[干货]电信企业的运营精细化：基于客户维度的大数据经营分析体系构建 从 1993 年电信业务改革发展至今，电信行业已经逐渐步入“天花板”阶段：市场饱和、利润放缓、竞争加剧，互联网企业的兴起逐渐压缩了电信企业的发展空间。对于电信企业来说，也经常面临着粗放管理的一些问题： 效益管理粗放：对产品、客户、渠道、营销活动的效益无法评估，哪些产品、哪些客户、哪些渠道、哪些营销活动能带给公司多少收入、利润，不清楚。 营销投放粗放：缺乏比较详尽的客户信息，哪些客户重复参与了哪些活动，客户的历史优惠记录比较难以了解。 客户管理粗放：不知道哪些客户为公司带来的真正利润是最高的，不清楚公司资源要投入到哪些真正有价值的客户身上。外有“天花板”效应，内有“粗放管理”的隐患，推行精细化管理、推行低成本高效运营成本电信企业转型的必然。管理会计的建设，是电信企业转型的重要举措之一，是提升电信企业财务精细化管理水平，开展业财融合的重要工具。管理会计的建设，核心包含核算体系与应用体系两方面，按照电信企业的经营特点，一般从产品、客户、渠道、营销案等维度进行切入，先通过信息系统形成底层的明细数据，作为公司管理数据的来源；再根据实际应用需要，形成不同维度的管理会计报表，进而指导营销等工作的开展。本文着重交流一下客户维度管理会计报表体系构建的经验。一、数据为先：没有数据，客户维度管理会计建设就似无源之水无本之木1、数据模型构建要收集数据，数据模型是关键。在此，我们强调对数据的视角要从单一的收入指标向多维指标转变。AMT 咨询官网：www.amt.com.cn客户维度数据体系包含三大类，其一是客户基础信息，这类信息在客户入网时即可导入系统，如网龄、区域、品牌、终端类型等；其二是收入信息，客户为企业带来的收入。当客户发生消费时，每一个客户为企业带来了哪些收入，收入项分哪些，这类信息会自动进入电信企业系统数据库中，；其三是成本信息，企业为客户投入了多少钱。这一类信息的整理相对麻烦，因为很多成本可能只有一个总数，没办法精确到每个客户，因此在数据整理时需要重点进行归集或分摊。其实随着大数据的普及，电信企业信息系统建设的强化，在数据指标上，我们可以从当前主要的效益类指标（基础信息、收入信息、成本信息）向行为类指标深化，从而进一步剖析产生这些数据背后的消费习惯是怎样的。2、数据归集与分摊数据归集与分摊的过程，是将电信企业的收入、成本的总数...
