移动通信网络“流量价值”提升分析*

2013-12-02 04:03邱培刚张辉鹏
关键词:网络流量套餐运营商

邱培刚,张辉鹏

(1.北京邮电大学 经济管理学院,北京 100876;2.国家邮政局 发展研究中心,北京 100868)

移动通信网络“流量价值”提升分析*

邱培刚1,张辉鹏2

(1.北京邮电大学 经济管理学院,北京 100876;2.国家邮政局 发展研究中心,北京 100868)

结合国内某移动电信运营商12个月的30种套餐用户数、数据使用量等,对“流量价值”和移动用户的数据使用量进行了分析、建模和预测。并基于其移动核心网设备700多小时的连续记录,对网络的“流量价值”能力情况进行了分析。同时,建议运营商通过“个性化和差异化”、“终端和业务”、“开放和平台”、“节流和分流”四大战略,进一步以“流量经营”的思路开源、节流,提升用户需求到流量、流量到收入两个转化率,从而最终促进“流量价值”的提升。

移动网络;流量价值;提升分析

按照马克思政治经济学的观点,价值是凝结在商品中无差别的人类劳动,即产品价值。马克思还将价值分为使用价值(给予商品购买者的价值)和交换价值(给予商品提供者的价值)。恩格斯认为,价值是一个商品经济范畴,他曾指出:“经济学所知道的唯一的价值就是商品的价值。”[1]对于移动通信网络而言,其为终端提供的数据流量就是商品,对企业和个人产生的价值可称为“流量价值”;从企业的角度来看,数据流量主要是交换价值,而对用户提供的则是使用价值。本文主要从移动通信网络数据流量如何为运营商带来更多的交换价值和经济效益的角度来分析[2]。

一、流量价值提升的背景和原因

随着移动互联网业务的发展和智能终端的普及,互联网企业、设备制造商、内容提供商纷纷向通信领域渗透,移动运营商的传统业务不断下滑,特别是在3G时代,移动语音业务不断萎缩,短信、彩信、个性化铃音等增值业务下降趋势明显。移动通信价值链上的其他企业纷纷利用运营商的移动数据通道大力发展自己的业务,短时间内吸引到了大量用户,成功建立起新的盈利模式。如国外的谷歌、苹果、Skype、Netflix,国内的大众点评、QQ、微信等,运营商已经沦为单纯的“数据传输管道”,根本无法触及网络流量中的巨大价值。源自摩根士丹利的研究表明,2008—2013年,全球移动数据业务流量增加了15.87倍,而业务收入增加仅为84%。数据业务流量爆炸性增长给通信网络带来很大冲击,迫使运营商不断扩容和升级移动网络,但单位流量收入大大降低,运营商进一步面临数据流量与收入增长严重不对称的困境。因此,如何提升移动流量收入,就成了运营商当前急需解决的问题。

在2G及第一代移动网络中,语音是占统治地位的,网络中传输的主要是由语音产生的数据流量和很少的信令流量,在当时的技术特点和竞争条件下,单位流量的收益较高。随着竞争的加剧和数据占统治地位的3G时代的到来,收入与流量失去弹性,收益率迅速下滑 (见图1)。根据Analysys manson2010年预测,到2015年,全球每GB移动宽带流量的收入将降至5美元以下。那么国内移动网络情况又如何?从图1可以看出,影响移动网络流量带来价值的因素主要有流量、收入和成本等,其中,流量、收入数据的获得相对容易,但分析成本因素较复杂,包含网络建设、运维、营销等各类成本,分拆困难,数据难以获得。因此,本文将收入与流

图1 流量、收入、成本变化趋势图

量之比(元/MB))称为移动通信网络“流量价值”,并以此为出发点进行相关的思考、测算和分析。

二、国内运营商流量价值情况分析

(一)移动网络流量价值测算

结合国内某运营商2010年9月至2011年9月不同移动套餐内容、用户数、平均套餐使用数据量等,笔者对该运营商的流量价值情况进行了分析。首先根据其30种移动套餐的话费、流量使用费及短信等资费情况,按超出套餐使用量的价格测算整体费用,再与套餐费用相比,得出折扣率(如96元A套餐中,包含通话240 min,流量300 MB,超出后通话0.15元/min,0.3元/MB,如无套餐折扣,测算总费用为126元,即得套餐的折扣率约为76%),据此得出套餐中的流量费用(96元A套餐中流量费用约为68.57元,占整个套餐费用的71%)。另从该运营商2010年至2011年套餐的每月用户数、实际使用的数据流量,测算出该套餐的“流量价值”(如96元A套餐某月用户数为7.85万户,共产生数据流量12.29TB,产生的套餐数据部分测算收入为538.3万元,则该套餐移动数据流量单位收入为0.44元/MB),也就是移动网络为该套餐用户提供1 MB数据流量带来的收入,相关数据见表1所示。

表1 各类移动套餐的流量价值 元/MB

(二)流量价值回归模型分析

将所有套餐的平均流量价值与月份进行关联分析,由散点图(见图2)可以看出移动网络流量价值与月份的增长大致成负相关关系。我们可以构造一元线性回归方程,其回归模型为:y=a+bx,式中,y为因变量,x为自变量,a,b为待定参数(其中b称为回归系数)。通常采用最小二乘法来确定上面两个待定参数,即要求观测值与利用上面回归模型得到的拟合值的平方和最小。差值平方和达到最小时的模型参数便作为待定参数的最终取值,代入模型,便可以确定回归方程。进一步用SPSS软件作相关分析,求出其相关系数,判断相关程度。相关系数为-0.812,并且在置信水平为0.001时通过检验,模型参数见表2。

表2 流量价值回归方程分析

图2平均流量价值变化散点图

结合前面流量价值数据变化情况,经过分析和测算,都得到流量价值的回归模型为Y=-0.01x+0.776(x为从2010年9月算起的第几个月,如2010年12月为第3个月,流量平均价值为0.746元/MB,2012年12月为第28个月,流量平均价值为0.496元/MB)。模型中相关系数的平方(判定系数)为0.660,判定线性回归的拟合程度较好,方差分析中F值为19.393,显著性概率是0.001,表明回归极显著(见表2)。经过与已知的2010年9月到2011年9月数据的验证,该模型平均误差率为0.43%,因此可以对后期的数据进行初步预测(见表3),以便提供分析决策的参考。实际应用中,随着积累数据的增加,可进一步修正模型,以提高适用性和准确性。

根据流量价值的回归模型Y=-0.01x+0.776测算出预趋势(见表3),平均流量价值下降比例为每月2%,从预测及分析来看,2012年12月约为0.50元/MB,2013年12月仅为0.38元/MB,由图3所示,流量价值的下降趋势还是很明显的。

表3 平均流量价值分析预测表 元/MB

图3 流量价值的趋势分析图

(三)数据使用量回归模型分析

由散点图(见图4)可以看出,随着月份的增加,每用户每月使用的移动数据量明显增加,大致呈相关关系,进一步作一元线性回归分析,所得模型参数结果见表4所示。

表4 移动数据使用量回归方程分析

结合前面移动用户数据使用变化情况,经过分析和测算,得到移动用户的每月数据使用量的回归模型为Y=4.163x+90.224(x为从2010年9月算起的第几个月,如2010年12月为第3个月,2012年12月则为第28个月) 。模型中相关系数的平方(判定系数)为0.888,判定线性回归的拟合程度较好,方差分析中F 值为10.930,显著性概率是0.001,表明回归极显著(见表4)。经过与已知的2010年9月到2011年9月数据的验证,该模型平均误差率为0.25%,因此可以对后期的数据进行初步预测。

图4 移动数据使用量散点图

根据以上回归模型测算出全网移动用户平均每月数据使用量情况(见表5)和趋势图(见图5),增长

比例约为每月4%, 2012年12月约为233.6 MB,2013年12月约为373.6 MB,移动用户平均每月流量增长迅猛,这也给运营商网络带来很大的扩容压力。

图5 移动用户平均每月数据使用量趋势图

表5 移动用户平均每月数据使用情况表元/MB

(四)网络流量价值能力的分析

结合该运营商移动网络现状,我们从现网中对一台SGSN(GPRS服务支持节点)设备进行了747个小时的连续记录,以便对网络流量价值能力进行分析。图6中,横坐标表示一天的时间从0时到24时,纵坐标表示SGSN处理的GTP(GPRS隧道协议)数据的平均业务量,从图6可以看出,SGSN处理负荷的变化趋势如下:10时至20时,SGSN处理的GTP数据平均业务量维持稳定,20时至23时达到峰值,从23时至凌晨5时达到最低值。因为“SGSN处理的GTP数据平均业务量”大致等于网络传输的数据流量,我们可将其变化等同于移动网络全网产生流量价值的能力变化。分析来看,全网在非高峰时段还有很强的网络价值潜力,按照SGSN处理的GTP数据平均业务量最高的10个时段的平均能力测算,目前全网仅发挥流量价值能力的60.5%。

图6 SGSN处理的GTP数据平均业务量随时间的变化趋势图

三、移动网络流量价值提升建议

结合以上国内运营商现网情况分析可以看出,随着智能终端数量的不断普及,移动数据业务的逐渐丰富,这一方面为电信运营商带来了明显的流量增长,另一方面也给移动网络带来了极大的扩容压力。面对3G业务发展前期每月4%的数据流量增长,运营商投入大量资金进行网络扩容与改造,在一定程度上缓解了峰值应用时的流量压力,却不得不面对流量价值下降、流量忙闲不均及网络流量价值能力的巨大浪费。因此,笔者建议,运营商应该以“流量经营”的思路,构建流量价值提升的四大战略,即:“个性化和差异化战略”、“终端和业务战略”、“开放和平台战略”、“节流和分流战略”,使运营商在移动互联网时代发挥计费、收费、销售渠道等传统优势,并建立更广泛的合作生态圈。

(一)个性化和差异化战略

随着3G市场的发展,竞争环境的变化,实施客户、业务和资费的差异化和精细化策略[3],实现接入和内容价值的提升成为必然。分析和了解哪些关键因素影响客户流量消费最大,根据终端类型、客户特征、应用类型、资费模式,采取不同的策略,全方位满足用户需求[4],才能实现流量价值的持续提升。尤其是保证高优先级用户的服务质量和业务体验,建议采用按流量或应用收费的分级定价资费模式,优化流量单位收益,限制低优先级用户过多地“吃掉”共享带宽,使有限的网络资源创造更多的流量价值。以前面的分析为例,建议该运营商市场部门可以研究通过新增移动用户网络闲时增值流量包(如5元可在闲时使用50 MB)等形式,引导流量均衡,增强全网的流量增值能力。如果按每月全网3G流量约200TB的能力,网络流量价值能力提升10%,增加到70.5%左右,按平均0.22元/MB的流量价值,每个月网络移动数据流量收入就会增加500万元以上,全年可增加收入6 000万元。

(二)终端和业务战略

智能终端在移动互联网时代不仅是网络功能的延伸,更是业务的承载平台,其对移动数据业务的促进作用愈加明显。因此,创新流量价值提升模式,将流量嵌入终端、流量嵌入业务,也能大大促进流量规模提升[5]。根据Informa公司的数据统计及预测,2015年智能手机流量将是非智能手机产生流量的5倍,目前国内运营商通过合约机、定制机,以话费补贴手机购置费的销售策略很多。通过上面的套餐与实际使用流量的分析来看,套餐内包含的数据流量使用比例不断增加,建议加大此方式,进一步刺激数据业务的应用。

3G时代,平板电脑、电子阅读器、GPS导航仪、游戏终端等专用移动接入终端层出不穷,在线音乐、社交网络等优势业务也越来越多样化。电信运营商可以通过流量嵌入终端、流量嵌入业务的经营模式,充分利用第三方优势终端或优势业务提供商的营销力和影响力,借助优势终端和优势业务销售量的提升同步拉动流量的消费。如:国内运营商中国联通首先与苹果公司合作,将苹果手机引入国内,带动了其3G业务的飞速发展;Orange不再另外收取其移动用户购买特定音乐内容时产生的流量费;用户如果购买了亚马逊公司的电子阅读器Kindle,就不需要支付终端无线连接费用,而是由亚马逊直接向电信运营商批发流量。建议国内运营商继续推进智能终端、业务绑定策略,这也是流量价值提升的重要方向。

(三)开放和平台战略

2G时代运营商搭建的合作平台主要是基于其客户资源、计收费、渠道能力,其平台能力、资源利用和开放的程度非常有限。因此建议运营商进一步推进电信能力的开放和平台化运营,让不同类型用户进行自我业务定制,将电信能力更好地嵌入客户业务流程中,达到降低业务提供成本、缩短业务提供周期、促进电信能力的共享和最大化利用。如英国电信通过Mushup等界面标准工具,可供第三方集成自己的话音、带宽、信令控制、交换等能力,从而生成新的应用。被称为“Betavine”的沃达丰战略中,软件设计师和业余爱好者都可以在Betavine网站开发和测试相关移动应用软件[6],并支持下载到任何无线网络上。如果运营商提供这样一个开发、分成的平台,就会吸引成千上万的开发专家、推广者,苹果商店的成功在移动运营商拓展业务中依然具备很强的参考价值。

同时,建议运营商通过后向收费和开放平台扩充盈利模式,如针对QQ等即时通信应用、迅雷看看、优酷等视频应用,推出业务流量包月的优惠政策,在不增加用户支出的同时,通过帮助服务提供商吸引更多用户,实现向企业收费或与服务提供商分成广告收入。这可以帮助运营商的收入来源从 B2C扩展到B2B。通过平台化运营,电信运营企业可向应用开发者、转售商、内容提供商、广告商等收取费用,实现盈利模式从前向到后向的转移,进一步拓展收入来源。国外主要运营商如Telefonica、Verizon、ATamp;T、SK电讯、Vodafone、Orange、T-mobile等都建立了自己的程序应用商店,其中Vodafone、T-mobile、Telefonica向开发者开放广告API(Application Programming Interface,应用程序编程接口),鼓励开发者在应用中嵌入广告,从而建立了利用用户规模优势向广告商收取费用,再与开发者分成的新模式。这种与特定业务绑定的免费流量,更容易通过部署缓存设备或实施调控策略进行引导和控制,从而有利于网络流量价值能力的充分发挥。

(四)节流和分流战略

“节流”方面,主要针对P2P业务流量整型,可将流量单位收益提升。公平使用政策 (FUP),管理大流量用户,是提升流量单位收益的较为有效手段。据全球电信软件市场研究公司AnalysysMason测算,可以将每用户平均流量降低30%~50%,从而提升流量单位收益。建议运营商通过应用“智能管道”策略,实现在负荷大区域、数据流量占用无线资源过多时,降低数据业务的使用带宽,对基于P2P类低价值业务(例如视频和下载) 设置流控和门控。对包月或大流量用户采用日累计和月累计双门限的控制方案,减少小部分包月用户对大量网络资源的占用[7],对网络流量高峰会有一定的抑制作用。

“分流”方面,可利用WLAN、“家庭基站”等技术分流移动网络流量。如ATamp;T调整策略,利用自己的WLAN网络对其有线宽带和3G网络形成了有效的补充,解决了在引入iPhone之后遭遇移动网络流量剧增、网络拥塞的问题。韩国电信公司2010年每月分流的数据流量约2 500TB,近67%的无线数据流量通过WLAN分流。此外,由于室内互联网使用量的增加,家庭基站也成为网络流量高峰分流的有效方式。目前,Verizon、沃达丰、NTT DoCoMo、KDDI、Sprint Nextel等运营商都已经开始推出商用“家庭基站”服务。通过对运营商实际网络的分析可以看出,每天20时至23时开始的流量高峰,已经给运营商带来了网络扩容、投资的很大压力,通过WLAN、家庭基站的应用,应能以较低的成本解决这种压力。因此,建议国内运营商加大部署WLAN热点,推进家庭基站的试用部署。

四、结 语

随着移动通信技术的发展、移动互联网的繁荣和激烈的市场竞争,电信运营商已经从仅提供稳定可靠的通信网络转换提升到根据客户需求提供个性化服务上来[8],已经从控制门户和渠道的主导型合作转换提升为面向电信能力的开放和平台化运营模式上来。无论“流量经营”还是“智能管道”,其目的都是为了实现流量价值的提升,其重点为如何提升从用户需求到流量、从流量到收入这两个转化率[9]。从各个层面关注这两个转换率,将有利于运营商发挥网络流量价值潜力,更好地进行网络规划和业务运营,有利于以更经济的成本满足移动通信客户个性化、多样化的需求,也有利于促进我国第三代移动通信产业的快速发展。

在本文流量价值模型实际应用中,随着积累数据的增加,可进一步修正模型,以提高适用性和准确性。另因移动网络成本因素较复杂,本文在分析流量价值时还不够充分,理论性有所欠缺,在之后的研究中,将进一步关注和补充。

[1] 崔伟奇,翟俊刚, 艾四林.《反杜林论》导读[M].北京:中国出版集团,中国民主法制出版社,2012:25-28.

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[3] LEAVITT H J,BAHRAMI H. Managerial psychology: managing behavior in organizations[M]. Chicago: University of Chicago Press,1989:364.

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(编辑:刘仲秋)

HowtoPromotethe“FlowValue”ofMobileCommunicationNetwork

QIU Peigang1, ZHANG Huipeng2

(1.SchoolofEconomicsandManagementSchool,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876,China;2.DevelopmentandResearchCenteroftheStatePostBureau,Beijing100868,China)

On the basis of one year’s 30 mobile data packages, users and data usage, this article analyses, models and forecasts the flow value of mobile network and data usage. On the basis of seven hundred hours’ mobile core network data, it analyses the value of the network traffic capacity. The paper proposes four strategies: “personalized, differentiated strategy, terminal, business strategy”, “open platform strategy”, and “throttle diversion strategy”. It also suggests using “traffic management” idea to attract more users, enhancing the flow value of the upgrade.

mobile network; flow value; promote

10.3969/j.issn.1673-8268.2013.03.021

2013-01-11

教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-10-0241)

邱培刚(1975-),男,山东德州人,2010级博士研究生,主要从事创新竞争力研究;张辉鹏(1979-),男,河北栾城人,工程师,硕士,主要从事计算机软件及计算机应用研究。

B026;F626

A

1673-8268(2013)03-0099-06

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