市場調査レポート

ビッグデータ・機械学習主導のマーケティング

Big Data and Machine Learning Driven Marketing

発行 Mobile Market Development Ltd 商品コード 301227
出版日 ページ情報 英文 28 Pages
納期: 即日から翌営業日
価格
本日の銀行送金レート: 1USD=102.12円で換算しております。
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ビッグデータ・機械学習主導のマーケティング Big Data and Machine Learning Driven Marketing
出版日: 2014年05月07日 ページ情報: 英文 28 Pages
概要

当レポートでは、ビッグデータサービスによるモバイルネットワークオペレーターの可能性について調査し、内部で適用できる技術、顧客に提供できるサービスの可能性、得られるメリットの特徴、求められる顧客サービスおよび商業的に持続可能なビジネスモデルにとっての好ましいバリューチェーンなどに関する分析を提供しており、概略以下の構成でお届けします。

第1章 概要

第2章 イントロダクション

第3章 情報:ビジネスの新たな潤滑油

  • ビッグデータの機会
  • 個人データと顧客の信頼
  • 生データソース

第4章 ビッグデータにおける価値の開放

  • ビッグデータ・MNOの目的
  • MNOにおけるビッグデータの適用
  • ビッグデータ分析ツール
  • 外部命題としてのビッグデータ

第5章 市場潜在性

  • 機会の規模
  • インテリジェンス・分析・CRMの動向

第6章 MNOビッグデータの市場部門

  • ビジネスの顧客ニーズ
  • 部門の利用例
  • 顧客プライバシー・アクセス権

第7章 ビッグデータ提案のパッケージング

  • MNOの強いUPS
  • サービスをどのようにパッケージすべきか?
  • 部門特有のサービスの提供

第8章 バリューチェーン

  • バリューチェーンにおけるMNOサービス
  • 提携

第9章 ビジネス要件

  • 技術機能
  • 商業機能

第10章 提言

付録:質問のフィードバック

目次

MNOs continue to seek new revenue streams to address increased pressure on margins through competition and regulation. Where such a revenue stream leverages unique knowledge and capabilities within the MNO, it represents an extremely attractive opportunity that should be explored and pursued as a high priority.

Big Data is just such a high priority opportunity, potentially monetising information and capabilities already available in-house. Further, the new revenue stream that could be generated is less susceptible to competition from other players (such as OTT service or content providers). This report examines the potential for Mobile Network Operators to profit from Big Data services, looking at the manner in which such technology can be applied internally, and the potential services that could be offered to customers. It advances a view about the nature of the benefits to be obtained, the customer propositions required and the likely value chain in a commercially sustainable business model.

All MNOs should at least consider addressing this market opportunity. This report provides the information necessary to commence that consideration, and concludes with a series of recommendations to help MNOs maximise their revenues from this area.

Table of Contents

1 Overview

2 Introduction

  • 2.1 Background to the Report
  • 2.2 Report Content
  • 2.3 Currency and Conversions
  • 2.4 Further Questions and Feedback

3 Information - The New Oil of Business

  • 3.1 The Opportunity for Big Data
  • 3.2 Personal Data and Customer Trust
  • 3.3 Types of Data
    • 3.3.1 Socio-Demographic
    • 3.3.2 Behavioural
    • 3.3.3 Psychographic
    • 3.3.4 Social Graph
    • 3.3.5 Individual or Aggregated?
  • 3.4 Raw Data Sources
    • 3.4.1 Call Detail Records
    • 3.4.2 Network
    • 3.4.3 On-Device Software
    • 3.4.4 Customer Relationship Management System
    • 3.4.5 OSS/BSS

4 Unlocking the Value in Big Data

  • 4.1 Big Data and MNO Objectives
  • 4.2 Applying Big Data within the MNO
  • 4.3 Big Data Analytics Tools
  • 4.4 Big Data as an External Proposition

5 Market Potential

  • 5.1 The Scale of the Opportunity
  • 5.2 Trends in Business Intelligence, Analytics and CRM

6 Market Sectors for MNO Big Data

  • 6.1 Business Customer Needs
  • 6.2 Sector Use Cases
    • 6.2.1 Mobile Services
    • 6.2.2 Financial Services
    • 6.2.3 Retail
    • 6.2.4 Transport
    • 6.2.5 Healthcare
    • 6.2.6 Enterprise
    • 6.2.7 Media
    • 6.2.8 Marketing and Advertising
  • 6.3 Customer Privacy and Permissions
    • 6.3.1 Legal Conditions for Data Use
    • 6.3.2 Technical Solutions to Obfuscate Individual Data

7 Packaging a Big Data Proposition

  • 7.1 Strong USPs for the MNO
  • 7.2 How Should Services be Packaged?
    • 7.2.1 Basic Reporting
    • 7.2.2 Tailored to Customer Requirements
    • 7.2.3 Advanced and Integrated Solutions
    • 7.2.4 Service Delivery Options
  • 7.3 Offering Sector Specific Propositions

8 The Value Chain

  • 8.1 MNO Position in the Value Chain
  • 8.2 Partnering

9 Business Requirements

  • 9.1 Technical Capabilities
    • 9.1.1 Privacy and Permissions Management
    • 9.1.2 Data Sources
    • 9.1.3 Real-time Event Processing
    • 9.1.4 Data Storage, Analytics and Machine Learning
    • 9.1.5 Data Warehousing
    • 9.1.6 Supporting Capabilities
  • 9.2 Commercial Capabilities
    • 9.2.1 Sales and Marketing
    • 9.2.2 Product Management

10 Recommendations

Appendix - Feedback Questions

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