家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)的建模與綜合分析

陳雪芬，吳凱洲，劉 雯，張宏輝（中國(guó)聯(lián)通廣東分公司，廣東廣州 510000）

0 引言

近年來(lái)，隨著光纖通信技術(shù)的快速發(fā)展，中國(guó)家庭寬帶市場(chǎng)進(jìn)入高速發(fā)展期。截至2020年底，中國(guó)家庭寬帶用戶數(shù)已經(jīng)達(dá)到4.84 億戶，其中光纖家庭寬帶用戶已達(dá)4.54 億戶，占整個(gè)固定寬帶接入用戶的93.8%，家庭寬帶用戶規(guī)模和光纖家庭寬帶用戶占比均居世界前列。同時(shí)，高清視頻、即時(shí)游戲等對(duì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量要求較高的寬帶應(yīng)用也呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。對(duì)提供寬帶接入服務(wù)的運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，怎樣對(duì)家庭寬帶用戶的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和應(yīng)用感知進(jìn)行更有效和準(zhǔn)確的評(píng)估，進(jìn)而有針對(duì)性地優(yōu)化和提升網(wǎng)絡(luò)，成為運(yùn)營(yíng)商急需解決的問(wèn)題。

同時(shí)，為落實(shí)國(guó)家“十四五”規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)的目標(biāo)，作為數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)服務(wù)的國(guó)家隊(duì)，中國(guó)聯(lián)通也在實(shí)施全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。怎樣抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型的契機(jī)，提升家庭寬帶用戶的網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用感知的數(shù)字化管理能力，是擺在運(yùn)營(yíng)商面前的重要課題。

本文基于廣東聯(lián)通家庭寬帶網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和感知提升方面的工作實(shí)踐，對(duì)家庭寬帶網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和感知的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行了系統(tǒng)研究，采用大數(shù)據(jù)方法對(duì)寬帶客戶感知進(jìn)行分析和評(píng)估，并建立一個(gè)行之有效的評(píng)價(jià)模型，通過(guò)實(shí)際用戶的反饋進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，進(jìn)而構(gòu)建了一個(gè)家庭寬帶用戶感知管理系統(tǒng)，初步實(shí)現(xiàn)了家庭寬帶用戶感知數(shù)字化管理。

1 家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知數(shù)字化轉(zhuǎn)型的思路

雖然家庭寬帶用戶已經(jīng)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模光纖接入，但對(duì)用戶的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和業(yè)務(wù)感知的監(jiān)控、分析與評(píng)價(jià)，長(zhǎng)期以來(lái)未實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化管理。端到端的寬帶接入系統(tǒng)涉及的網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜，網(wǎng)元數(shù)量多，各系統(tǒng)之間缺乏有效的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，用戶側(cè)、接入側(cè)、匯聚層的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)分立于多個(gè)系統(tǒng)之中，用戶級(jí)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)、投訴數(shù)據(jù)、滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)缺乏有效管理和關(guān)聯(lián)分析，是導(dǎo)致用戶端到端的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)和感知無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)字化管控的主要原因?；趯?duì)家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和感知的長(zhǎng)期分析，廣東聯(lián)通寬帶感知優(yōu)化團(tuán)隊(duì)認(rèn)為要實(shí)現(xiàn)家庭寬帶用戶感知管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，應(yīng)該從以下幾個(gè)方面入手。

首先是對(duì)各種用戶數(shù)據(jù)的采集和匯總，包括O域、B 域、C 域的各類數(shù)據(jù)。其次根據(jù)這些數(shù)據(jù)與最終用戶感知的關(guān)聯(lián)性，將這些數(shù)據(jù)集中進(jìn)行分析，并建立一個(gè)評(píng)價(jià)用戶感知的模型。然后根據(jù)用戶反饋不斷迭代優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)初步的差感用戶定位和診斷，進(jìn)而指導(dǎo)用戶網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和整治。最后根據(jù)感知管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，進(jìn)一步優(yōu)化功能，提升系統(tǒng)效率和準(zhǔn)確性，同時(shí)通過(guò)布放家庭網(wǎng)關(guān)探針插件，獲取更多用戶感知的探測(cè)數(shù)據(jù)，后續(xù)采用人工智能方法建立更為準(zhǔn)確的用戶感知模型。

2 家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知的分析與建模

影響家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知的因素眾多，從家庭寬帶用戶端到端拓?fù)浞侄蝸?lái)分析，具體如圖1 所示。

圖1 家庭寬帶用戶端到端拓?fù)鋱D

a）內(nèi)容源：因內(nèi)容源質(zhì)量難以把控，且需與用戶實(shí)際業(yè)務(wù)結(jié)合分析，分析難度較大，不納入網(wǎng)絡(luò)感知建模。

b）數(shù)據(jù)網(wǎng)：上層數(shù)據(jù)網(wǎng)因同時(shí)承載大客戶等多種業(yè)務(wù)，大多具備負(fù)載均衡和主備冗余，因上層數(shù)據(jù)網(wǎng)導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)感知問(wèn)題較少，且因拓?fù)溴e(cuò)綜復(fù)雜、難以實(shí)現(xiàn)量化分析。因此無(wú)需納入建模分析。

c）接入網(wǎng)：PON 網(wǎng)絡(luò)作為家庭寬帶用戶接入的關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，其各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)對(duì)用戶網(wǎng)絡(luò)感知分析有重要意義，應(yīng)作為家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知建模的重要組成部分。

d）具體業(yè)務(wù)：業(yè)務(wù)種類多，不同業(yè)務(wù)體驗(yàn)關(guān)注指標(biāo)不同，因終端探針還在部署建設(shè)階段，缺少基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，本期建模暫不納入，待后期具備條件后再做模型優(yōu)化。

e）網(wǎng)絡(luò)密切相關(guān)的服務(wù)質(zhì)量：故障是否頻發(fā)以及運(yùn)營(yíng)商在處理故障的服務(wù)響應(yīng)質(zhì)量，也是影響家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)的重要因素，應(yīng)納入感知建模。

客戶級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)量化建模為家庭寬帶用戶感知評(píng)價(jià)模型提供數(shù)據(jù)計(jì)算依據(jù)。家庭客戶網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)建模使用OLT 日脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)占比、PON 口接收光功率、ONU 接收光功率、測(cè)速速率等天維度用戶級(jí)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，輔以報(bào)障催障次數(shù)、修障時(shí)長(zhǎng)、7 天重復(fù)故障次數(shù)等網(wǎng)絡(luò)密切相關(guān)的服務(wù)指標(biāo)，各項(xiàng)指標(biāo)以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或者經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別建立家庭寬帶用戶感知評(píng)價(jià)模型，并根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)用戶網(wǎng)絡(luò)整體感知的影響設(shè)置不同權(quán)重，加權(quán)計(jì)算得出天維度的家庭客戶整體網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)得分。同時(shí)，設(shè)置客戶感知評(píng)價(jià)單項(xiàng)指標(biāo)0 分閾值，當(dāng)客戶滿足0 分閾值條件中的3 項(xiàng)或3 項(xiàng)以上，則該客戶網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)最終得分為0。

單指標(biāo)建模分別以指標(biāo)值X所在區(qū)間分段計(jì)算指標(biāo)健康值得分（K1，K2，K3，…，Kn），分上限型指標(biāo)和下限型指標(biāo)2種類型，計(jì)算公式如下。

上限型指標(biāo)Kn=（區(qū)間得分下限分?jǐn)?shù)+區(qū)間得分分差×（區(qū)間最大值-Kn）/指標(biāo)區(qū)間差）×權(quán)重

下限型指標(biāo)Kn=（區(qū)間得分下限分?jǐn)?shù)+區(qū)間得分分差×（Kn-區(qū)間最小值）/指標(biāo)區(qū)間差）×權(quán)重

上限型指標(biāo)表示值越小越好，如時(shí)延；下限型指標(biāo)表示值越大越好，如測(cè)速速率。

建模過(guò)程以較典型的PON 口接收光功率、OLT 日脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)占比、修障時(shí)長(zhǎng)指標(biāo)為例，其余不做贅述。

2.1 PON口接收光功率分析建模

網(wǎng)絡(luò)設(shè)備光模塊的收發(fā)光功率有一個(gè)范圍限制，當(dāng)光功率低于允許范圍的時(shí)候，會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)丟包的現(xiàn)象，影響網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量。不同光模塊類型的光功率允許范圍不同，如表1所示。

表1 光模塊接收光功率閾值表

因不同光模塊的收光光功率閾值不同，PON 口接收光功率的建模必須考慮閾值。本文對(duì)PON 口接收光功率與光模塊閾值的差值進(jìn)行試驗(yàn)分析，通過(guò)與光貓測(cè)速數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)分析，分析測(cè)速達(dá)標(biāo)在不同差值的分布，如圖2 所示，可以得出結(jié)論，PON 口接收光功率與閾值的差值小于-2 時(shí)，測(cè)速樣本均為不達(dá)標(biāo)，用戶網(wǎng)速體驗(yàn)影響極差；PON 口接收光功率與閾值的差值大于3時(shí)，測(cè)速達(dá)標(biāo)的樣本量遠(yuǎn)超不達(dá)標(biāo)的樣本量。推測(cè)PON 口接收光功率大于閾值+3后，網(wǎng)速仍受其他影響，但PON口接收光功率對(duì)網(wǎng)絡(luò)感知影響不大。

圖2 PON口接收光功率閾值差值與測(cè)速是否達(dá)標(biāo)的關(guān)聯(lián)分析

表2給出了PON口接收光功率指標(biāo)數(shù)據(jù)量化建模的一種方法，實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程的計(jì)算規(guī)則可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整。PON 口接收光功率為下限型指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)據(jù)量化建模應(yīng)能真實(shí)反映客戶使用寬帶質(zhì)量的情況，并實(shí)時(shí)計(jì)算單指標(biāo)評(píng)分。

表2 PON口接收光功率建模

2.2 OLT日脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)占比分析建模

本模塊給出了OLT 日脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)占比指標(biāo)數(shù)據(jù)量化建模的一種方法，實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程的計(jì)算規(guī)則可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整。OLT日脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)占比為上限型指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)據(jù)量化建模應(yīng)能真實(shí)反映客戶使用寬帶穩(wěn)定性感知的情況，并根據(jù)指標(biāo)區(qū)間實(shí)時(shí)計(jì)算單指標(biāo)評(píng)分。

脫網(wǎng)指所有上聯(lián)鏈路中斷造成整臺(tái)OLT 設(shè)備脫網(wǎng)，導(dǎo)致OLT 下掛業(yè)務(wù)全部中斷，影響用戶上網(wǎng)。脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)規(guī)則是剔除15 min 內(nèi)閃斷的脫網(wǎng)，剔除割接場(chǎng)景的脫網(wǎng)，00:00—06:00 點(diǎn)發(fā)生并且結(jié)束的脫網(wǎng)不計(jì)時(shí)。

分析OLT 脫網(wǎng)造成的故障工單，以工單閉環(huán)的客服回訪滿意度（1～10 分）做建模依據(jù)，將OLT 脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)對(duì)用戶網(wǎng)絡(luò)感知的影響量化，建立評(píng)價(jià)模型。

為響應(yīng)公司加快三千兆部署的戰(zhàn)略，針對(duì)簽約速率500 Mbit/s 以下的普通客戶和簽約速率500 Mbit/s及以上的重點(diǎn)客戶構(gòu)建不同的評(píng)價(jià)模型。分析圖3所示的散點(diǎn)圖可知，OLT 日脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)占比在15%～20%時(shí)，用戶回訪滿意度接近6，換算成百分制為60 分；OLT 日脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)占比大于40%后，回訪滿意度趨于0。由此建立OLT日脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)占比模型，如表3所示。

表3 OLT日脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)占比建模

圖3 OLT日脫網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)占比與回訪滿意度的關(guān)聯(lián)分析

2.3 當(dāng)月修障時(shí)長(zhǎng)

本模塊給出了修障時(shí)長(zhǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)量化建模的一種方法，生產(chǎn)過(guò)程的計(jì)算規(guī)則可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整。修障時(shí)長(zhǎng)為上限型指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)據(jù)量化建模應(yīng)能真實(shí)反映客戶寬帶服務(wù)感知的情況，并實(shí)時(shí)計(jì)算單指標(biāo)評(píng)分。

修障時(shí)長(zhǎng)指標(biāo)的量化參考集團(tuán)公司的考核標(biāo)準(zhǔn)和一線搶修的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，設(shè)定24 h 內(nèi)修復(fù)為優(yōu)，超過(guò)48 h為差，中間線性計(jì)算Kn健康值得分，如表4所示。

表4 修障時(shí)長(zhǎng)建模

3 家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)

基于家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)，廣東聯(lián)通寬帶感知優(yōu)化團(tuán)隊(duì)建立家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，拉通B+O+C 域構(gòu)建家庭寬帶用戶感知基礎(chǔ)數(shù)據(jù)底座，建立用戶維度端到端感知評(píng)價(jià)、分析，量化客戶感知，實(shí)現(xiàn)客戶感知質(zhì)量可測(cè)評(píng)、可分析、可追溯，支撐省市客戶感知優(yōu)化中心實(shí)現(xiàn)面向家庭寬帶用戶的網(wǎng)絡(luò)感知運(yùn)營(yíng)管理，系統(tǒng)架構(gòu)如圖4所示。

圖4 家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)

初步建模完成后，以CES、NPS、TCSI 滿意度調(diào)研清單不斷反向迭代調(diào)整指標(biāo)模型和各指標(biāo)權(quán)重，最終形成家庭寬帶用戶感知評(píng)價(jià)模型。后期累計(jì)到充足的樣本量，還將運(yùn)用AI 智能技術(shù)反復(fù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練、實(shí)現(xiàn)客戶維度感知智能預(yù)測(cè)，提升感知預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。廣東聯(lián)通寬帶感知優(yōu)化團(tuán)隊(duì)通過(guò)家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、服務(wù)指標(biāo)等畫像建模，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)的寬帶客戶感知運(yùn)營(yíng)管理，通過(guò)感知問(wèn)題預(yù)判和差感客戶分析進(jìn)行精準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，有效提升客戶感知。

4 家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)模型應(yīng)用與實(shí)踐

4.1 感知能力賦能一線

系統(tǒng)輸出家庭客戶整體網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)得分，定義60 分以下為差感用戶，將差感用戶清單賦能地（市）網(wǎng)絡(luò)一線進(jìn)行感知修復(fù)和維系，同時(shí)賦能客服一線進(jìn)行感知修復(fù)回訪，形成閉環(huán)。截至2021 年11 月，差感用戶占比從2021年7月的2.23%壓降至0.65%，如圖5所示。

圖5 差感用戶占比趨勢(shì)

4.2 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)能力提升

以差感用戶分布進(jìn)行聚類接入間差感分析，定義用戶量30戶以上、且差感用戶占比大于10%的接入間為差感接入間，輸出清單及解決方案，派發(fā)感知工單到分公司整改，并聯(lián)動(dòng)客服部獲取滿意度回訪結(jié)果，實(shí)現(xiàn)整改閉環(huán)驗(yàn)收。截至2021 年11 月，差感接入間占比從2021 年6 月的1.71%壓降至1.02%，如圖6 所示。

圖6 差感接入間占比趨勢(shì)

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)家寬感知分析報(bào)表自動(dòng)化生成，分析省、地（市）、接入間多個(gè)維度的感知變化情況，輸出對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)感知痛點(diǎn)，自動(dòng)生成感知工單，跟蹤工單解決情況。

4.3 應(yīng)用成效

自2021 年年中開始應(yīng)用家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)模型以來(lái)，家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)持續(xù)輸出差感用戶和差感接入間清單，賦能一線優(yōu)化，成效達(dá)到預(yù)期。2021 年廣東聯(lián)通寬帶網(wǎng)絡(luò)NPS 呈上升趨勢(shì)，如圖7 所示，2021 年第3 季度定比2020 年第4 季度提升18.6分，南方排名第3。

圖7 寬帶網(wǎng)絡(luò)NPS趨勢(shì)

5 結(jié)束語(yǔ)

隨著業(yè)務(wù)的不斷推出、技術(shù)的不斷變化和網(wǎng)絡(luò)能力的不斷提升，家庭寬帶用戶感知評(píng)價(jià)模型將會(huì)根據(jù)實(shí)際情況不斷調(diào)整。在現(xiàn)有感知運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，廣東聯(lián)通寬帶感知優(yōu)化團(tuán)隊(duì)通過(guò)全省家庭網(wǎng)關(guān)覆蓋軟探針對(duì)家庭網(wǎng)關(guān)進(jìn)行信息采集和業(yè)務(wù)撥測(cè)，實(shí)現(xiàn)家庭網(wǎng)關(guān)的總體健康狀態(tài)及業(yè)務(wù)訪問(wèn)質(zhì)量監(jiān)測(cè)分析，打造更全面的用戶畫像，進(jìn)一步擴(kuò)展家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)系統(tǒng)中的分析維度和能力，提高感知評(píng)價(jià)系統(tǒng)的準(zhǔn)確度。通過(guò)家庭寬帶用戶網(wǎng)絡(luò)感知評(píng)價(jià)系統(tǒng)全段落的網(wǎng)絡(luò)分析，實(shí)現(xiàn)用戶級(jí)業(yè)務(wù)質(zhì)量感知、質(zhì)差用戶動(dòng)態(tài)預(yù)警、價(jià)值客戶挖掘，持續(xù)提升用戶感知，增加家寬業(yè)務(wù)收入。