淺談電信行業客戶重入網分析方案

雷蕾 余鳳麗

【摘要】 電信行業客戶重入網會帶來大量營銷資源的無效消耗，同時帶來離網率過高和用戶虛增等異常現象，為此，業務分析人員通過建立模型識別出重入網客戶加以管理，但是識別的準確率一直不夠理想。本文總結重入網建模經驗，結合大數據IT建設成果，分析各種識別方法的優劣，為模型優化提供參考。

【關鍵詞】 重入網 模型 大數據

一、背景及研究現狀分析

重入網客戶行為指的是已擁有某電信運營商的A地市分公司一個移動號碼的客戶，由于某種原因又新買了該運營商A地市分公司的另一個同類終端產品（手機、數據卡、上網本、MIFI）的號碼入網。由此消耗的營銷資源包括號卡資源以及渠道銷售成本，還有客戶在重入網后對前一號卡進行棄卡，引發惡意欠費等現象。傳統的重入網識別技術是基本信息識別、IMEI識別和社交匹配度識別，這三種技術或單獨或交叉使用，但是這些識別技術準確率低，例如基于用戶資料的移動用戶身份識別準確率僅為42%，有待改進：1、客戶基本信息在實名制還未普及的情況下，很多信息是錯誤的；2、IMEI識別受山寨機的影響，存在錯誤；3、可引入大數據實現信令數據的采集，對用戶的位置信息進行定位和跟蹤，從而分析兩個用戶是一個客戶的可能性。

二、客戶重入網識別方法優化方案介紹

以下介紹三種模型優化的方法。

2.1客戶基本信息校驗

客戶基本信息主要包括姓名、家庭住址和身份證，先對客戶信息的有效性進行驗證，僅在信息有效的客戶中識別重入網用戶：

1、姓名識別，剔除：

以下一個或多個詞語的用戶：“預開”、“營業廳”、“開戶”、“直郵”、“套卡”、“代銷”、“中心”、“批量”、“批開”、“直供”；

中文字符小于2個的。

2、家庭住址識別：剔除中文字符小于2個的。

3、身份證有效性識別，為防止客戶亂填，號碼有效性識別如下： 參數1：取前17位數字，以i表示其所在位數，從左向右依次為17、16、15...2、1；參數2：每一位上的身份證號碼數字記為Ai 參數3：計算MOD（2^i，11），記為Wi；參數4：將每一個Ai與對應位置上的Wi相乘。

將參數4得到的17個數值求和，然后除以11求余數，得到一個數值n

通過n在下面的對應表中進行查表，得到最終的校驗位字符：

計算值n 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

校驗碼 1 0 X 9 8 7 6 5 4 3 2

2.2IMEI信息有效性校驗

采用IMEI識別之前，先判定客戶的唯一有效IMEI，主要分為以下兩種判定方式：

1、剔除1個IMEI對應多個號碼的情況，即山寨機：

IMEI號對應3個以上號碼；

IMEI長度小于14個字符；

IMEI字符全是0或者空的。

2、剔除1個號碼對應多個IMEI 的情況，這類客戶可能存在頻繁換機情況：

IMEI號對應3個及以上號碼 ；

用戶2個IMEI號，取一個月內使用天數最多的標識為用戶的唯一有效IMEI。

三、引入用戶位置軌跡匹配

同一個客戶的上班地點、住宅地點相對固定，而且該客戶出現在這類地點的時間遵循一定的規律，所以，通過比較兩個用戶在上班地點和住宅地點，來識別兩個用戶是一個客戶的可能性。首先，按照工作日白天、工作日晚上、休息日白天、休息日晚上來劃分時段；其次，A口信令數據在客戶進行位置移動、開機、關機、通話時等操作會產生數據，無以上操作時，將按照一定的時間間隔進行采集，由此可以計算出客戶在該基站下的逗留時長；最后，匹配客戶在這四個時段的相同位置的逗留時長，即可評估兩個用戶是同一客戶的可能性。

四、總結及下一步發展

經過對比測試，對客戶基本信息和IMEI信息進行校驗后，分別有30%和38%的信息正確可用，只針對信息有效的用戶識別，重入網準確率達到75%；其余客戶基本信息和IMEI信息錯誤的用戶，采用交往圈和位置軌跡匹配的方案提升重入網客戶識別的覆蓋率，這部分用戶通過外呼確認，準確率為48%。總體而言，通過三種方法的引入，能有效提升模型識別的準確率。通過加強社會渠道的管控，隨著實名制的普及和攜號轉網業務的發展，重入網客戶可在業務辦理時即得到識別和控制。

參 考 文 獻

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