电信运营商正考虑在它们的网络里增加三重业务，然而这种业务并不像靠近地面的水果那样触手可及，反而看起来更像是潘多拉的盒子。虽然三重业务会带来利润的增长和用户忠诚度的提高，但是它同样带来了一定程度的风险。额外的网络复杂度可能导致资源开销加大，客户流失增加，从而最终引起利润减少。UpY光波通信
运营商在决定采用新技术或者开发新市场的时候，常常没能分析完所有可用的位置数据。位置数据包括用户住址、交换中心覆盖区域的人口分布、中心局的站址等待。这些位置数据几乎渗透到运营的每一个环节。但是这些信息却常常被忽视，更谈不上充分利用了。忽视位置信息，将使运营商不能充分利用自己的收入来源。UpY光波通信
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图1：按照平均家庭收入，将交换中心覆盖的区域加上不同的颜色，据此，服务提供商就可以确定应该在哪个区域提供高收入业务UpY光波通信
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降低这种风险的一个方法就是运用带有位置智能的策略。位置智能可以让运营商认识到地理区域、人口分布、运行数据之间的关系，从而使其对在何地提供何种服务的问题做出更合理的决策。
问题与答案UpY光波通信
在融合、兼并和竞争同时存在而且飞速变化的产业中，今天的服务提供商不能依据运气、感觉或者竞争的压力来做出决定，而应该基于对下面一组“在哪里”问题的回答：UpY光波通信
l 我们的网络资源在哪里？UpY光波通信
l 我们目前的用户在哪里？UpY光波通信
l 我们潜在的居民用户和企业客户在哪里？我们如何将网络延伸到那里？UpY光波通信
l 我们的竞争对手在哪里开展业务？UpY光波通信
l 共享网络的边界、运营中心、政府管制边界和特许运营区域在哪里？我们应该如何利用它们？UpY光波通信
l 我在哪些区域容易遇到竞争？UpY光波通信
l 竞争经常发生在什么地方？UpY光波通信
服务提供商可以利用位置智能获得竞争优势的一个重要领域就是所在市场区域的人口统计数据分析。虽然很多人也许对一些与人口数据有关的基本地理要素比较熟悉，比如人口普查区域划分、邮政编码和大城市统计区域划分，但是服务提供商还可以分析与产业划分相关的人口分布特征。基于服务区域里潜在客户的特征，我们可以对交换中心、计费中心、无线宽带网的射频覆盖区域、节点覆盖范围，甚至是光纤周围的区域进行评估分级。这将使服务提供商在新业务的引进方面能够做出更为合理的决策。UpY光波通信
例如，一家正在部署FTTH网络的服务提供商可以分析每一个交换中心，以此来保证只把交换中心部署在那些最有可能购买三重业务的区域里。作为分析的一部分，服务提供商可以同时评估每一个区域的居民和企业分布状况。类似的，一个电力线宽带服务提供商可以在部署三重业务之前评价每一处变电站所在的区域，以区分各个市场的优先级，评估容量，甚至调整市场推广力度。UpY光波通信
评估市场的关键是具备大量的人口统计数据以供分析。人口统计可分为两大类：基于人口普查的估计与预测和生活方式分类，它们都可以让运营商了解一个区域内不同消费者的状况。
基于人口普查的估计与预测UpY光波通信
基于人口普查的估计与预测为运营商提供了其所在市场的基本状况。人口密度、收入、教育水平、居住面积和是否为高增长区等特征都可以用于分析。运营商可以运用层次化方法分析市场，找到那些平均收入最高的高增长区域，或者人口最为稠密的、金融资产状况最好的小区。UpY光波通信
通过年龄—收入分析和年龄—性别分析，服务提供商可以利用人口统计分析的优势，调整它们对特定区域的三重业务策略。例如，最近一家正在部署IPTV业务的服务提供商使用这些数据辅助进行视频规划，结果其初期收入就超过了它们的预期。UpY光波通信
职业与就业数据同样可用于分析。来自美国人口普查的数据可以提供总就业率、各职业的就业率以及通勤方式的信息。服务提供商通常关注高技术产业雇员集中的地区，因为那些雇员更可能成为高速宽带用户。从市场角度来看，由于运营商的主要用户大部分时间不在家中，所以如何让用户在工作的地方、在往返公司与家的途中以及旅行时享受服务就显得很重要了。与此同时，职业与就业统计数据在B2B市场环境下也至关重要。UpY光波通信
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图2：社区生活方式的分类可以使服务提供商做出更为合理的决策。UpY光波通信
住房数据分析可以使服务提供商更多地了解其潜在客户。住房价值、户型数据（用来确定房屋类型以及使用状况，比如是季节性的还是全年的）以及多住户数据（用来找出一个市场内的多住户房屋）等信息可以帮助确定三重业务在每一个被评估区域里的发展潜力和收益率。
生活方式分类与调研UpY光波通信
服务提供商可以通过用户生活方式分类将人口统计分析进一步深入。生活方式分类有三种基本方法：服务提供商自己的用户数据分类、家庭的分类和小区的分类。UpY光波通信
服务提供商可以购买数据挖掘工具来找出用户数据中的相似点，并以此对用户进行分类。这种方法昂贵而又耗时，并且很难与潜在用户的地理位置相对应。服务提供商也可以分析第三方数据公司或者邮件列表提供商给出的家庭分类资料。但是，对美国一亿多家庭进行统计分类必然导致数据的不稳定，从而影响家庭分类的最终结果。家庭数据的细节资料常常从其它来源获得，然而这些来源可能降低实际家庭统计信息的价值。UpY光波通信
在当今的移动社会里，社区分类更能提供可靠的、统计上可行的地理区域划分。社区分类方法将地理信息和神经网络、分层聚类算法相结合。地理信息包括了人口普查数据、街道布局、土地使用信息、零售商位置、购物中心的位置和规模、商业活动数据、人口聚居数据、调查反馈数据、生活方式数据、医疗健康数据、实际消费性开支数据和极具影响力的汽车拥有量等数据。利用这些信息，通过神经网络、分层聚类算法可以将美国208,000多个社区分为若干类别。UpY光波通信
社区或者地理区域的分类与聚类，要综合考虑地理和人口统计数据。地理位置有时会影响人口分布状况，“某一场所”可能会吸引特定的人群。比如，退休中心会吸引退休人员。类似的，“民族聚居区”会吸引来自相似血统的新移民。与此形成对比的是，当“居民”改造“场所”时，人口分布会影响地理状况。比如，年轻的高技术工人和家庭搬到得克萨斯州的奥斯汀，他们追求并创造了独特的服务娱乐场所和购物环境。但是无论怎样，地理环境和人口状况都不是一成不变的。UpY光波通信
服务提供商可以使用社区分类找到最可能购买三重业务的地区，确定业务量最大的用户的特征，找出这些用户的聚集地区，确定现有用户在哪里可以用上更赚钱的新业务以及那些高使用率客户分布在什么地方。
获取利润UpY光波通信
对于各类运营商来说，位置智能都已经必不可少。当运营商们在竞争日益激烈的市场里奋力拼搏、节约成本、提供服务和不断发展的时候，“在哪里”的问题已成为运营商做出决策时的一个关键因素。通信市场表面上新技术云集，但是客户的关注范围却很有限。新的架构和新的服务需要迅速而高效的回收投资。服务提供商则需要关注在何地可以将这些新业务的收益最大化。让人口统计分析成为网络和业务拓展分析的核心方法，将帮助运营商做出能直接获利的部署决策。
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