大數據技術在廣電網格化營銷服務中應用研究

張敏

摘要：廣電企業實行網格化管理對于信息支撐能力提出了更高的要求。本文探討了廣電網格化營銷服務平臺的設計思路、系統架構和應用方向，利用大數據技術，采集企業各類信息系統產生的龐大數據，分析挖掘出有價值的信息，對網格化營銷服務給予精準的信息支持，從而提升運維效率、降低營銷成本、提高服務層次。

關鍵詞：大數據;網格化;廣電企業;營銷服務

中圖分類號：TP391 ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）24-0236-02

1 引言

隨著電腦、Pad、手機等新興終端的迅速滲透，電視逐漸淡出人們視野，開機率不斷下降，廣電用戶流失明顯[1]。“三網融合”的逐漸深入，廣電從傳統的壟斷行業進入市場競爭，搶占用戶資源、留住用戶、挖掘存量用戶消費潛力成為企業發展的關鍵。在這種背景下，很多廣電企業開始實行網格化管理。

2 網格化管理

網格化管理作為一種管理方法，早期應用于城市管理領域[2]。網格就是我們日常生活中看到的漁網或田字格，它將二維平面用縱線、橫線分成小方格，常用于地圖繪制和遙感測量領域。廣電的網格化將運營區域以道路、小區、客戶規模、網絡結構為基準分割成網格，指定網格經理負責網格內用戶營銷服務工作，同時組件一個跨部門的支撐團隊，集中調配企業各種資源，實現產品和服務精準化、直接化的面向客戶。網格化管理讓網格經理、支撐團隊、客戶三點一線，充分利用各種渠道的優勢，做到“以市場為導向，以需求為中心”，有效提高網格經理的工作效率和服務能力，提升營銷成功率和客戶的滿意度。

隨著營銷與服務一體化的推進，網格經理和運營團隊所需的信息資源量越來越大，對于企業信息支撐能力提出了更高的要求。網格化營銷服務是一項復雜的系統工程，涉及用戶分級、業務數據分析、滿意度分析、運維效率、營銷產品差異化定制等，如果能利用大數據技術，采集企業各類信息系統產生的龐大數據，分析挖掘出有價值的信息，必然可以對網格化營銷服務給予精準的信息支持。

3 基于大數據的廣電網格化營銷服務平臺

3.1大數據定義

大數據是指無法在一定時間范圍內，常規軟件工具無法捕捉、管理和處理的數據集。它是一種海量的、高增速、多元化的信息資產，需要一種新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力、發現力和流程優化能力。具有5V特性：Volume（數據量大）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值密度低）、Veracity（真實性）[3]。在廣電行業，大數據技術可應用于企業運營的各個方面，涉及數據采集、數據抽象、數據存儲、數據挖掘分析、數據應用呈現等。

3.2 建設思路

廣電網格化營銷服務平臺以大數據技術為支持，以客戶關系管理為核心、以定制化產品服務為盈利方式、以網格化的運維管理為特征的智能營銷服務平臺。以廣電企業各類信息系統產生的龐大數據為數據源，通過清洗、挖掘分析和策略處理，將原始數據轉變成高價值的商業化數據，為企業運維團隊提供運營決策支持、營銷方案制定、資源合理配置，從而提升運維效率、降低營銷成本、提高服務層次。

3.3系統架構

廣電網格化營銷服務平臺采用四層架構模式，分別為數據采集層、數據抽象層、數據應用層和用戶層，如圖1所示。

廣電企業有各種類型的信息系統，包括業務支撐系統（BOSS）、呼叫中心、GIS、VOD、網管系統等，每天產生龐大的數據，數據采集層的作用是收集和梳理這些各種形式的數據。

數據抽象層通過數據清洗和預處理，從原本雜亂無章的數據提取出有價值的基本數據集，存儲在數據倉庫中。客戶個人信息、業務信息和繳費信息來源于BOSS系統，包括客戶的年齡、性別、住址、聯系電話、訂購的套餐產品、繳費頻次、常用的繳費和業務辦理渠道等。工單報修信息來源于呼叫中心，包括報修電話、故障描述、工單響應速度、實際故障原因及回訪滿意度等;小區地理信息和網格信息來源于GIS系統，包括網格劃分、網格經理信息、小區信息、樓棟所屬網格等;收視上網行為來源于互動機頂盒、VOD系統、前端系統和網管系統，包括客戶開機關機時間、頻道停留時長、點播節目、互動時移動作、上網時長、網速、上下行網絡流量等;線路網絡狀況來源于GIS系統和網管系統，包括干線信息、光節點位置、CM狀態、網絡性能、故障信息等;設備器材信息來源于BOSS系統和倉儲系統，包括客戶所用機頂盒、CABLEMODEM、遙控器等設備信息，以及企業設備器材倉儲情況;節目媒體信息來源于媒資系統和VOD，包括電視廣播頻道、節目片庫、電視應用、資訊廣告等;財務經營信息來源于經分系統、人力資源和工程管理系統，包括企業各類經營、財務、人員和工程數據。

在數據應用層中，通過數據挖掘和分析技術，針對不同的用戶、不同的業務需求，建立相應的業務模型和分析模板，挖掘出的有價值的信息精準推送給用戶層。針對廣電用戶提供智能門戶和個性化節目推薦;為網格經理實時推送工單，并附帶可能的故障原因及針對用戶定制的營銷產品。為運維團隊推送客戶流失預警、區域故障預警。為市場人員和企業管理者推送客戶分級、網格智能劃分、網格績效考核數據及各類經營分析報表。

4平臺應用

4.1客戶分級和精準營銷

利用大數據技術分析客戶個人屬性、訂購產品、繳費情況及各種收視行為，建立客戶分級模型，使潛在用戶能夠被快速鎖定。在客戶分級的基礎上挖掘各類用戶群的興趣和購買力，制定個性化的營銷策略，使產品與客戶需求深度契合，提高用戶對企業利潤貢獻價值和營銷的成功率。除了注重高價值客戶管理外，考慮電視用戶的老齡化特點，也要關注低貢獻值的用戶，這類用戶使用業務少但黏性高、數量大，維系成本低，對企業整體盈利很有價值。結合網格自身特點和客戶分級，網格經理可根據平臺推送的營銷數據有針對地開展工作，在提升服務質量的同時發展用戶、推廣產品。

4.2 個性化門戶與智能推薦

改變固定編排的企業媒體門戶及機頂盒首頁，通過對用戶特征、收視習慣、點播和瀏覽行為進行分析，結合企業重點推廣產品及近期熱點視頻節目，做出與用戶需求深度融合的個性化的內容呈現，增強用戶吸引力。

基于點播統計、瀏覽行為建立內容價值模型，實現對節目媒體運營價值的量化管理、對編排路徑的優化，提高操作的便捷性。利用大數據實時處理的優勢，進行欄目、內容實時點播量統計和熱度排行，讓運維團隊掌握不同網格用戶的興趣偏好和變化趨勢。

4.3網格績效考核與智能劃分

劃分網格既是為了滿足市場需求和保障服務質量，也是為了控制人力成本和提高工作效率。平臺將在網率、回歸率、高清用戶發展率、銷售額、故障率、用戶滿意度、及時率、代理點拓展情況作為網格經理的主要業績考核指標。綜合考慮不同網格間的覆蓋面積、用戶基數、消費能力、發展潛力等要素，基于高效、精細、公平原則，適時調整網格范圍，保證工作量和收入均衡，以免影響網格經理工作積極性。

4.4 客戶流失預警

客戶流失指現有客戶中止繼續購買其產品或服務，轉而購買其競爭對手的產品或服務[4]。平臺對于主動申請報停、欠費停機、銷戶的用戶都定義為流失。選取用戶年齡、在網時長、所屬網格、月套餐價格、點播頻次、繳費方式、賬戶余額、欠費次數、是否融合寬帶業務等為參數，建立用戶流失模型，主動發現潛在的流失用戶，向運維團隊和網格經理發出流失預警。根據用戶流失等級的不同，可以采取短信/郵件催繳、呼叫中心致電提醒，必要時由網格經理主動上門關懷，獲取用戶的需求，推薦合適的產品及更加優惠的活動，從而減少用戶流失，提高在網率。

4.5 故障精準定位和大故障預警

依據呼叫中心工單歷史工單，確定工單故障現象和完工故障原因的數據關聯，結合GIS、網管系統中的線路設備結構，建立故障關聯規則和故障預判模型。用戶報修時，根據用戶描述的故障現象，平臺分析出一個初步的故障原因，推送給網格經理，為故障定位和排查提供參考。故障解決后，網格經理將實際的故障原因反饋給平臺，修正模型參數權值，不斷提升故障預測的準確率。

某一個區域內相同故障現象或相同故障原因，可以統一處理的故障集合稱為大故障[5]。當平臺檢測到某一個區域內同時產生多張相同故障現象的維修工單，依據故障關聯規則，判斷出可能為主干網絡故障。平臺將故障升級為大故障，并通知干線班及時進行排查，通知網格經理做好用戶解釋工作。平臺還可進行故障之間的關聯分析，從而判斷鏈路和設備是否存在故障風險，提前做好風險防范。

4.6 網格經分報表

報表是數據分析結果的可視化呈現，平臺設計了豐富詳細的運營報表，多維度反映網格化管理的運營效果，為企業營銷和運營提供數據支撐。不僅包括網格各類業務（ 數字電視、付費節目、高清互動、寬帶等） 的營業類、受理類、財務類日常統計報表，還包括在網率、流失率、故障率、運維成本、服務滿意度等考核結算報表。

5 結語

廣電企業從之前的市場壟斷到現在的網格化運營，面對激烈的市場競爭，深入了解客戶，提供更精準的營銷服務成為關鍵。大數據技術的應用，使各類信息資源能夠有效地優化和整合。廣電網格化營銷服務平臺利用大數據技術，對企業各類系統的龐大數據進行收集分析，將碎片化的海量信息通過大數據挖掘分析，幫助運維團隊和網格經理迅速調配資源，向用戶提供精準的產品和服務，并有針對性地進行適時調整和完善，實現網 格市場精細耕作，提高用戶的凈增數、在網率、滿意度，使企業煥發新的生機。

參考文獻：

[1] 王簫笛.淺談大數據時代有線電視的精準營銷[J].廣播電視信息，2016（7）：37-39.

[2] 葉根深.淺談廣電網絡在三網融合下的網格化管理[J].電子世界，2017（14）：73.

[3] 羅曦.大數據下廣電網絡客戶關系管理探析[J].無線互聯科技，2017（24）：121-122.

[4] 于小兵，曹杰，鞏在武.客戶流失問題研究綜述[J].計算機集成制造系統，2012，18（10）：2253-2263.

[5] 付曉.有線大故障智能管理系統[J].電腦知識與技術，2019，15（25）：34-35，41.

【通聯編輯：唐一東】