基于流量抑制及 高額溢出用戶識別的大數(shù)據(jù)流量經(jīng)營

曹蕊　葉林　陳志偉　吳味波　誠然

摘要：文章針對流量用戶進(jìn)行區(qū)分，對高額溢出用戶與流量抑制用戶分別建立識別模型，在增強(qiáng)用戶體驗(yàn)的同時(shí)增大流量包的銷量，達(dá)到增加用戶的ARPU值及用戶品牌粘度的良好效果。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);流量抑制;流量高額溢出;精準(zhǔn)營銷

當(dāng)前，流量經(jīng)營成為電信運(yùn)營商擺脫管道化、同質(zhì)化和低值化困境、實(shí)現(xiàn)突破的重要抓手，運(yùn)營商必須基于對流量特質(zhì)的深度理解、重新制定流量經(jīng)營策略。隨著4G流量時(shí)代的到來和需求的個(gè)性化，真正的轉(zhuǎn)變已經(jīng)發(fā)生，即以流量為承載的個(gè)性化、碎片化信息消費(fèi)成為主流，同時(shí)信息的生產(chǎn)和消費(fèi)使得產(chǎn)品品類極大豐富，市場呈現(xiàn)長尾效應(yīng)。因此需要基于大數(shù)據(jù)分析細(xì)分用戶需求，推進(jìn)營銷創(chuàng)新，釋放傳統(tǒng)電信業(yè)務(wù)潛力，從而擴(kuò)大流量規(guī)模，同時(shí)利用資費(fèi)杠桿調(diào)節(jié)量收。

一、問題提出與實(shí)證流程

面對著用戶增量市場的趨于飽和，各大運(yùn)營商已經(jīng)紛紛將經(jīng)營中心轉(zhuǎn)移至如何進(jìn)行有效的客服需求挖掘及客戶維系上。如何有效挖掘流量用戶的需求，進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，進(jìn)一步的提升其ARPU值，并針對新流量用戶循序漸進(jìn)地引導(dǎo)養(yǎng)成其流量產(chǎn)品消費(fèi)習(xí)慣，都成了各大運(yùn)營商在流量運(yùn)營中的核心發(fā)展戰(zhàn)略。

基于以上背景，通過對中國電信S省公司用戶2016年5月的流量激活用戶流量使用情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)約253萬用戶為中低飽和度用戶，136萬用戶為流量溢出用戶，87萬用戶為高飽和度流量用戶。本研究在開發(fā)過程中將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及決策樹算法運(yùn)融入管理流程中，通過采集整合電信公司CDR話單數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘工具對用戶的流量使用軌跡進(jìn)行量化分析，建立用戶的流量軌跡變遷特征識別模型，區(qū)分出兩大類用戶特征群體，并建立流量客戶識別模型。

其中，流量抑制型用戶為在自然月隨著時(shí)間的推移，用戶使用流量不斷增多，到達(dá)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)后，開始主動(dòng)做出流量控制的用戶。高額溢出型用戶為在自然月隨著時(shí)間的推移，用戶使用流量不斷增多，同時(shí)不會(huì)有減少趨勢，最后流量使用達(dá)到高額溢出的用戶。

針對流量抑制型用戶，在用戶到達(dá)使用臨界點(diǎn)時(shí)，要展開流量包的營銷，促使用戶在本自然月剩余時(shí)間放心流量使用。針對高額溢出型用戶，在用戶流量增大到臨界點(diǎn)，也同時(shí)要展開大額流量包推薦營銷，為用戶經(jīng)濟(jì)考量，讓用戶放心用，避免用戶轉(zhuǎn)為抑制型用戶或者流失。

在對流量用戶進(jìn)行細(xì)分后，進(jìn)一步進(jìn)行精細(xì)化營銷，同時(shí)與各種業(yè)務(wù)流程相結(jié)合，增加用戶的ARPU值以及用戶品牌粘稠度，經(jīng)本省實(shí)際使用后，進(jìn)一步印證了系統(tǒng)的商業(yè)效果以及流程創(chuàng)新的有效性，圖1為本研究的實(shí)證流程圖。

二、數(shù)據(jù)分析與匯聚

由于流量產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)在運(yùn)營商現(xiàn)有流量運(yùn)營的整體系統(tǒng)工具中，是作為各項(xiàng)數(shù)據(jù)匯聚、篩選、整理、挖掘、共享及最終形成具體策略的系統(tǒng)，其所實(shí)現(xiàn)的效用就是在“在最合適的時(shí)間”、“最恰當(dāng)?shù)牡攸c(diǎn)”將“最適合的業(yè)務(wù)”推薦給“最具潛在需求的用戶”，在流量運(yùn)營整體系統(tǒng)規(guī)劃中占據(jù)著核心的地位。本次研究通過BSS接口、客戶折扣資源系統(tǒng)接口、MISC接口、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)行為分析系統(tǒng)接口、生活圈等，經(jīng)過DPI設(shè)備解碼后分揀出用戶流量行為的數(shù)據(jù)。

三、數(shù)據(jù)挖掘模型建立

（一）數(shù)據(jù)挖掘模型分析

邏輯斯蒂增長模型又稱自我抑制性方程，邏輯斯蒂曲線通常分為五個(gè)時(shí)期：

1. 開始期：種群個(gè)體數(shù)很少，密度增長緩慢。

2. 加速期：隨個(gè)體數(shù)增加，密度增長加快。

3. 轉(zhuǎn)折期：當(dāng)個(gè)體數(shù)達(dá)到飽和密度一半（K/2），密度增長最快。

4. 減速期：個(gè)體數(shù)超過密度一半（K/2）后，增長變慢。

5. 飽和期：個(gè)體數(shù)達(dá)到K值而飽和。

如前所述，流量抑制型用戶是在自然月里隨著時(shí)間的推移，使用流量不斷增多，到達(dá)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)后主動(dòng)做出流量使用控制的用戶。其行為增長符合邏輯斯蒂增長模型，因此設(shè)計(jì)判定值：R=（100%-t）/（100%-c），意思是以某個(gè)時(shí)間點(diǎn)為界，之后的單位時(shí)間內(nèi)的流量密度比之前的流量密度; 當(dāng)R=1，意味著之前和之后的日均流量相等;R>1，意味著之后的日均流量相比之前出現(xiàn)下降，R越大，表明下降得越嚴(yán)重; 流量抑制型用戶：R≥N（閾值）的用戶。

模型算法由三個(gè)基本條件組成：時(shí)間變量T;飽和度C;流量閥值R;T=發(fā)生日/當(dāng)日天數(shù);C=截至判定日累計(jì)用量/截止判定日套餐量;R=T/（1-C）;判定值R意味著隨著自然月時(shí)間推移，流量密度的變化情況。

（二）系統(tǒng)流程改造

對營銷管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)表進(jìn)行改造，增加如下的功能模塊：

1. 增加流量日表。

2. 日表中加入字段T，表示自然月中當(dāng)日天數(shù)。

3. 日表中加入字段C，表示截止發(fā)生當(dāng)日已使用流量/套餐流量。

4. 加入字段公用數(shù)表示用戶套餐下綁定號碼數(shù)量，SC為該套餐下所有號碼C的總值。

5. 日表中加入閥值判定值R，R=TX/（1-SC）TX為當(dāng)日天數(shù)/當(dāng)月總天數(shù)。

6. 日表中加入預(yù)測總用量M用于計(jì)算流量缺口同時(shí)分類推薦流量包，M=30*目前使用用量/T。

流量抑制模型驗(yàn)證以當(dāng)月21日當(dāng)日為基準(zhǔn)，92%的用戶在達(dá)到抑制點(diǎn)后，用量比會(huì)同比減少，其中20%用戶流量使用速率降到之前的20%以下，61%用戶適用速率降為之前的50%以下。流量高額溢出模型驗(yàn)證以15日為基準(zhǔn)，66%的用戶在達(dá)到溢出判定條件后流量使用速率并未減少，其中36%用戶流量使用速率為之前1倍。

需要指出的是，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘模型，本質(zhì)上都是計(jì)算概率，存在誤差;流量抑制模型與高額溢出模型不依賴概率，而是賦予每一個(gè)用戶每一天一個(gè)R值，根據(jù)R值進(jìn)行判斷，因此能零差錯(cuò)定位用戶。

（三）營銷啟示

對于運(yùn)營商來說，流量抑制用戶與高額溢出用戶都具有較高的營銷價(jià)值。流量抑制型用戶會(huì)對減收和減量均造成較大影響，做好這部分用戶的保收、保量，將起到事半功倍的效果。流量抑制型用戶對飽和度非常敏感，導(dǎo)致用戶當(dāng)月達(dá)到一定飽和度后開始嚴(yán)重抑制流量使用，且抑制行為延續(xù)到次月，導(dǎo)致次月用量和流量支出降低;但這些用戶對流量的需求旺盛，需求和支出的矛盾突出。

流量高額溢出用戶持續(xù)的高額溢出會(huì)使用戶的離網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)加大，同時(shí)也有用戶在下個(gè)自然月轉(zhuǎn)為抑制用戶的風(fēng)險(xiǎn)，做好這部分用戶的保量營銷會(huì)有很好的效果。流量抑制型用戶與高額溢出用戶的行為開始時(shí)間，在一個(gè)月的各個(gè)時(shí)段都有發(fā)生，行為開始時(shí)間越早，用戶的需求壓抑得越久，需求越迫切，營銷成功的可能性越高，如果到了次月，開始新的一輪流量計(jì)費(fèi)周期，時(shí)效性會(huì)打折扣，因此，有必要在一個(gè)月周當(dāng)中進(jìn)行多波次營銷，或針對行為時(shí)間進(jìn)行實(shí)時(shí)營銷。

四、精準(zhǔn)營銷工作安排

業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人每次需要實(shí)施一個(gè)營銷推廣任務(wù)，都需要先在管理界面上先填寫本次推廣任務(wù)的基本信息，描述本次營銷推廣任務(wù)的目的，目標(biāo)，計(jì)劃實(shí)施的方案，時(shí)間等，以確保任務(wù)實(shí)施過程各部門的協(xié)助工作。

分析挖掘目標(biāo)客戶群體包括系統(tǒng)自動(dòng)推薦和業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人特定需求提取等方式。在目前的流量包營銷體系中，省公司集約營銷，對高額流量溢出型用戶和高飽和度流量抑制用戶分別在自然月的7，10，15，21日展開針對性的常態(tài)化流量包升級營銷;分公司根據(jù)省公司挖掘出的連續(xù)2月高額流量溢出用戶做好客戶關(guān)懷工作，展開用戶套餐升級營銷工作。

推廣成功時(shí)，本流程可以通過業(yè)務(wù)開通接口實(shí)時(shí)獲取到客戶開通信息，并查詢到相關(guān)的實(shí)時(shí)信息。同時(shí)本流程創(chuàng)新為業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人和渠道負(fù)責(zé)人監(jiān)控業(yè)務(wù)推廣過程和效果，提供一系列多角度的統(tǒng)計(jì)報(bào)表。

五、結(jié)論及展望

2016年下半年，S省公司以大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)化識別模型的應(yīng)用為驅(qū)動(dòng)開展流量經(jīng)營工作。9月份完成全省流量抑制用戶以及流量高額溢出用戶識別模型的上線工作，通過推算用戶的月流量缺口，展開流量產(chǎn)品的精細(xì)化集約銷售。2016年下半年，通過各個(gè)營銷觸點(diǎn)報(bào)表統(tǒng)計(jì)，模型用戶直接轉(zhuǎn)化率接近14%，較自然轉(zhuǎn)化率提高7.5倍。同時(shí)，基于該模型的精準(zhǔn)營銷在2016年全年的流量營銷中取得良好的商業(yè)效果。2016年下半年流量產(chǎn)品累計(jì)銷售環(huán)比增幅36.2%，在流量活躍用戶中的滲透率達(dá)到44.55%，直接拉動(dòng)流量收入9.71%。

數(shù)據(jù)時(shí)代下，當(dāng)所有運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量都相差無幾時(shí)，就必須依靠個(gè)性化、精細(xì)化的產(chǎn)品來維系用戶了。要滿足復(fù)雜多變的客戶需求、提供差異化的套餐產(chǎn)品以及避免同質(zhì)化的競爭，這些都將是運(yùn)營商必須解決的重要課題。

參考文獻(xiàn)：

[1]樊莉.人工智能中的A*算法應(yīng)用及編程[J].微機(jī)發(fā)展，2003（05）.

[2]Robert B Bentley. Information technology and torisn[M].An update， 2003.

（作者單位：曹蕊、葉林，中國電信集團(tuán)有限公司陜西分公司;陳志偉、吳味波、誠然，中國電信學(xué)院）