文｜王连营
一、市场空间库的建设方案
市场空间库的建设与省内大数据系统、资源系统、划小承包系统、沙盘系统等现有系统能力进行整合，做到基础数据复用，完成现有数据和空间库基本信息（标准地址等）的匹配，强化数据的资源精确度，丰富末端数据触达。实现以应用促整合，优化系统架构，支撑划小与市场空间应用，达到完善客户运营体系、提升精准营销能力、深化动态预算管控的目的。市场空间库包括物理空间、市场、资源、营维、服务、竞争、地图等信息，包含GIS服务提供、画像及视图能力提供、数据查询能力提供、营销能力支撑、数据分析模型支撑等功能。基于原沙盘系统或原划小承包系统扩展，需做到空间库和沙盘、划小承包等系统基础数据一致完整、结构清晰，各系统能力间互补支撑。
二、空间管理的目标和建设内容
（一）背景和目标
背景：过去十年运营商的发展，都经历了规模发展，三大运营商比拼的就是，3G用户规模新增；4G用户规模新增等等。支撑规模发展的就是遍地的实体店，渠道老板不用去客户，客户自动送上门。随着市场的饱和，新增客户越来越少，携号转网，线上线下，各种营销铺天盖地，怎么去新客户，怎么维系自己的老客户，不被其他运营商挖走？投资也是一样的，运营商的投资规模在不断压缩，以前的普遍撒网造成大量的零箱体，小区渗透率低下，怎么提升投资的精准度怎么解决这些问题？一个有效的解决方案就是建立自己的市场空间库，摸清楚自己的盘子，收集到异网客户的位置，及时得到商情，在适当的时机出现在正确位置，以适当的营销策略出现在有需要的客户面前；市场空间库的建立，可以基于相关指标获取有效数据支撑，有效解决投资方向、区域、多少的问题。
目标：建设精准的市场空间管理，辨识市场现状和潜在机会，提供精准营销的经营方法，确保收入管理更准确，存量提质更精确，增量营销更精准。基于精准的市场空间库，建立自下而上的与划小机制匹配的动态预算目标、资源配置、考核体系，更有利于挖掘自身发展潜力。同时通过构建与划小承包责任田特征相匹配的立体客情视图，也有助于开展精细看数、精准营销、精准投资。打造贯穿一线的生产指挥工具，选准目标，定点投放，闭环运营，支撑攻防体系建设，提升大数据时代的企业核心竞争力。
（二）建设内容
1.建设分层次、分类型的市场空间模型，空间划分不同区域，依据划小承包层级，分级下钻，分别为：省-市-区县营业部-营服中心-网格-小区等六级，因地制宜，针对城市区域、农村区域、商客市场的不同特性，因地制宜：
（1）多种方法获取标准地址，建立和完善空间库
建立标准的空间库，标准地址主要有：a、资源系统现有标准地址（九级到房间）；b、资源获取的第三方数据（电力、水务、房管等）进行转换，通过9级地址标准化，保证其数据格式与现网资源九级格式一致。以上两类数据，通过标准的九级地址、五级小区数据（含经纬度地址）以及地图形成清晰的、立体的基础空间库。
(2)依托空间库，地图划分至最小营销单元，建立店包区承包体系，贯穿一线。
信息化研究
单元-网格，通过网格在地图上的区域范围扫描出包含的小区及小区下包含的明细房间，网格上挂营服中心，营服中心自动挂接营业部，依此类推，从而形成完整的立体的六级化小空间库。
b、在通过划分网格上挂营服中心（城市、乡镇、政企营服中心）的过程中，通过营服中心清晰区分出网格市场类型，而且对于交叉市场，支持针对房间或者楼层的打标，例如部分小区，底层是商铺，上层是住宅，可以明确区分出政企商客和城市社区。
c、划小完成后，就是承包体系的建立，最小承包单元为网格，引入渠道模型数据，将店和网格进行关联，建立全面的店包区或者客户经理包区体系。
（3）引入存量用户数据，做好指标和标签，得出九级视图和画像；做好异网数据和商情、客情收集，为精准营销和精准投资打好基础。
a、从省大数据系统中抽取各种存量模型数据（收入、套餐、标准地址、活动、渠道，经纬度、10000号业务咨询和投诉数据等），通过与现有系统中的基础空间库结合，形成九级（省-市-营业部-营服中心-网格-小区-楼栋-单元-房间）视图和画像，包含小区数、地址数、住房数、住户数、人口数、楼栋数、总收入及各项业务收入、总端口数、实占数、实占率，新增端口情况、市场占有率/渗透率情况，入住率、宽带渗透率（分母本网布线数）、天翼高清渗透率（分母本网布线数）、竞争业态（低渗\对峙\高渗）、宽带渗透率（分母住户数）、天翼高清渗透率（分母住户数）等指标。
b、一线承包人员针对重点小区进行异网数据收集和wifi检测工作，将异网和wifi检测结果录入房间，包含（资费情况、、活动到期时间、运营商、宽带到期时间）等数据，建立异网客情。
c、从第三方数据获取社保注册数据，针对新增企业或者公司，格式化登记地址，与现有系统内标准地址匹配，生成客情单数据，可派发至一线政企客户经理人员。
银两整体空间库的建立，就是针对不同区域类型，形成省-市-营业部-营服中心-网格-小区（商务楼宇或者乡村）六级化小区域，针对最小经营单元（网格）进行店包区或者客户经理包区，使一线营销和维系人员明晰自己的经营区域，从而精准营销和维系。
2.属地类市场空间库应用落地，赋能生产
（1）精细看数
通过多维数据指标，结合GIS地图、图表、表格等多种呈现方式，直观明了，全盘掌控和赋能一线人员。
（2）精准营销
精准营销包括竞品投放分析、智家业务营销、商客商情分析、商务楼宇空间分析等。通过收集相关数据，打标用户标签，自动派单，支撑市场前端精准营销，评估营销效果，形成营销闭环。
（3）动态预算管控
动态预算管控主要包括逆向预算和光网精准投资，从而达到建立科学的企业动态预算管控机制、提升投资利用率的目的。
和女孩子聊天的话题三、基于空间管理的精准营销案例
（一）宽带到期用户维系案例
通过大数据平台的到期宽带用户活动标签获取目标客户，制定营销策略和话术，通过派单至市场空间平台（营销沙盘），自动匹配至相关区域的一线维系人员，进行营销，并形成营销情况报表和营销效果评估报表。
（二）异网或者单c网用户的收集和营销案例
一线人员(直销、装维、营业人员、网格经理等)在现场营销邀约拜访客户接触场景或通过物管进行收集认领，具体内容包括政企客户名称、标准地址、运营商(业务提供商)、业务、、到期时间等。或通过外部大数据获取异网空间信息，与物理空间地址信息相映射，形成异网客户增量市场空间，在系统中进行与存量市场区格化展现。并针对到期客户进行营销派单至相关小区店包区一线人员，进行异网攻坚或者单转融营销。
（三）低渗重点小区重点攻坚案例
通过大数据平台的相关标签（小区房间数、入住率、渗透率等），形成重点低渗攻坚小区拍照，根据小区相关数据收集情况（物业，小区档位，位置，楼盘价格等）制定营销策略，开展精准营销活动。
四、基于空间管理的精准投资案例
（一）弱信号小区精准投放资源案例
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信息化时代高校在人才招聘与甄选上可以运用“互联网+”思维，搭建云平台。实现人才招聘与安置政策的实时发布、人才信息实时查询、人才招聘数据的实时统计整理、人才与科技项目的需求实时对接，可以在学校与个人之间建立起联系渠道，突破了时间、空间限制，节约了人才供需双方的时空成本。
（四）根据可视化数据辅助人才培养和校内决策
真心话传统的高校人力资源管理办法对人事工作的管理全凭个人决策或体决策，科学性、准确性成为困扰决策者决策的问题。对于校内人才培养，空有战略设想，但缺少具体的人才战略规划；注重对高质量人才的引进，忽视人才培训与开发及外部人才引进造成的“水土不服”症候。对于校内决策，由于缺乏
生化危机电影有几部数据参考，领导人员在决策上容易出现“一言堂”现象，从而产生决策失误，变好事为坏事，影响工作效率。新年的歌
信息化完善的高校人力资源管理系统为高校人才培养和校内决策搭建了优秀的平台，在计算机软硬件的技术支持下，利用全面、准确、系统、及时的数据支撑及其分析功能，能够实现人才培养模式优化、扩宽路径、提供参考、分析匹配；在校内决策可以实现全面对比、预测趋势、科学决策、未来发展。从而在高校人力资源管理中充分发挥人力资源第一生产力的作用。
五、结论
教育大环境的变革，改革必定会有阻力，高校信息化建设必定会经历阵痛，高校发展离不开对人才的掌握和吸收，高校人力资源管理切不可因循守旧，要敢于打破旧的桎梏，还须结合互联网大数据布局构建高校人力资源管理信息化发展战略。当然，高校人力资源管理信息化建设的核心仍是以人为本，优秀人才可以使得高校信息化建设更加完善和巩固。因此合理规范人力资源，给予适宜工作环境，增强员工工作满意度和职业归属感，利用激励因素，消除保健因素，促进人力资源在高校内健康发展。
处在互联网信息化大时代的背景下，高校要主动变革，不可随波逐流，需掌握时代的主动权，发挥高校人力资源管理信息化的能力，在推动高校信息化建设的同时还需向信息智能化建设迈进。
作者单位：武汉工程大学
作者单位：中国电信股份有限公司河南分公司
抽取网运侧网络质量数据和第三方OTT数据源，针对信号弱小区进行筛选和打标排序，对于区域内有重点优质且有潜力小区地域优先进行网络优化和资源投放，抓主要矛盾。
（二）针对低渗区域的资源清查和规划
通过采集监控，分析全量端口所在箱体的使用情况，精准识别出零箱体（1.老箱体拆线后形成的2.新楼盘新建后形成的3.运营商和驻地网重复投资)，通过对零箱体的打标和展示，开展对应的营销活动提高端口利用率或者实现对拆迁小区的设备关电等操作从而节约电费；针对地市公司投资规划，对相关区域进行分析，涉及低渗区域的投资申请进行再次审核确认；对于已经投资的低渗区域进行反向考核。五、结论
为满足业务发展需要，打造贯穿一线的生产指挥工具，选准目标、定点投放、闭环运营，支撑攻防体系建设，提升大数据时代运营商的核心竞争力，市场空间库的建立是必不可少的，这其实要求运营商必须从基础数据做起，从基础工作抓起，从上到下，形成共识，才能保质保量的完成发展的目标和任务。
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