基于“大數(shù)據(jù)+客戶感知”的資費與網(wǎng)絡(luò)滿意度提升方案

姚琨 劉志敏 吳迪韜 張小凡 陶軼

【摘 要】資費與網(wǎng)絡(luò)感知是影響運營商客戶滿意度的重要因素，但兩者持續(xù)形成負(fù)向影響趨勢，如何提高資費和網(wǎng)絡(luò)滿意度成為運營商客戶滿意度提升的難點。方案根據(jù)客戶行為屬性特征形成統(tǒng)一標(biāo)簽，找到市場網(wǎng)絡(luò)的共同痛點，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)指引套餐適配提升資費滿意度，通過客戶使用場景動態(tài)優(yōu)化提升網(wǎng)絡(luò)滿意度，最終輸出前后臺融合的感知提升一站式解決方案，實現(xiàn)資費、網(wǎng)絡(luò)滿意度雙提升。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù);客戶感知;資費;網(wǎng)絡(luò);滿意度

引言

客戶滿意度提升，充分體現(xiàn)了企業(yè)“以人民為中心”的服務(wù)理念和宗旨。資費和網(wǎng)絡(luò)作為運營商的利潤保障和核心能力，長期以來一直是客戶關(guān)注的感知點。但近年來，資費滿意度和手機網(wǎng)絡(luò)滿意度一直落后競爭對手且難以提升，不滿客戶占比超20%。因此，亟需推動資費和網(wǎng)絡(luò)感知的同步提升，讓客戶真正的滿意，變得尤為重要。

1 實施背景與建設(shè)目標(biāo)

1.1 實施背景

資費和網(wǎng)絡(luò)是影響客戶感知的最重要因素，也是客戶離網(wǎng)的最主要原因。同時，資費與網(wǎng)絡(luò)互相沖突矛盾。一方面、客戶流量陡增引發(fā)全網(wǎng)單載波流量持續(xù)上升，網(wǎng)絡(luò)容量告急;達(dá)量限速和流量超套等市場問題，加劇了客戶對網(wǎng)絡(luò)的不滿;另一方面，網(wǎng)絡(luò)投訴長期未解決導(dǎo)致客戶流量價值加速下滑，弱覆蓋區(qū)域雙卡客戶占比高，市場份額快速流失。

運營商亟需快速提升客戶資費與網(wǎng)絡(luò)感知，才能確保市場和企業(yè)的持續(xù)良性發(fā)展。而資費和網(wǎng)絡(luò)感知的同步提升，關(guān)鍵在于要以客戶為核心，關(guān)注客戶的需求，解決客戶的痛點。

1.2 建設(shè)目標(biāo)

通過業(yè)網(wǎng)融合，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對客戶資費與網(wǎng)絡(luò)感知進行深入分析，科學(xué)制定協(xié)同提升策略最終實現(xiàn)資費網(wǎng)絡(luò)同步提升。

2 方案內(nèi)涵與做法

2.1 方案主要內(nèi)涵

項目通過以滿意度及投訴數(shù)據(jù)為切入點，通過分析市場和網(wǎng)絡(luò)的矛盾沖突和共同痛點，在市場營銷及網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中以客戶感知為核心，建立業(yè)網(wǎng)融合的跨專業(yè)問題定界體系。同時結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新，最終輸出基于客戶問題的前后臺融合的一站式解決方案。

2.2 方案主要做法

2.2.1 構(gòu)建以基于產(chǎn)品特征的客戶DNA圖譜指導(dǎo)感知提升和產(chǎn)品優(yōu)化

融通OBM三域數(shù)據(jù)，根據(jù)客戶行為、網(wǎng)絡(luò)感知、固定屬性、消費習(xí)慣、設(shè)備影響類5個維度232個指標(biāo)，以及客戶在不同產(chǎn)品領(lǐng)域中的身份屬性（如政企關(guān)鍵人、使用人、家寬戶主、使用人等），編制基于客戶滿意度的個體特征圖譜。（見圖1）

2.2.2 頭部客戶抓取

利用隨機森林與條件概率算法，找出客戶不滿（或滿意）的風(fēng)險P（不滿|事件），同時計算出風(fēng)險抬升幅度△P（不滿|事件）（見表2），找到市場與網(wǎng)絡(luò)的共同痛點——多重屬性不滿客戶。

2.3 具體實施策略

2.3.1重點提升表象為網(wǎng)絡(luò)不滿、實質(zhì)是資費不滿的客群的套餐適配度。

相同1G流量在不同產(chǎn)品組合中單價相差5.14倍，根據(jù)客戶流量單價和實收ARPU進行打點（見圖3）劃分4大客群，以滿意度風(fēng)險為基礎(chǔ)，以流量單價為依據(jù)提升客戶套餐適配度。根據(jù)客戶ARPU、流量單價、語音通話分鐘數(shù)及流量總量分類，構(gòu)建資費適配模型，一共推演生成201種適配套餐類型，基于消費需求分群實施套餐適配策略。

2.3.2 針對表象為資費不滿、實質(zhì)是長期處在感知劣化場景中的客群，重點根據(jù)客戶活動軌跡提升場景上網(wǎng)感知。

引入“客戶活動軌跡數(shù)據(jù)”，通過采集客戶位置信息及上網(wǎng)性能，根據(jù)客戶活動場景的變化，結(jié)合視頻、游戲等業(yè)務(wù)體驗需求，基于客戶上/下行平均速率、RLC時延等指標(biāo)，對具有上網(wǎng)感知劣化特征的小區(qū)進行指紋識別，再通過校驗指標(biāo)門限建立每個小區(qū)的上網(wǎng)感知指紋庫。根據(jù)指紋特征閾值定位異動振幅高的站點，并結(jié)合日常維護、故障數(shù)據(jù)，以及相鄰小區(qū)性能數(shù)據(jù)等，提前預(yù)測解決方案。通過DBSCAN聚類算法自動識別規(guī)模類問題點，面向不同的客戶群制定每個基站在不同時間、場景下的感知快速優(yōu)化方案，打點到50*50m的柵格，實現(xiàn)解決策略動態(tài)預(yù)埋。（見圖4）

3 成效與創(chuàng)新點

3.1 成效

方案通過推進市場與網(wǎng)絡(luò)的深度協(xié)同融合，結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，輸出基于客戶問題的前后臺融合的一站式解決方案。經(jīng)實施，超套客戶比例下降7pp，網(wǎng)絡(luò)極差小區(qū)數(shù)較實施前減少26%，資費滿意度同比提升1.52pp，手機上網(wǎng)滿意度同比提升2.32pp，4G總流量增幅6.6%。

3.2 創(chuàng)新點

方案基于打通O、B、M三域數(shù)據(jù)，融合服務(wù)側(cè)客戶畫像，形成跨專業(yè)統(tǒng)一的客戶特征圖譜，實現(xiàn)標(biāo)簽統(tǒng)一化，同時在策略上加入客戶消費偏好及活動軌跡變化趨勢，以客戶的聲音指導(dǎo)市場營銷、網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，推動業(yè)網(wǎng)融合提升客戶感知。

4 結(jié)語

資費和網(wǎng)絡(luò)一直是客戶關(guān)注的焦點和滿意度提升的難點，兩者緊密影響而又互相制約。方案從滿意度數(shù)據(jù)切入，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，根據(jù)客戶行為屬性特征形成統(tǒng)一標(biāo)簽，通過分析市場網(wǎng)絡(luò)的共同痛點，建立業(yè)網(wǎng)融合的跨專業(yè)問題定界體系，在營銷策略中融入基于客戶使用變化的套餐動態(tài)適配，在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中結(jié)合客戶活動軌跡及時間場景切換制定動態(tài)策略，最終輸出前后臺融合的感知提升一站式解決方案，實現(xiàn)資費、網(wǎng)絡(luò)滿意度同步提升。

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（作者單位：中國移動通信集團廣東有限公司）