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    基于logistic回歸模型的大數(shù)據(jù)精準營銷應(yīng)用

    2016-12-31 00:00:00劉超云謝瑋
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年30期

    摘 要:隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,電信運營商的傳統(tǒng)語音和短信收入快速下降,同時流量價值也不斷向云端結(jié)合的OTT服務(wù)商轉(zhuǎn)移,擠壓運營商收入增長空間。文章通過研究電信運營商大數(shù)據(jù)能力優(yōu)勢及精準營銷需求,基于logistic回歸模型,提出了電信運營商流量經(jīng)營的大數(shù)據(jù)精準營銷應(yīng)用,有效提升客戶的滿意度,快速提高運營商效益。

    關(guān)鍵詞:logistic回歸模型;大數(shù)據(jù)應(yīng)用;運營商;流量經(jīng)營

    隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,流量已成為客戶的核心需求,能否順利從以“話務(wù)量”為中心的經(jīng)營轉(zhuǎn)向“流量經(jīng)營”轉(zhuǎn)型,能否通過流量經(jīng)營提升公司的價值,已成為運營商戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。移動互聯(lián)網(wǎng)時代的流量經(jīng)營與語音和寬帶業(yè)務(wù)的經(jīng)營有很大不同:客戶使用的終端多樣性,流量承載的內(nèi)容性豐富,客戶流量使用行為的數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,僅通過傳統(tǒng)的“暴力營銷”極易引起客戶的反感和投訴。基于logistic回歸模型的大數(shù)據(jù)精準營銷應(yīng)用將有效解決提升客戶滿意度及運營商效益提升問題。

    1 基于logistic回歸模型的大數(shù)據(jù)精準營銷應(yīng)用的解決方案

    1.1 基本思路

    根據(jù)用戶的特征,判別哪些是誘發(fā)用戶訂購流量包的因素,使用logistic回歸分析出其影響權(quán)重,從而預(yù)測哪些用戶是潛在的訂購用戶。

    1.2 logistic模型

    根據(jù)樣本數(shù)據(jù)可以通過最似然估計法計算出模型參數(shù)。

    1.3 抽取數(shù)據(jù)

    抽取五大類11子項數(shù)據(jù)作為分析顆粒度。

    1.4 數(shù)據(jù)描述

    本模型使用部分流量包訂購數(shù)據(jù),它有94455個樣本觀測,每個觀測包括12個變量:

    用戶號碼(phone)、使用流量(current_flow)、套餐類型(taocan_type)、終端類型(os)、用戶類型(utype)、訂購狀態(tài)(order)、套餐消耗比(main_rate)、日均使用流量(avg_day_flow)、閑時消耗比(free_rate)、活躍度(day_log_count)、APP個數(shù)(client_count)和潛力值(big_client_pv)。

    1.4.1 觀測樣本套餐劃分情況:

    3G套餐包括A/B/C/iPhone/wopai,占比為36%;2G套餐根據(jù)流量分為流量卡(占比28%)和非流量卡(占比35%)。

    1.4.2 觀測樣本終端情況

    Android操作系統(tǒng)用戶占比達51%,iOS操作系統(tǒng)用戶占比為9%。

    1.4.3觀測樣本流量使用情況

    把觀測樣本用戶使用流量劃分成8個區(qū)間,對流量需求旺盛用戶開展流量包營銷非常必要。(圖3)

    1.4.4 觀測樣本流量飽和度情況

    極大部分用戶都出現(xiàn)了流量超套行為,占一半用戶以上,進行合適的流量包推送很在必要。(圖4)

    2 基于logistic回歸模型的大數(shù)據(jù)精準營銷應(yīng)用的模型建立

    2.1 數(shù)據(jù)

    隨機抽取80%的數(shù)據(jù)(75564條)建立一個logistic模型,再用余下20%的數(shù)據(jù)(18891條)進行預(yù)測。

    2.2 方法

    多元logistic模型,使用stepwise選擇變量。

    2.3 變量

    涉及多個分類變量-用戶類型、終端類型和套餐類型,設(shè)置啞變量處理,并設(shè)置相應(yīng)的參照水平-3G用戶、Andriod終端和A套餐。

    2.4 影響因素參數(shù)估計

    2.4.1 整體顯著性檢驗

    假設(shè):H0:b1=b2=…=bn=0;H1:b1,b2,…bn不全為0。

    檢驗的結(jié)果如下所示:從表4中可以看到p-value<0.0001,拒絕原假設(shè),說明回歸系數(shù)對模型有顯著性的影響,這個模型整體上比空模型更顯著。

    2.4.2 參數(shù)估計

    從表5中可以看到9個因素的回歸系數(shù)都通過了Wald Chi-Square檢驗,說明各系數(shù)在統(tǒng)計上是顯著的。

    2.5 模型結(jié)論

    閑時消耗率、終端類型、套餐類型為此模型中誘發(fā)訂購行為的最重要的三個因素。(表6)

    2.6 參數(shù)意義

    回歸的系數(shù)給出了概率的對數(shù)變化一個單位對應(yīng)的預(yù)測變量的增加。OR比是取冪的系數(shù),可以解釋為乘法概率增加一單位預(yù)測變量的變化。3G用戶相對于2G用戶:訂購概率的對數(shù)增加1.7443;訂購的概率相對不訂購的概率增加0.175。Current_flow增加1M:訂購概率的對數(shù)增加0.00116;訂購的概率相對不訂購的概率增加1.001。(表7)

    2.7 模型描述

    預(yù)測模型:

    3 基于logistic回歸模型的大數(shù)據(jù)精準營銷應(yīng)用監(jiān)測及實施案例

    (1)對 18891個用戶數(shù)據(jù)進行預(yù)測,ROC曲線如下:

    ·訂購覆蓋率Sensitivity=正確預(yù)測到的訂購數(shù)/實際訂購總數(shù)

    ·未訂覆蓋率Specificity=正確預(yù)測到的未訂數(shù)/實際未訂總數(shù)

    ·ROC曲線是在不同閾值下,Sensitivity和1-Specificity 的組合。隨著閾值的減?。ǜ嗟挠脩艟蜁徽J為訂購),Sensitivity和1-Specificity 也相應(yīng)增加。

    ·ROC曲線與45度線偏離越大,AUC值越大,模型的效果就越好。

    ·閾值e=0.5時, Sensitivity=75.24%

    Specificity=87.14%

    設(shè)檢驗數(shù)據(jù)中訂購的比率為p,預(yù)測結(jié)果中訂購的比率為Depth,命中率PV+=正確預(yù)測到的訂購數(shù)/預(yù)測訂購總數(shù),提升值Lift=PV+/p,Lift圖表示不同閾值下Lift和Depth的軌跡。用來衡量:與不利用模型相比,模型的預(yù)測能力“變好”了多少。Lift值越大,模型的運行結(jié)果越好。

    圖5,在depth為1之前,lift一直保持較高的(大于1的)數(shù)值,表明此模型分類效果良好。

    (2)預(yù)測檢驗-混淆矩陣:

    對18891個用戶數(shù)據(jù)進行預(yù)測,設(shè)e=0.5,結(jié)果如下:

    4 結(jié)束語

    該模型的應(yīng)用極大提高了目標(biāo)用戶營銷成功率,較運用前營銷成功率提升50%,用戶投訴率降低60%,效果顯著。基于logistic回歸模型大數(shù)據(jù)分析,匹配流量用戶特征,科學(xué)分析用戶需求點,達到公司與用戶雙贏。

    參考文獻

    [1]安·A.奧康奈爾,定序因變量的logistic回歸模型/格致方法定量研究系列[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009.

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