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    建立基于基站與交往圈的校園用戶識別分析系統初探

    2017-03-11 21:46:24王可歆
    中國新通信 2017年3期
    關鍵詞:基站

    王可歆

    【摘要】 本論文以中國某運營商校園客戶數據為基礎,在建立校園客戶識別系統、開展深度精準營銷提出了一些建議。

    【關鍵詞】 基站 校園用戶 識別系統

    一、研究校園用戶識別系統的背景

    校園客戶是4G業(yè)務的潛在核心客戶和流量高端市場最大的潛在用戶,高校新生更是每年新增客戶市場的重要來源。校園市場對未來4G流量經營延續(xù)至關重要。

    1、校園用戶識別算法目前現狀。目前國內各運營商對校園用戶識別算法的研究都處在起步階段,目前在校園用戶識別方面沒有準確的、公認的模型和算法。近幾年,有部分運營商省公司開始探索這一領域,但經過測試,這些模型的查全率和查準率無法兼顧,無法滿足實際的市場運行需要。

    2、新用戶發(fā)展難度大。直至3G業(yè)務的高度普及和4G業(yè)務的出現和推廣的今天,隨著各運營商在校園市場的競爭日益激烈,隨著新用戶市場發(fā)展難度逐漸增高,以往針對校園市場的粗放式的營銷模式在逐步轉化。

    3、干擾大。校園位置信息及周邊環(huán)境不同,部分校園坐落在市區(qū)或繁華金融商圈附近,流動人員較多,影響識別模型的查準率和查全率。

    二、建立分析體系的目的和思路

    1、分析目的。掌握校園用戶總體構成、各運營商滲透率及占有率;掌握學生用戶發(fā)展趨勢、用戶發(fā)展質量、業(yè)務使用趨勢及競爭態(tài)勢。2、分析思路。通過建模識別校園市場用戶總體構成,再通過用戶自然屬性和通信行為進一步分析用戶發(fā)展趨勢、用戶質量和競爭態(tài)勢。

    三、 模型的理論依據和實現方案

    1、理論依據。根據校園用戶封閉性、集中性的特點,通過基站覆蓋的全部潛在用戶中尋找,通過調研及評分等手段獲取部分真實用戶,用部分真實用戶去尋找其它真實用戶。

    2、實現步驟。1)通計算用戶在校園區(qū)域的通話,如果用戶在校園區(qū)域的通話次數占比超過50%全月通話次數不小于10次則認為,是當月校園區(qū)域通話用戶,取三個月連續(xù)非假期數據取交集,我們認為是校園穩(wěn)定潛在用戶A。2)通過客戶經理調研,校園VPMN、校園套餐加權得到部分真實用戶,如果一個用戶有交往圈80%的用戶都集中在A中,且與A的交往用戶數超過3個,則我們認為該用戶為該校園的真實用戶,找出的真實用戶集合記為B。3)將A和B集合合并后,重復步驟二,直至沒有新用戶滿足條件,則集合封閉,循環(huán)終止。

    四、建模與分析

    1、潛在校園用戶識別。1)各地市與網絡口確認上報校園區(qū)域覆蓋基站數量和基站明細。2)通過基站下連續(xù)三個月(非假期)有通話用戶,選取得到粗選校園潛在用戶。3)將以上用戶進行詳細分檔,取月均校園基站下通話天數大于23天,校園基站下通話占比率50%以上,進行精選,得到校園潛在用戶。

    2、校園部分真實用戶(發(fā)酵種子用戶)獲取。1)通過客戶經理走訪、摸底獲取部分學院真實通訊錄。2)目前在網的,往年校園迎新時已經開戶的學生用戶和郵寄卡客戶,本分析認為是真實的校園用戶。3)過校園VPMN網、校園套餐、校園通話占比、校園通話天數等加權得分后,按全省各高校在校生數量取各校得分最高的10%。

    3、本網校園用戶發(fā)酵識別。1)通過種子用戶交往圈,觀察種子用戶交往圈規(guī)律,找到以下特征的用戶:與種子用戶超過4人(含)以上有通話行為的。2)繼續(xù)尋找以下特征的用戶:該用戶交往圈70%以上在種子用戶中的。3)將尋找到的用戶集合B合并入種子用戶中,重新步驟一和步驟二,直至沒有新用戶復合以上兩個步驟特征為止,并將該集合與潛在校園用戶取交際,確認為最終的發(fā)酵本網校園用戶。

    4、競爭對手校園用戶發(fā)酵識別。1)通過本網校園用戶網間交往圈,尋找與本網校園用戶每月有2次通話行為的競爭對手特征用戶。2)對尋找到的競爭對手待選用戶進行特征篩選,對交往圈數異常、外地用戶、網齡較長的用戶進行篩選和甄別。3)處理異常用戶后,我們得到可信的待選用戶,完成競爭對手交往圈發(fā)酵的后續(xù)工作。競爭對手的發(fā)酵,受到網間話單來識別這樣的條件限制,對競爭對手發(fā)酵的準確度影響較大影響。所以,對于競爭對手校園用戶發(fā)酵結果的使用應當加以限時,在測算滲透率與市場占有率時,我們應當視當地具體競爭態(tài)勢結合模型識別結果進行使用。

    五、模型的完善和優(yōu)化

    1、完善基站信息準確度。隨著近年我公司4G網絡設施的大力發(fā)展,基站信息更新速度較快,同時網元數據收集的難度較高,一定程度上影響收集基站新的準確程度,而基站下通話用戶及待選種子用戶是否覆蓋全面,是影響模型查全率的重要因素。加強校園基站梳理,逐月甚至逐年進行整理,并落實后續(xù)的更新維護機制,掌握準確的校園基站,就能更全面掌握校園通話用戶。

    2、一線營銷支撐和協助。每個高校的組織結構不同,教職工,學生不同年級有著不同的地理特征或生活行為特征,一線營銷人員、集團客戶經理可通過發(fā)現這些具體特征,在模型中加以利用,最終實現并不是以地區(qū)為單位,而是以學校為單位,甚至以年級為單位的模型分析,才能更準確的掌握校園用戶信息,為未來校園市場營銷工作提供更好的武器。

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