電信業(yè)務(wù)收入預(yù)估方法介紹

楊遠

摘 要：電信行業(yè)市場競爭愈加激烈，所謂“知己知彼”、“時間就是效益”，如何在較早時間掌握企業(yè)本月收入完成情況，了解分地域、分業(yè)務(wù)收入完成與預(yù)期差距，是運營商適應(yīng)市場環(huán)境變化、提前運籌經(jīng)營工作的需要。分析電信運營商主要業(yè)務(wù)收入來源、產(chǎn)生方式、歸集原則等情況，以盡早預(yù)測月度收入完成情況為目標(biāo)，給出不同收入種類的預(yù)測方法，并給出結(jié)合企業(yè)實際應(yīng)用的效果。

關(guān)鍵詞：收入 預(yù)測 應(yīng)用

中圖分類號：F626 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）006-098-02

目前，自從電信公司接手移動C網(wǎng)業(yè)務(wù)以來，移動業(yè)務(wù)用戶規(guī)模不斷擴大，移動收入占比穩(wěn)步提高，2012年陜西電信移動收入占比40%左右。至此，97%電信業(yè)務(wù)納入聯(lián)機采集系統(tǒng)采集原始話單，然后依靠設(shè)定的計費規(guī)則，統(tǒng)一由計費系統(tǒng)核算出賬。這樣使得收入預(yù)估方法建立與使用成為可能。

收入預(yù)估是指在每月月末前幾天就對全月電信收入進行預(yù)判，預(yù)估方法逐步完善，要求收入預(yù)估結(jié)果與實際財務(wù)月收入數(shù)據(jù)盡量接近。

1 建立收入預(yù)估方法的必要性

隨著市場競爭形勢日益嚴(yán)峻，市場環(huán)境瞬息萬變，要求電信運營商對市場變化及時做出反應(yīng)，盡早進行經(jīng)營工作安排，以便能更好應(yīng)對市場挑戰(zhàn)。

（1）目前財務(wù)收入月度核算方式已不能滿足管理者提前看收入要求。每月月初8日左右才能看到上月收入完成情況，無法有效支撐管理者盡早掌握收入數(shù)據(jù)的要求。

（2）移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)特性，需要更早掌握各項收入表現(xiàn)，提前做好業(yè)務(wù)布局和安排。移動業(yè)務(wù)比重不斷加大，電信公司日漸體現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的時代特性，快速反應(yīng)和應(yīng)對，盡早優(yōu)化業(yè)務(wù)策略，才能更好掌握市場主動權(quán)。

（3）營銷資源有效支撐業(yè)務(wù)發(fā)展需要。在現(xiàn)在營銷資源日益緊張的情況下，如何將有限資源投入高速發(fā)展的業(yè)務(wù)上，就需要盡早掌握收入和業(yè)務(wù)發(fā)展情況，不斷調(diào)整資源投向，才能最大限度發(fā)揮資源效益。

2 收入預(yù)測模型介紹

2.1 收入數(shù)據(jù)來源

電信公司經(jīng)營收入可以分成三種類型：計費系統(tǒng)內(nèi)收入、網(wǎng)間結(jié)算系統(tǒng)內(nèi)收入和其他一次性收入，分別約占經(jīng)營收入的93%、4%、3%?？梢钥闯鱿到y(tǒng)自動核算收入占到97%左右。如圖1。

圖1 電信公司經(jīng)營收入

計費系統(tǒng)內(nèi)收入，主要包括與固定電話、移動電話、有線寬帶、網(wǎng)元出租相關(guān)的語音、增值、流量、互聯(lián)網(wǎng)、電路出租等業(yè)務(wù)，由于用戶使用或占用相關(guān)服務(wù)或資源而產(chǎn)生的業(yè)務(wù)收入。該收入主要是依靠用戶資料和計費規(guī)則，由系統(tǒng)實時計費核算，與用戶發(fā)展速度和使用服務(wù)時間長度緊密相關(guān)的，收入趨勢相對穩(wěn)定、可預(yù)期。

網(wǎng)間結(jié)算系統(tǒng)內(nèi)收入，主要包括運營商網(wǎng)間結(jié)算收入和集團內(nèi)上市與非上市公司間結(jié)算收入。運營商網(wǎng)間結(jié)算收入指電信公司與移動公司、聯(lián)通公司之間由于對方電話用戶通過通話、短信、彩信業(yè)務(wù)呼叫我網(wǎng)用戶而產(chǎn)生的結(jié)算收入，也就是說對方網(wǎng)內(nèi)用戶發(fā)話過程中使用了我公司網(wǎng)絡(luò)資源和服務(wù)，而支付給我公司的資源和服務(wù)收入。集團上市與非上市公司之間結(jié)算收入是指電信集團內(nèi)上市公司與非上市公司用戶間發(fā)生電信業(yè)務(wù)而向?qū)Ω吨Ц兜馁M用。該收入與用戶發(fā)展與網(wǎng)間用戶發(fā)話需求強相關(guān)，其收入趨勢也是可以預(yù)期的。

其他一次性收入內(nèi)容比較雜亂，主要包括CRM系統(tǒng)收取的一次性收入、積分兌換產(chǎn)生的收入、電信卡使用產(chǎn)生的收入、電信集團內(nèi)部業(yè)務(wù)結(jié)算收入、系統(tǒng)ICT業(yè)務(wù)和資源出租業(yè)務(wù)收入等。這些收入種類多，但絕對數(shù)值不大，部分為一次性產(chǎn)生收入，各月間會變化較大。

2.2 各類收入預(yù)測模型

按照收入類型不同，每種收入預(yù)測方法基本可以分為兩類：

（1）歷史趨勢推導(dǎo)或歷史平均算法。

對于其他一次性收入類型的收入，由于其大多發(fā)生隨機性較大，與業(yè)務(wù)發(fā)展和時間無太大關(guān)系，故多采用此方法。方法具體為：根據(jù)該業(yè)務(wù)前幾個月歷史收入發(fā)生情況或本月前期發(fā)生情況，進行平均來粗略估計該業(yè)務(wù)本月收入預(yù)期。

對于有本月前期已經(jīng)發(fā)生的業(yè)務(wù)，如CRM一次性收入，采用本月已發(fā)生收入的平均推測方法，具體測算公式為：該業(yè)務(wù)本月收入=（∑本月已發(fā)生收入）韃杖氳奶焓齹妝駒綠焓？

對于本月前期無已知收入產(chǎn)生的業(yè)務(wù)，如電信卡、內(nèi)部結(jié)算等，采用前三個月收入平均推測方法，具體測算公式為：該業(yè)務(wù)本月收入=（∑三個月已發(fā)生收入）韃杖氳奶焓齹妝駒綠焓？

（2）線性回歸預(yù)測和周期預(yù)測向結(jié)合的方法，也是本文重點介紹的方法。主要是針對與用戶發(fā)展時間密切相關(guān)業(yè)務(wù)的收入預(yù)測，如固網(wǎng)電話、移動電話、寬帶等業(yè)務(wù)。

在統(tǒng)計學(xué)中，線性回歸（Linear Regression）是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對一個或多個自變量和因變量之間關(guān)系進行建模的一種回歸分析。這種函數(shù)是一個或多個稱為回歸系數(shù)的模型參數(shù)的線性組合。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸，大于一個自變量情況的叫做多元回歸。

在線性回歸中，數(shù)據(jù)使用線性預(yù)測函數(shù)來建模，并且未知的模型參數(shù)也是通過數(shù)據(jù)來估計。這些模型被叫做線性模型。最常用的線性回歸建模是給定X值的y的條件均值是X的仿射函數(shù)。線性回歸是回歸分析中第一種經(jīng)過嚴(yán)格研究并在實際應(yīng)用中廣泛使用的類型。這是因為線性依賴于其未知參數(shù)的模型比非線性依賴于其位置參數(shù)的模型更容易擬合，而且產(chǎn)生的估計的統(tǒng)計特性也更容易確定。

在歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，每日收入趨勢與時間是緊密相關(guān)的，也就是說日收入隨每月時間推延而基本上按線性增長。所以，對日收入趨勢的預(yù)測，總體是采用線性回歸的方式。也就是說，我們根據(jù)每月前25天的日收入情況，擬合出一個線性函數(shù)，再按這個函數(shù)推算出未來后5-6天的日收入。但在實際測算驗證過程中，發(fā)現(xiàn)節(jié)假日（包括周末和法定節(jié)日）對日收入有一定影響。為此，我們會對月中節(jié)假日的收入按周期性趨勢進行預(yù)測。也就是說，根據(jù)歷史上節(jié)假日前后收入趨勢變化情況（主要是環(huán)比增幅），單獨對節(jié)假日日收入進行測算，使得節(jié)假日收入趨勢更貼近實際。具體公式如下：

該業(yè)務(wù)本月收入=本月前期已產(chǎn)生日收入累計+后幾天中非節(jié)假日線性回歸預(yù)測收入+后幾天中節(jié)假日收入周期性預(yù)測收入

非節(jié)假日線性回歸預(yù)測收入=歷史數(shù)據(jù)擬合斜率茲掌冢肥菽夂轄鼐？

節(jié)假日收入周期性預(yù)測收入=前一天非節(jié)假日收入祝？+歷史節(jié)假日收入與前一天非節(jié)假日收入環(huán)比）

需要說明的是：

（1）在采用線性回歸算法推算未來收入時，一定要對本月歷史日收入數(shù)據(jù)進行離散性進行檢驗，即噪音檢驗。也就是說，若歷史日收入數(shù)據(jù)中因為突發(fā)事件造成當(dāng)日收入數(shù)據(jù)突高，我們在線性回歸擬合趨勢線時，要將其剔除，即數(shù)據(jù)清洗。這樣擬合推算出來的未來日收入才會更接近實際。

（2）另外，在測算結(jié)果與實際結(jié)果對比過程中，我們更多的發(fā)現(xiàn)，每月日收入分布并非真正一次線性回歸趨勢，而在月末總會有一些日收入出現(xiàn)翹尾現(xiàn)象。究其原因，主要是月初業(yè)務(wù)發(fā)展與月末業(yè)務(wù)發(fā)展的不均衡性造成，也就是說由于考核壓力，每月下旬發(fā)展用戶會多于上旬發(fā)展的用戶，因此對收入貢獻也會出現(xiàn)不均衡。為更準(zhǔn)確預(yù)計收入，要么修改一次線性回歸模型為非一次線性模型，要么就在原模型上給予一點經(jīng)驗修正。為便于理解、更直管展現(xiàn)，我們?nèi)匝佑靡淮尉€性回歸模型，根據(jù)歷史月份下旬日收入翹尾趨勢，增加一個修正因子

3 收入預(yù)估模型優(yōu)化思考

實際工作中，月末按上述方法對全月收入進行預(yù)估結(jié)果準(zhǔn)確率基本上穩(wěn)定在97%至98%左右，效果還是不錯的，但從算法優(yōu)化上還是有許多可以改進和優(yōu)化的空間。例如，目前的線性回歸算法只考慮的是當(dāng)月歷史日收入與時間單維度的擬合關(guān)系，而未考慮與用戶發(fā)展、通信話務(wù)等因素的相關(guān)性。而這兩個因素都與收入產(chǎn)生有直接關(guān)系，故后續(xù)算法優(yōu)化中，可以考慮建立多元線性回歸算法，將用戶發(fā)展、通信話務(wù)、時間等都納入影響因素，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，擬合它們的相關(guān)系數(shù)，從而建立更為準(zhǔn)確的回歸算法。