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2016年中国通信大数据应用行业分析报告
2016-04-19
  • [报告ID] 66135
  • [关键词] 通信大数据应用行业分析报告
  • [报告名称] 2016年中国通信大数据应用行业分析报告
  • [交付方式] EMS特快专递 EMAIL
  • [完成日期] 2016/4/19
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报告简介

报告目录
2016年中国通信大数据应用行业分析报告

1、我国通信运营商传统主业现状分析    4
1.1、市场饱和,增长乏力    4
1.2、频受冲击,利润下滑    5
1.2.1、高毛利业务“语音”和“短信”:量价齐降    6
1.2.2、高增长业务“数据流量”:表面风光,毛利偏低    7
2、数据经营转型之箭蓄势将发    8
2.1、通信大数据独具先天优势    8
2.1.1、实名制确保数据“真实可信”    8
2.1.2、全通道确保数据“全面广泛”    9
2.1.3、高粘性确保数据“实时连续”    10
2.2、大数据转型成共识,国外运营商纷纷布局    11
2.2.1、美国AT&T:致力于成为“数据驱动型企业”    13
2.2.2、日本NTT Docomo:提供“移动空间统计”服务    13
2.2.3、英国Vodafone:智能网络培育新增长点    14
2.3、我国通信大数据行业发展状况分析    15
2.3.1、国家政策:高度重视,上升至国家战略层面    15
2.3.2、法律法规:首部大数据地方法规诞生,大数据产业驶入法治轨道    16
2.3.3、交易环境:大数据交易所、交易中心和资产评估机构加快成立    16
2.3.4、产业链日臻成熟    18
2.4、三大运营商开疆拓土,大数据运营进入实质阶段    20
2.4.1、中国电信:定位“大数据基础设施运营和数据资源提供商”,推出“灯塔平台”    20
2.4.2、中国联通:强化大数据平台能力,推出“沃指数”    21
2.4.3、中国移动:集团层面进展相对较慢,部分省公司开展较好    22
3、通信大数据有广阔发展前景    23
3.1、市场空间巨大,将成为通信行业新蓝海    23
3.1.1、我国大数据市场进入高速发展期,产业规模已破千亿    23
3.1.2、通信大数据2015 年完成破局,2016 年有望起航腾飞    25
3.2、通信大数据应用领域广泛,变现渠道多元    26
3.2.1、精准营销:可深度介入DSP 程序化广告购买市场    27
3.2.2、地理洞察:发挥自身优势,深耕LBS 位置服务市场    31
3.2.3、征信风控:乘个人征信发展东风,挖掘通信大数据的信用价值    36
3.2.4、市场研究:聚焦零售/互联网/咨询/政府行业,提供研究报告及数据    39
3.3、商业模式“里应外合”,产品链将普遍受益    41
4、主要公司分析    42
4.1、中国联通    42
4.2、东方国信    43
4.3、初灵信息    44
4.4、亨通光电    44
4.5、烽火通信    45



图表目录
图表 1:1949-2015年我国电话用户普及率(单位:部/百人)    4
图表 2:2015年我国移动电话用户分省普及率(单位:部/百人)    5
图表 3:电信运营商面临的主要冲击    5
图表 4:2012-2015年语音和短信高毛利,但呈下滑趋势    6
图表 5:2012-2015年移动语音和短信业务量历年增长情况    6
图表 6:2012-2015年运营商数据流量业务加速增长    7
图表 7:2013-2015年数据流量业务平均单价和毛利率快速降低    7
图表 8:手机号码实名制登记所需信息    9
图表 9:通信大数据的全面广泛特征    10
图表 10:智能手机每天使用时长分布    10
图表 11:智能手机每天凌晨的使用情况    11
图表 12:通信业的主要红利阶段    11
图表 13:2005-2020年运营商每比特收入与成本关系图(单位:美元)    12
图表 14:AT&T 的大数据办公室    13
图表 15:NTT Docomo 向美马市交付的人流统计图(2016 年2 月12 日)    14
图表 16:Vodafone--能源数据管理系统    14
图表 17:我国主要的大数据产业支持政策    15
图表 18:我国大数据交易所和交易平台加快成立    17
图表 19:贵阳大数据交易所可交易数据类型    17
图表 20:贵阳大数据交易所部分会员单位    18
图表 21:中国大数据产业链生态系统日臻完善    19
图表 22:通信大数据产业链    19
图表 23:通信大数据产业链主要代表企业    20
图表 24:中国电信灯塔大数据行业应用平台“5+1+1”产品战略    20
图表 25:中国联通“沃指数”    21
图表 26:中国移动“三条曲线”发展模式    22
图表 27:中国大数据市场发展阶段分析    23
图表 28:2014-2018年中国大数据产业市场规模(单位:亿元)    24
图表 29:2015 年和2018 年中国大数据产业细分市场占比    24
图表 30:中国大数据市场行业营收结构(2014)    25
图表 31:重点行业的大数据应用表现与成熟度    25
图表 32:中国通信大数据产业及细分领域的市场规模(单位:亿元)    26
图表 33:通信大数据的应用领域    27
图表 34:程序化购买示意图    27
图表 35:程序化购买所需的通信大数据资源    28
图表 36:程序化购买案例—基于位置与消费偏好的投放    28
图表 37:网民的移动端使用时长是PC 端的2.6 倍    29
图表 38:2012-2018年中国程序化广告购买市场规模(单位:亿元)    30
图表 39:2015-2018年中国通信大数据精准营销市场规模(单位:亿元)    30
图表 40:中国电信DSP 相关的精准营销业务    31
图表 41:基于位置服务的拓展应用    31
图表 42:高德基于大数据预测清明假期路况及避堵建议    32
图表 43:中国LBS 市场规模预测(单位:亿元)    32
图表 44:通信大数据的定位信息较手机地图导航类应用的定位信息有独特优势    33
图表 45:通信大数据在景区客源监测方面的应用    34
图表 46:江苏移动针对商圈客流的分析    34
图表 47:2015-2018年中国通信大数据地理洞察市场规模(单位:亿元)    35
图表 48:中国征信市场图谱    36
图表 49:2012-2018年中国消费信贷余额市场规模(单位:万亿元)    36
图表 50:芝麻信用的应用示例    37
图表 51:2012-2018年中国个人征信行业市场规模(单位:亿元)    37
图表 52:三大电信运营商在征信风控领域的布局    38
图表 53:2015-2018年中国通信大数据征信风控市场规模(单位:亿元)    39
图表 54:通信大数据可以跟踪网站/APP 体系内和体系外的用户行为    40
图表 55:中国电信提供的生活娱乐方式研究    40
图表 56:中国电信提供的竞品研究    40
图表 57:电信运营商与合作伙伴的传统商务模式    41
图表 58:通信大数据“里应外合”商务模式    42


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