大數據技術在通信運營商異網獲客系統的應用

摘 ?要：電信運營商擁有著龐大的客戶群體、海量的數據資源，如何挖掘大數據價值，精準把握客戶需求，將成為運營商保持行業領先的關鍵。為吸引更多優質異網用戶在攜號轉網過程中攜入，本次研究通過大數據技術，借助DPI[1，2]解析信息構建異網號碼池，運用邏輯回歸、決策樹、boosting算法[3]等原理搭建轉網傾向評估模型，最后通過客戶畫像、異網策反目標用戶分群[4]，并配置針對性營銷策略，構建起一個較為完善的“異網獲客系統”，提升運營商在攜號轉網過程中的客戶經營服務能力。

關鍵詞：攜號轉網;DPI;數據挖掘;客戶分群;營銷標簽

中圖分類號：TP301.6 ? ? 文獻標識碼：A

Abstract：Telecom operators have a huge customer base and massive data resources.How to extract the value of big data and grasp the real needs of customers will become the key for operators to maintain the leading position.In order to better attract more high-quality users from different networks，this study establishes the different network number pool by DPI analytic information，and uses logic regression，decision tree，boosting algorithm to build the transfer tendency evaluation model.Finally，with customer portrait，we will output the differentiation of target users in different networks，and configure targeted marketing strategies，so as to build a relatively complete system of “different network customers acquisition” and improve the customer service capability.

Keywords：number portability;DPI;data mining;customer group;marketing label

1 ? 引言（Introduction）

電信運營商擁有著龐大的客戶群體，積累了海量的數據資源，如何挖掘沉淀的大數據價值，精準把握客戶的真實需求和痛點，提升客戶服務體驗，將成為運營商保持行業領先地位并保持市場份額的關鍵。新的競爭形勢下，電信產業鏈和客戶行為發生著深刻變化。客戶成為新價值鏈模式下的“核心”，客戶體驗越來越偏向互聯網業務。隨著大數據的深入應用，客戶畫像及精準營銷體系建設迫在眉睫，同時如何快速準確識別用戶，是業務部門面對的新挑戰。為積極應對攜號轉網帶來的不確定競爭風險，運營商急需要系統性構建全方位潛在客戶獲取系統。

2 ? 異網獲客系統的構建（Construction of different network customers acquisition system）

通過深挖用戶消費特征，對當前主要關注的攜號轉網策反進行持續的深入跟蹤分析和建模。為更好地吸引更多異網有效用戶攜入，本次研究方向就是“攜號轉網異網獲客模型的構建”，具體建模思路為：借助構建異網號碼池、轉網傾向評估模型、異網策反目標用戶分群等模型鎖定目標用戶群，制定針對性策略實施攜入引導，異網獲客系統搭建思路如圖1所示。

2.1 ? 模型介紹

2.1.1 ? 異網高價值用戶識別模型

簡介：對異網用戶接觸本網的各類渠道進行針對性異網用戶數據采集設計和開發，包括解析固網DPI[1，2]、人工采集、爬蟲采集[5]等。并對已采集的數據進行數據清洗、轉換和整合，在已有數據基礎上形成異網用戶基礎標簽。

目標：通過各類渠道采集用戶號碼及相關行為，沉淀異網號碼，形成異網用戶號碼池，為獲客系統提供基礎數據支撐。

思路與方法：利用計費詳單、DPI[1，3]、CRM、翼支付等數據，識別異網用戶，同時根據異網用戶的通話行為[6]，剔除快遞員、外賣送餐員用戶，對異網用戶進行持續過濾沉淀。如圖2所示。

通過蒙特卡洛模擬，將沉淀池中的號碼的過網通話時長提取出來，模擬估測這批異網用戶的實際通話時長，具體如圖3所示。

以同一行業人群行為結構相同的原理，雖然運營商不同，但通話次數、通話時長及其他通話行為相似，推測其ARPU值也相近，因此，通過多元線性回歸擬合異網用戶ARPU值，并以其交往圈電信用戶平均價值量為參考，估測異網用戶真實價值量，從而篩選出高價值量用戶。

2.1.2 ? 轉網傾向評估模型

簡介：本模型擬采樣logistic模型對異網用戶的特征進行訓練，計算出每個異網用戶的轉網概率，并輸出標簽。

目標：通過評估異網用戶的轉網傾向，為一線攜號轉網營銷提供名單支撐。

建模設計：將一定周期內轉網的異網用戶作為正樣本，沒有轉網的用戶作為負樣本，從業務角度選取異網用戶的通話行為，如聯系過網號碼個數、通話次數、通話時長等，業務使用行為，如翼支付使用數據，電信固網下異網用戶行為[7]監測四個維度，通過口徑判別，識別歷史被成功策反為電信用戶，對這些用戶進行特征提取，并進行決策樹C5.0建模，通過不斷調整訓練集，反復訓練模型，采用boosting算法及交叉驗證，直至模型效果較為優良為止，根據模型生成的規則，輸出異網用戶是否轉網及轉網概率的標簽。

數據準備：結合異網用戶轉網的影響因素，整理相關的數據字段如詳單類信息、寬帶連接信息、翼支付信息、終端信息等。

數據加工：將以上與目標分析相關的字段提取出來，得到的數據難免會有缺失值和極值，需要對數據進行質量檢查。結合業務經驗，對有數據缺失的字段進行處理，填充為-1或者平均值。離群值定義為數據與部分樣本不符合的特征，這些樣本會影響建模結果，故本次建模對離群值進行丟棄處理。

變量篩選：數據挖掘中數據量非常龐大，特別是特征字段，需要對特征字段進行提取，選取與目標變量最重要且變量之間相關性較弱的變量。若自變量為分類變量，利用卡方檢驗的方法看是否顯著相關;若自變量為連續變量，利用相關性矩陣確定變量的重要性，當連續變量之間相關性大于0.7時，只需選擇其中與目標變量相關性較強的變量。本次變量選取通過以上方法進行逐步篩選，最終將篩選后的變量納入模型。篩選過程如圖4所示。

模型建設：使用LR算法，將轉網傾向打分模型訓練到最優，并驗證、測試模型效果。LR模型易于理解，而且便于處理非線性數據的描述數據，能提取數據中隱藏的知識規則。本次模型采用三個月的行為數據，建立異網用戶轉網模型，不斷訓練模型，直至達到較好的模型效果為止。

2.1.3 ? 異網策反目標用戶分群及策略配置模型

模型簡介：利用大數據畫像技術，從異網用戶的轉網傾向、價值度及各基礎標簽信息對用戶進行群體劃分，并為每個異網用戶進行打標簽。

模型目標：針對已在異網號碼池中的異網用戶目標群體，例如寬帶到期的用戶，根據寬帶用戶的使用行為特征進行寬帶到期續費新裝進行識別，并輸出其概率，使得業務人員可以更好地開展營銷工作。

模型構建：根據對電信用戶構建的用戶畫像標簽[8]（如年齡標簽、價值標簽、通話使用行為標簽、家庭圈-同事圈標簽等），結合對異網用戶轉網傾向的評估，選擇轉網傾向高、價值度高的用戶優先進行營銷分群。

數據準備：從基礎信息表、資產表進行篩選、匯總和整理出各個屬性的寬表數據信息。

模型算法：此次分群模型采用層次聚類算法[8]，層次聚類是聚類算法的一種，通過計算不同類別數據點間的相似度來創建一棵有層次的嵌套聚類樹。在聚類樹中，不同類別的原始數據點是樹的最低層，樹的頂層是一個聚類的根節點。創建聚類樹有自下而上合并和自上而下分裂兩種方法。

此次通過層次聚類來對異網號碼的特征進行挖掘，根據異網號碼接觸的寬帶信息包括訪問url的信息和訪問app的信息來對這些異網號碼進行聚類，根據聚類結果分析每一類異網號碼的特征。再匹配分群后的營銷策略，主要的匹配思路有：（1）套餐匹配分群：選取家庭圈覆蓋下的高價值依附異網用戶作為最終策反目標，分場景匹配最佳營銷終端及套餐;（2）終端匹配分群：選取家庭圈覆蓋下終端到期的異網用戶，推薦套餐捆綁進行策反。具體流程如圖5所示。

2.2 ? 模型評估

通過模型評估一方面對模型進行進一步的優化，使模型性能夠更準確;另一方面，通過模型評估看模型實際運行效果，對采取的維系策略的有效性進行評價。評估模型本身的準確性，通過命中率、覆蓋率兩個重要指標。命中率：描述模型預測準確性性指標，命中率=預測成功轉網的用戶數/預測轉網的用戶數;覆蓋率：描述模型預測結果與實際結果對比情況指標，覆蓋率=預測成功轉網的用戶數/實際轉網的用戶數。

本次建模利用當月數據和隔月數據進行驗證。通過不斷的選取訓練集，反復訓練模型，最終實現模型命中率和覆蓋率符合預期要求。

3 ? 輸出成果（The output results）

（1）建立異網號碼池：根據識別的異網用戶號碼池，可開展異網用戶的初步畫像，并為后續的深度畫像提供基礎數據資源。

（2）建立轉網概率較高的異網高價值用戶庫：輸出異網高價值用戶中，預估高概率攜號轉入的異網策反目標用戶，包含：設備號、轉網概率、是否轉網等。

（3）建立不同群體的異網用戶策反策略庫：根據異網用戶的分群特征，結合匹配本省的營銷策略，指導營銷人員開展策反營銷。

4 ? 結論（Conclusion）

此次研究成果，依托大數據技術篩選出的適合攜號轉網異網策反的移動用戶對象，建立了異網用戶號碼池，并篩選出了一批高價值客戶，還增加了客戶畫像的標簽維度，如價值標簽、同事圈標簽、家庭圈標簽等。有利于推動公司開展精細化營銷工作的實施，提高存量、增量經營效能和市場占有率。同時，進一步推進大數據應用，持續提升用戶的洞察能力，為后續運營商可針對每一類用戶群監測攜號轉網營銷轉化率，并根據轉化率變化情況及時調整策略。

此次研究挖掘了更深層次的數據價值。強化了既有系統的客戶行為洞察能力，又提升了運營商客戶經營服務能力。目前，運用大數據技術開展異網用戶獲取，還處于初步的研究階段，階段性的研究成果也不一定很成熟，本文所研究的在通信運營商領域內的數據挖掘模型技術還需要更多的業務應用與實踐相結合，不斷改進優化，在普及性和深入性上開展更多的研究和應用。

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作者簡介：

談俊林（1982-），男，碩士，工程師.研究領域：大數據挖掘.