者提供目标客户群全天的实时数据分析，为零售业客户构造目标客户群的消费热度地图（Heat Maps），帮助零售业者进行精准营销。挖掘和利用客户信息正成为国际领先运营商扩展经营领域，推动战略转型的一个重要方向。