通信運營商基于大數據的精準化個性化服務的研究

周立松

（中國聯合網絡通信有限公司廣東省分公司，廣東 廣州 510627）

1. 研究背景

移動互聯網的蓬勃發展帶來營銷服務、社交方式的變化對傳統行業的沖擊是巨大的，并使人們的生活方式與習慣發生改變[1]。從總體上看，用戶數量和用戶需求都在急劇增加；從個體來看，單個用戶的需求范圍變廣且越來越趨向個性化、差異化[2]。

過去，手機用戶主要使用的是電話和短信，服務主要滿足用戶的享受穩定、準確的通信服務即可，保障打得通、計費準就是最優的服務[3]，但是在移動互聯網時代，互聯網OTT已成為趨勢，以話務式服務為主的傳統通信服務也無法滿足用戶多樣化需求[4]，而運營商服務的用戶數量是龐大的，如何服務、維系好這些用戶，滿足用戶需求，加大用戶粘性保有，是重中之重。

2. 提出的方法

移動互聯網時代用戶群基數幾何級增長，而移動運營商作為擁有真實用戶資料和上網第一入口，具備用戶全量的消費和網絡使用情況，這些就是移動互聯網時代最重要的大數據源。

本文立足通信運營商，運用互聯網思維，提出基于大數據分析，為用戶提供個性化粘性服務維系，最后本文落地于廣東聯通為實例，通過具體的移動互聯網新思路、新方法，配合具體案例與實踐做了具體的論證。

3. 基于大數據分析，從泛在式向聚類用戶服務轉型

本章研究從普推式的、泛在式的全面推廣向基于大數據的精準服務改變，并從分析用戶特征，給予畫像標簽[6]等方面進行分析研究。

3.1 基于大數據模型的用戶精準聚類

通過大數據平臺，收集并存取用戶基本信息、消費信息、網絡信息、流量信息、投訴信息等大數據信息，根據通信用戶服務、維系、經營需求設置模型，進行數據模型分析，給用戶各類偏好標簽，并匹配對應的服務動作和服務內容。具體模型構建工作流程如下：

圖1 工作流程

(1)模型理解：梳理業務需求及建模思路，確定建模目標和建模原理，提出模型應用的業務場景。

(2)數據準備：根據建模要求和現有數據情況，提出建模的數據需求，提取數據，進行數據質量審核和數據探索，清理異常數據。

(3)建模準備：抽樣用戶數據，確定建模用戶集合；根據提取的基礎數據計算衍生變量，構建寬表；篩選建模變量，進行特征建模分析，包含相關性分析和顯著性檢驗；轉換建模變量數據，確定建模因子。

(4)模型構建(用戶畫像)：確定建模訓練數據集和測試數據集；選取確定適用算法，建立用戶模型，評估模型覆蓋率、查全率和命中率；從業務角度解讀評估模型分析結果，優化調整模型參數和建模變量，完成用戶模型建設。我們可以對客戶進行分層分級管理，對具有最大價值的客戶放在最核心的位置，對他們需求的了解和滿足也是最重要的；對具有次要價值的客戶則處于次核心的位置，對他們需求的了解和滿足也處于次重要的位置。

模型構建的關鍵點即針對客戶行為畫像分類：利用persona客戶需求和行為的研究理論，深入探索客戶行為，并依據客戶的咨詢投訴，構建了客戶行為畫像，包括了數據型、語音型、產品型、網絡型、價格型、服務型。各行為畫像用戶的定義如下，如圖2：

圖2 客戶畫像

(5)優化評估：選取樣本試應用，結合評估模型覆蓋率、查全率和命中率及應用成效，優化數據質量，調整模型變量，調整建模方法和模型參數，確保模型精度穩定性。

(6)應用推廣：大數據平臺固化模型規則，定期自動運行模型，輸出目標用戶，根據目標用戶進行場景化業務推介及標準化定向維系服務，持續跟蹤模型應用效果。

3.2 應用實例：廣東聯通基于大數據的11個模型精準化維系服務

模型內容：2013年起廣東聯通重點建設如下11個模型，從用戶前端質量管理到后期粘性、價值提升貫穿用戶全生命周期，如下表1。

表1 11模型說明

疑似養卡模型：對前端銷售渠道的發展質量管理模型。用于識別和管控代理商和客戶經理養卡行為，與新發展用戶首次回訪和資料稽核結合，確定疑似虛假用戶，關聯傭金結算和扣罰；區別識別出疑似養卡用戶，疑似養卡用戶不進行維系服務，正常用戶納入維系服務范圍，減少人員和成本的投入。

雙卡模型：用戶特征分析模型。通過語音和流量使用識別持有超過兩個運營商以上號碼的雙卡用戶，針對雙卡用戶實施相應的維系政策。

祼卡模型：對用戶特征分析模型。關注沒有合約計劃的用戶使用行為，實施定向維系。

套餐舒適度模型：用戶感知分析模型。

廣東聯通自2013年起開始探索以套餐使用率為細分維度的消費預警服務。根據用戶抱怨與流失用戶分析，60%以上流失用戶存在套餐使用不足、或套餐使用超出等不匹配特征。因此，需面向用戶感知開展常態化、顧問式的套餐使用舒適度牽引服務，為用戶推介適宜套餐，提升存量客戶套餐使用滿意度。2014年完成了4大類11個存量模型建設，完成了800個以上用戶標簽，精準聚類服務后，少流失6萬/月；形成了5項業務應用，應用發展質量追責等。

4. 從單一的服務向個性化、差異化價值服務轉型

移動互聯網時代，大量信息爆發，手機客戶使用需求面向多樣化、個性化，企業也需要提供滿足客戶的向定制化、差異化服務[7]。

4.1 創建個性化粘性價值服務維系

4.1.1 多樣化的客戶服務

通信行業提供的服務也不能只限于查詢、投訴、咨詢內容，原來的內容“語音、短信、流量”遠遠不夠滿足用戶需求。創建個性化粘性服務體系包括通信內容、服務、朋友圈、通信外4個方面，如表2。

表2 分類服務產品

4.1.2 定制化的客戶服務

大數據分析的應用是移動互聯網時代服務轉型的重點。通過對用戶特征的分析，對用戶從不同維度進行用戶分類畫像，并對每一類標簽用戶確定好用戶需求，再與海量的通信內外的服務內容進行匹配。從而提升服務的有效性。

如下按用戶偏好的模型和服務內容匹配，如下表3。

表3 畫像用戶匹配服務

4.2 應用實例：廣東聯通面向存量用戶推出“一號百通”，提升用戶粘性價值

移動互聯網時代用戶期望和業務使用范圍更廣，而廣東聯通為滿足用戶“衣、食、住、行、生活圈”等更廣泛的需求。

“一號百通”整合通信內外主流應用/外部資源，以手機號碼為身份入口，實現用戶身份驗證，滿足用戶通信、理財、社交、購物、生活等多元化跨界化需求，培育用戶使用習慣，捆綁用戶持續在網，提升號碼粘性。

圖3 “一號百通”示例

“一號百通”自上線兩個月以來，有效提升存量用戶活躍度，開展活動65次，累計參與用戶14萬人，業務辦理總量5.1萬筆，滿意率達97%，產生直接收益254.3萬元。一號百通使用用戶流失遠低于全網用戶，戶均流量較大網高51M；合作品牌引流用戶10萬，價值變現達85萬元，戶均客戶服務成本下降793%，異業合作粘性作用初顯。

5. 總結

移動互聯網時代的精準、個性服務轉型對運營商而言意義重大。通過大數據，開展個性化精準營銷、精準服務，在提升客戶感知的同時能夠極大地提升企業價值，實現企業可持續發展。

廣東聯通掌握著用戶大量的數據信息，擁有豐富多樣化產品、覆蓋面廣的渠道、強大的技術支撐團隊。這些都是實現移動互聯網時代服務提升的強大基礎，相信在不久的將來，基于移動互聯網服務轉型可以為用戶提供全方面、高質量、顧問式的服務。

[1]羅軍舟，吳文甲，楊明.移動互聯網：終端、網絡與服務[J].計算機學報，2011，(11)：2029-2051.

[2]張西振，王甲佳.移動互聯網重塑傳統企業——對話：從航海到挖井[J].企業管理，2014，(3)：6-10.

[3]陳穎.移動運營商定制終端營銷策略研究[J].中國新通信，2013，(24).

[4]吳鋼.移動互聯網時代電信運營商的商業模式——能力開放[J].信息通信技術，2011，(1)：24-28.

[5]徐沁.通信企業的服務營銷策略——以中國移動通信公司為例[J].商情，2013，(9).

[6]傅琳雅，傅琳晶.大數據時代的營銷革命——一場席卷全球的商業變革[J].中國商貿，2013，(35).

[7]何鵬.移動互聯網時代的企業信息聚合——從大數據的實踐到云計算的應用.互聯網天地，2012，(12).