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    移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信令處理平臺(tái)精準(zhǔn)營(yíng)銷分析的研究

    2014-11-20 08:18:32張治中賈會(huì)林
    電視技術(shù) 2014年7期
    關(guān)鍵詞:消費(fèi)群精準(zhǔn)矩陣

    楊 勇,張治中,賈會(huì)林

    (重慶郵電大學(xué)重慶高校通信網(wǎng)測(cè)試技術(shù)工程研究中心,重慶400065)

    隨著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進(jìn)步,移動(dòng)技術(shù)更緊密地拉近了與消費(fèi)者的對(duì)位關(guān)系,移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)營(yíng)銷將創(chuàng)造精準(zhǔn)營(yíng)銷的新時(shí)代。由于中國(guó)移動(dòng)自身業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展,對(duì)用戶的精細(xì)化分析及自有業(yè)務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷的需求也日益強(qiáng)烈。因此,如何才能科學(xué)、合理、準(zhǔn)確地做到真正意義上的精準(zhǔn)營(yíng)銷呢?

    在文中,運(yùn)用了Sasty[1]教授提出的AHP算法,構(gòu)建了客戶消費(fèi)等級(jí)模型,該模型用于精準(zhǔn)營(yíng)銷分析。李靈玥[2]雖然也做了用戶消費(fèi)等級(jí)的研究,但其只注重于模型的建立,沒(méi)有從實(shí)際的通信事件中得到驗(yàn)證。而為了解決這些問(wèn)題,本文從通信數(shù)據(jù)的采集、算法的構(gòu)建、模型的建立、現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證以及多客戶行為的多角度分析等方面,最終證實(shí)了該設(shè)計(jì)方案的有效性,能夠更加科學(xué)、合理、準(zhǔn)確地做到廣告的精準(zhǔn)投放,從而提高移動(dòng)自有業(yè)務(wù)的營(yíng)銷效率、業(yè)務(wù)的激活率或者訂購(gòu)率,進(jìn)而提高自有業(yè)務(wù)收入,以增強(qiáng)其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,降低營(yíng)銷成本和營(yíng)銷投入的風(fēng)險(xiǎn)。

    1 研究?jī)?nèi)容及思路

    1.1 研究?jī)?nèi)容

    精準(zhǔn)營(yíng)銷分析應(yīng)能根據(jù)指定條件(如區(qū)域、撥打號(hào)碼、短信、手機(jī)型號(hào)等)對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)特定用戶實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)以實(shí)現(xiàn)用戶分析,最終實(shí)現(xiàn)最有價(jià)值的廣告精準(zhǔn)投放,達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷的目的。本課題基于北京移動(dòng)信令處理基礎(chǔ)能力平臺(tái),對(duì)客戶通信數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,然后進(jìn)行算法設(shè)計(jì),建立模型并驗(yàn)證,多角度分析,得出結(jié)論,最終達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷的目的。

    1.2 研究思路

    本課題研究思路如圖1所示,基礎(chǔ)平臺(tái)接收信令數(shù)據(jù),作為臨時(shí)數(shù)據(jù),存儲(chǔ)在臨時(shí)數(shù)據(jù)區(qū);臨時(shí)數(shù)據(jù),結(jié)合網(wǎng)絡(luò)參數(shù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)預(yù)處理過(guò)程,生成細(xì)節(jié)數(shù)據(jù),存儲(chǔ)在細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)庫(kù);細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)ETL工具處理,根據(jù)業(yè)務(wù)需求,生成多維報(bào)表數(shù)據(jù),存儲(chǔ)在相應(yīng)的DW中。然后,根據(jù)已設(shè)計(jì)好的滿足精準(zhǔn)營(yíng)銷分析的算法對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出結(jié)論,并以圖表直觀呈現(xiàn)。

    2 計(jì)算移動(dòng)客戶消費(fèi)等級(jí)值

    計(jì)算移動(dòng)客戶消費(fèi)等級(jí)值應(yīng)按照如下過(guò)程進(jìn)行:采集數(shù)據(jù)→確定算法→模型建立及驗(yàn)證→結(jié)果及分析。

    2.1 數(shù)據(jù)采集過(guò)程

    本課題是充分利用移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)有數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)現(xiàn)網(wǎng)全網(wǎng)相關(guān)接口(A接口、Mc接口、HSTP等)的海量用戶信令基礎(chǔ)信息,進(jìn)行存儲(chǔ)分析(以下所有的數(shù)據(jù)表都是本課題存儲(chǔ)數(shù)據(jù)所必需的表,為了簡(jiǎn)潔,不再贅述)。

    客戶所屬群組:連接人口屬性表(mfs_user_onregion)與區(qū)域信息表(mfb_region)查詢指定區(qū)域的人口屬性,將人口屬性分類為非常駐人口、工作人口、居住人口三類。

    客戶年齡:連接人口屬性表(mfs_user_onregion)與區(qū)域信息表(mfb_region)查詢指定區(qū)域的客戶年齡(user_age)。

    手機(jī)號(hào)碼和手機(jī)型號(hào):連接最新用戶事件表(mf_user_lastevent)與小區(qū)CELL關(guān)聯(lián)表(mf_region_cell)查詢指定區(qū)域指定時(shí)間范圍內(nèi)用戶的手機(jī)號(hào)碼(MSISDN)和手機(jī)型號(hào)(IMSI)信息。通過(guò)比對(duì)價(jià)格表可以查到對(duì)應(yīng)手機(jī)價(jià)格和手機(jī)號(hào)碼價(jià)格。

    客戶業(yè)務(wù)屬性值:連接用戶業(yè)務(wù)表(mfs_user_business)與區(qū)域信息表(mfb_region)查詢指定區(qū)域指定用戶的業(yè)務(wù)屬性,經(jīng)過(guò)處理得到指定用戶的相關(guān)業(yè)務(wù)值,即平均欠費(fèi)總額、累計(jì)欠費(fèi)時(shí)長(zhǎng)、月平均消費(fèi)額、累計(jì)銷帳總額、月平均充值額和卡種套餐資費(fèi)。

    客戶行為軌跡值:連接用戶手機(jī)額外消費(fèi)表(mfs_user_mobileExtraCustom)與區(qū)域信息表(mfb_region)查詢指定區(qū)域指定用戶的手機(jī)娛樂(lè)消費(fèi)(amusementfees)、手機(jī)購(gòu)物總額(shoppingfees)。

    最后,將以上查詢結(jié)果按照對(duì)應(yīng)的字段插入到客戶消費(fèi)表(clientcustom)中,作為采樣數(shù)據(jù)。

    2.2 客戶消費(fèi)等級(jí)值的計(jì)算過(guò)程

    本文計(jì)算客戶消費(fèi)等級(jí)值,是基于AHP算法[2-4]實(shí)現(xiàn)的。依據(jù)該算法,構(gòu)建一個(gè)用于判斷客戶消費(fèi)級(jí)別的客戶消費(fèi)等級(jí)模型,并且要根據(jù)各個(gè)屬性對(duì)客戶消費(fèi)等級(jí)值的影響程度為其賦予不同的權(quán)值??蛻粝M(fèi)等級(jí)值越高,表明客戶越偏向于高消費(fèi)產(chǎn)品??杀硎緸?/p>

    式中:G表示用戶消費(fèi)等級(jí)值;ci和wi分別為第i個(gè)屬性值的指標(biāo)值和權(quán)重。

    2.2.1 消費(fèi)等級(jí)模型的構(gòu)建

    從整個(gè)移動(dòng)業(yè)務(wù)的分析來(lái)看,影響客戶消費(fèi)等級(jí)判斷的主要因素有:月平均消費(fèi)額、累計(jì)銷賬總額、月平均充值額、卡種套餐資費(fèi)、平均欠費(fèi)次數(shù)、平均欠費(fèi)總額、累計(jì)欠費(fèi)時(shí)長(zhǎng)、手機(jī)娛樂(lè)消費(fèi)、手機(jī)購(gòu)物總額等?;谝陨线@些因素,可以確定對(duì)應(yīng)的模型,具體過(guò)程如下文所述。

    本文基于層次分析法[1,5-8]建立的客戶消費(fèi)等級(jí)模型如圖2所示,自上而下分為3層,第1層是目標(biāo)層(O層),是計(jì)算等級(jí)值所要達(dá)到的目標(biāo)。第2層是屬性層(P層),屬性層中的內(nèi)容分別為客戶手機(jī)信息、客戶欠費(fèi)屬性、客戶基本信息、客戶業(yè)務(wù)屬性和客戶行為軌跡。第3層是因素層(F層),該層中所有因素均是影響客戶消費(fèi)等級(jí)判斷的主要因素。

    圖2 客戶消費(fèi)等級(jí)層次分析結(jié)構(gòu)模型

    2.2.2 消費(fèi)等級(jí)各因素指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算

    1)構(gòu)造對(duì)應(yīng)的判別矩陣

    根據(jù)各層中相鄰因素的相對(duì)優(yōu)劣程度(即重要性比較標(biāo)度)來(lái)確定矩陣的元素,進(jìn)而構(gòu)造出對(duì)應(yīng)的判別矩陣[6]。各標(biāo)度值及其含義如表1所示。

    表1 各標(biāo)度值及其含義

    因此,針對(duì)圖2給定的層次結(jié)構(gòu)模型,參照表1,根據(jù)資料、專家、決策分析人員的意見(jiàn),反復(fù)研究后給出兩因素之間的標(biāo)度值,并將標(biāo)度值作為判別矩陣的元素,進(jìn)而得到以下判別矩陣,其中屬性層P的判別矩陣為P,因素層中關(guān)于客戶基本信息、手機(jī)信息、欠費(fèi)屬性、業(yè)務(wù)屬性、行為軌跡的判別矩陣分別對(duì)應(yīng) F1,F(xiàn)2,F(xiàn)3,F(xiàn)4,F(xiàn)5。

    2)檢驗(yàn)判別矩陣的一致性

    依據(jù)AHP[1]算法給出的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)(為節(jié)省篇幅,相關(guān)計(jì)算過(guò)程不再贅述,僅給出一致性檢驗(yàn)結(jié)果),其結(jié)果如下:

    P 層中,C·I=0.017 0,R·I=1.120 0,C·R=0.015 2<0.1,因而矩陣P一致性檢驗(yàn)通過(guò)。

    F層中,由于客戶基本信息、客戶手機(jī)信息、客戶行為軌跡的判別矩陣維數(shù)均是2,因而矩陣F1,F(xiàn)2,F(xiàn)5一致性檢驗(yàn)通過(guò)。客戶欠費(fèi)屬性C·I=0.026 81,R·I=0.026 81,C·R=0.026 81<0.1,矩陣F3一致性檢驗(yàn)通過(guò)。客戶業(yè)務(wù)類屬性C·I=0.018 82,R·I=0.960 0,C·R=0.019 6<0.1,矩陣F4一致性檢驗(yàn)通過(guò)。

    3)權(quán)重計(jì)算及消費(fèi)等級(jí)模型確定

    通過(guò)以上可知,所有判別矩陣均通過(guò)了一致性檢驗(yàn),因而構(gòu)造的判別矩陣均是合理的。表2列出了通過(guò)計(jì)算所得到的各因素指標(biāo)的具體權(quán)重 (具體計(jì)算過(guò)程不再累述)。

    表2 各因素指標(biāo)的權(quán)重

    將以上給出的權(quán)重,代入式(1)中,得到對(duì)應(yīng)客戶消費(fèi)等級(jí)為

    式中:ci為第i個(gè)屬性值的指標(biāo)值。

    2.3 客戶消費(fèi)等級(jí)值的計(jì)算及分析

    2.3.1 客戶通信事件采樣及處理

    1)客戶通信事件采樣

    通過(guò)查詢語(yǔ)句“select* from clientcustom where id<5”,查詢客戶消費(fèi)信息表clientcustom的前5條數(shù)據(jù)如圖3所示。

    圖3 客戶消費(fèi)信息表原始數(shù)據(jù)(截圖)

    2)構(gòu)造當(dāng)量值轉(zhuǎn)化函數(shù)

    為了便于計(jì)算,表3給出客戶基本信息與客戶手機(jī)信息對(duì)應(yīng)的當(dāng)量值。構(gòu)造4個(gè)當(dāng)量值轉(zhuǎn)化的PL/SQL函數(shù),分別為 UserTypeValueConvert,AgeValueConvert,MobileBrand-ValueConvert,MobileNumValueConvert。下 文 為 AgeValue-Convert的函數(shù)體,其他3個(gè)函數(shù)同理,不再贅述。

    create function AgeValueConvert

    (age in number)return number is begin

    if 0<age and age<20 or age=20 then

    return 20;

    elsif20<age and age<60 or age=60 then

    return 30;

    elsif age>60 then

    return 0;

    end if;

    end;

    表3 當(dāng)量值屬性表

    3)經(jīng)過(guò)當(dāng)量值轉(zhuǎn)化函數(shù)轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)如圖4所示。

    4)通過(guò)查詢語(yǔ)句查詢得到各因素屬性值的最大值和最小值分別如圖5、圖6所示。

    圖4 當(dāng)量值轉(zhuǎn)化函數(shù)轉(zhuǎn)化后對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)(截圖)

    圖5 各因素屬性值的最大值(截圖)

    圖6 各因素屬性值的最小值(截圖)

    2.3.2 各因素屬性值無(wú)量綱化

    根據(jù)2.2.1所確定的模型,計(jì)算客戶消費(fèi)等級(jí)值。由于式(8)中各個(gè)因素指標(biāo)的度量單位不一樣,所以首先要對(duì)各因素?zé)o量綱化處理得到標(biāo)準(zhǔn)值,然后再代入式(8)計(jì)算,得到的客戶消費(fèi)等級(jí)值就是一個(gè)無(wú)量綱化的數(shù)值。由式(9)來(lái)確定各因素?zé)o量綱化的標(biāo)準(zhǔn)值

    式中:Ci代表樣本值的真實(shí)值;Max代表因素樣本值中的最大值;Min代表樣本因素值中的最小值;ci為經(jīng)過(guò)無(wú)量綱化后的標(biāo)準(zhǔn)值。

    通過(guò)式(9)得到無(wú)量綱化后的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)如圖7所示。

    圖7 無(wú)量綱化后的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)(截圖)

    2.3.3 客戶消費(fèi)等級(jí)值的計(jì)算

    1)根據(jù)客戶消費(fèi)等級(jí)公式計(jì)算出客戶消費(fèi)等級(jí)值,并通過(guò)圖表呈現(xiàn),最終的結(jié)果值如圖8所示。

    圖8 客戶消費(fèi)等級(jí)值(截圖)

    2)通過(guò)多角度對(duì)消費(fèi)群體進(jìn)行劃分,結(jié)果如圖9所示。

    圖9 消費(fèi)群體劃分及各部分比重(截圖)

    2.3.4 結(jié)果分析

    1)從圖8中可知,客戶1和客戶4屬于低消費(fèi)客戶,營(yíng)銷時(shí)應(yīng)該推送低檔低消費(fèi)品或者打折信息的廣告;客戶2屬于中消費(fèi)客戶,應(yīng)該推送中檔中消費(fèi)品的廣告;客戶3和5屬于高消費(fèi)客戶,應(yīng)該推送高檔高消費(fèi)品或者奢侈品的廣告,進(jìn)而達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷的目的。

    2)圖9所示,是從多角度多層面進(jìn)行消費(fèi)群組劃分的。按照從左到右、從上到下的順序,分別為客戶消費(fèi)總值消費(fèi)群組、客戶基本信息值消費(fèi)群組、客戶手機(jī)信息值消費(fèi)群組、客戶欠費(fèi)信息值消費(fèi)群組、客戶業(yè)務(wù)類型消費(fèi)值消費(fèi)群組、客戶行為軌跡值消費(fèi)群組。

    客戶消費(fèi)總值消費(fèi)群組:高消費(fèi)客戶在樣本中所占比重僅為13.33%,針對(duì)該類型用戶推送高檔高消費(fèi)品或者奢侈品的廣告;反之,推送中、低檔消費(fèi)品廣告。

    客戶基本信息值消費(fèi)群組:針對(duì)形成期客戶多推送一些比較新鮮事物之類的廣告;針對(duì)考察期的客戶多推送一些比較有吸引力的廣告;針對(duì)穩(wěn)定期的客戶適當(dāng)保持即可。

    客戶手機(jī)信息值消費(fèi)群組:針對(duì)各等級(jí)客戶推送相應(yīng)等值價(jià)位的手機(jī)產(chǎn)品。

    客戶欠費(fèi)信息值消費(fèi)群組:針對(duì)高欠費(fèi)客戶推送一些基本通話費(fèi)優(yōu)惠信息之類的廣告。

    客戶欠費(fèi)信息值消費(fèi)群組:針對(duì)各等級(jí)客戶推送相應(yīng)等值的業(yè)務(wù)套餐類型廣告。

    客戶行為軌跡值消費(fèi)群組:針對(duì)各等級(jí)客戶推送相應(yīng)等值網(wǎng)購(gòu)或團(tuán)購(gòu)信息之類的廣告。

    通過(guò)以上分析,本文所設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)營(yíng)銷方案是有效的、可行的。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    客戶消費(fèi)等級(jí)值是由客戶手機(jī)信息、客戶欠費(fèi)屬性、客戶基本信息、客戶業(yè)務(wù)屬性和客戶行為軌跡來(lái)共同確定的。本文基于AHP算法,構(gòu)建合理的模型,準(zhǔn)確地計(jì)算出客戶消費(fèi)等級(jí)值。通過(guò)文中圖表呈現(xiàn)的結(jié)果,可以驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的相關(guān)算法以及所建立的模型都是有效可行的,并能達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷分析的目的。

    [1]何晶,張偉.層次分析法在網(wǎng)絡(luò)電視臺(tái)技術(shù)架構(gòu)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].電視技術(shù),2012,36(20):74-76.

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