用戶投訴手機(jī)上網(wǎng)熱點(diǎn)精準(zhǔn)定位方法研究

摘要：本文根據(jù)用戶上網(wǎng)的核心網(wǎng)絡(luò)信令，追蹤用戶投訴前1個小時和投訴后1個小時的軌跡，定位投訴地點(diǎn)，并通過批量分析發(fā)現(xiàn)投訴地點(diǎn)主要集中在居民社區(qū)。然后，根據(jù)投訴發(fā)生的地點(diǎn)，按照200米圈定投訴熱點(diǎn)，并關(guān)聯(lián)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)無線覆蓋率和上網(wǎng)指標(biāo)，以點(diǎn)到區(qū)域解決無線網(wǎng)絡(luò)問題，大幅縮短了投訴分析、投訴定位和投訴處理的時間。

關(guān)鍵詞：用戶投訴；居民社區(qū)；無線指標(biāo)

隨著智能手機(jī)的廣泛普及，網(wǎng)民規(guī)模越來越大。無論他們使用什么工具上網(wǎng)，最終都離不開三大運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。投訴是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維不可缺少的一部分，用戶是網(wǎng)絡(luò)最好的撥測人員，用戶投訴是及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)問題的最好手段[1]。用戶對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的體驗(yàn)感知要求也越來越高。為了提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，降低用戶投訴，目前各大運(yùn)營商的投訴處理人員都有一定的投訴處理經(jīng)驗(yàn)，并做了一定的嘗試。分析相關(guān)的投訴熱點(diǎn)精準(zhǔn)定位方法，例如進(jìn)入移動互聯(lián)網(wǎng)時代，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新型技術(shù)的廣泛應(yīng)用，建立了一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的投訴分析與預(yù)測系統(tǒng)?；诘讓有帕畹娜糠治隹捎行Фㄎ还收显颍瑢?shí)施基于歷史投訴樣本庫的投訴預(yù)測，并提前進(jìn)行干預(yù)[2]。這種方法需要對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行存檔并建立系統(tǒng)，準(zhǔn)確性暫時無法驗(yàn)證。另外，還可以將4G網(wǎng)絡(luò)的全量信令與用戶投訴數(shù)據(jù)結(jié)合，關(guān)聯(lián)無線小區(qū)的性能指標(biāo)和告警數(shù)據(jù)，采用決策樹數(shù)學(xué)建模方式，建立用戶投訴質(zhì)差小區(qū)模型和4G投訴精準(zhǔn)定位模型，從而實(shí)現(xiàn)用戶角度的無線質(zhì)差小區(qū)挖掘，以及4G網(wǎng)絡(luò)投訴定位的功能[3]。

上述的兩個分析方法基于信令和無線指標(biāo)。這種方法值得參考和借鑒，作為投訴分析和處理的定位，但不適合于本公司。本次分析是基于日常的分析和處理經(jīng)驗(yàn)，挖掘共性問題，借助現(xiàn)有的平臺數(shù)據(jù)，用最簡單的辦法精準(zhǔn)定位投訴地點(diǎn)和定界投訴具體原因。

一、投訴分析存在問題

通過分析發(fā)現(xiàn)，目前在投訴分析中，客服人員統(tǒng)計(jì)信息有限。由于只能從有限的信息中挖掘網(wǎng)絡(luò)問題，投訴分析人員面臨一定的局限性。投訴處理人員需要花費(fèi)大量精力來定位問題，無法以點(diǎn)帶面地解決網(wǎng)絡(luò)問題。具體情況如下：

后臺Emos工單量很大，但客服記錄用戶投訴地址不完善。以2022年為例，廣州每天的無線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)上網(wǎng)投訴量大約1000個/日。通過后臺分析發(fā)現(xiàn)，其中63%的投訴用戶沒有提供具體地址，這使得進(jìn)一步分析變得困難。

客戶不愿意提供具體位置信息。通過抽查錄音發(fā)現(xiàn)，考慮到隱私問題，客戶在投訴時不愿意報告具體的位置信息。

客服人員登記地址耗時。由于客戶表達(dá)不清晰或語音表達(dá)受限等因素，客服人員每天需要處理大量通話，無法花費(fèi)太多時間登記位置信息。

單個用戶信令定位需要更多人力資源。結(jié)合用戶上網(wǎng)信令，并按照用戶上網(wǎng)全流程，可以確定用戶投訴期間所占用的小區(qū)情況。通過綜合考慮無線網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)和現(xiàn)場測試結(jié)果，發(fā)現(xiàn)大約有50%的小區(qū)在投訴期間存在無線網(wǎng)絡(luò)問題。然而，從后臺人員處理投訴工單的流程來看，定位一個投訴需要經(jīng)過5個步驟：投訴工單處理－用戶數(shù)據(jù)系統(tǒng)－信令系統(tǒng)－無線性能測試－現(xiàn)場測試。因此，定位用戶投訴異常小區(qū)需要耗費(fèi)大量時間和人力資源。

二、模型探索

如何精確獲取用戶投訴地點(diǎn)，并從中找出共性，在解決已投訴和影響用戶感知的問題時以點(diǎn)帶面發(fā)展批量解決方案。以下是逐步分析的幾點(diǎn)：

（一）使用多久后出現(xiàn)用戶投訴

通過提取批量用戶投訴，抽聽錄音進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)當(dāng)用戶使用數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)出現(xiàn)異常時，有50%的用戶在30分鐘內(nèi)投訴，還有50%的用戶會在2個小時內(nèi)出現(xiàn)投訴。

例如，有一個投訴用戶在20：49投訴，距離該投訴最近的小區(qū)編號為“53102355”。然而，在用戶投訴前8分鐘（20：41），“53102476”小區(qū)發(fā)生了業(yè)務(wù)請求失敗，“ Service Requeset”超時無響應(yīng)的情況。經(jīng)核查這兩個小區(qū)，分析發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程出現(xiàn)異常的小區(qū)實(shí)際上是“53102476”。

（二）用戶投訴主要集中地點(diǎn)

①準(zhǔn)確率僅達(dá)50%的前期投訴定位方法。通過回溯用戶投訴信令2個小時，發(fā)現(xiàn)目前信令定位方法得到的小區(qū)并不準(zhǔn)確。該定位方法是根據(jù)用戶投訴時距離用戶撥打10086的時間最近的小區(qū)來確定的結(jié)果。經(jīng)驗(yàn)證，有50%的定位結(jié)果并非用戶投訴所在的問題小區(qū)。

②通過單個用戶的上網(wǎng)記錄回溯，關(guān)聯(lián)投訴時間和信令流程，當(dāng)業(yè)務(wù)流程發(fā)生“超時無響應(yīng)”時，記錄下無法使用的地址。

③分析網(wǎng)絡(luò)異常的小區(qū)屬性，這是前期無關(guān)注到的地方。將小區(qū)按照居住地（晚上10點(diǎn)至第二天6點(diǎn)登記時間最長的小區(qū)）、工作地（星期一到星期五早上9點(diǎn)到下午5點(diǎn)登記位置最長的時間）和一個月內(nèi)登記時間最長的小區(qū)進(jìn)行分類。

④為每個標(biāo)記小區(qū)打上標(biāo)簽。分析發(fā)現(xiàn)，投訴異常的小區(qū)主要集中在上班地和居住地的小區(qū)，占比超過60%。

數(shù)據(jù)顯示，在正常情況下，用戶只有在長期使用業(yè)務(wù)不順暢的情況下才會提出投訴。比如在用戶辦公或居住的位置，如果網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量出現(xiàn)問題，影響到用戶的工作和生活。在無法忍受的情況下，用戶才會選擇投訴。而當(dāng)用戶在一些只是短暫停留或路過的地方，即使出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)問題，也可以容忍而不提出投訴。一個明顯的例子是地鐵站，每當(dāng)上下班高峰時，地鐵站的網(wǎng)絡(luò)都會出現(xiàn)擁塞，4G業(yè)務(wù)幾乎不能使用。但是，對于地鐵網(wǎng)絡(luò)的投訴卻十分罕見。鑒于此，通過分析投訴用戶的常駐小區(qū)，可以快速定位投訴用戶所在的疑似網(wǎng)絡(luò)問題服務(wù)小區(qū)，提高投訴定位的精度和效率。這將有助于及時解決網(wǎng)絡(luò)問題，提高用戶滿意度，并幫助網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供部門迅速定位并改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。

（三）匯聚投訴熱點(diǎn)區(qū)域

以上分析中，知道了用戶投訴主要集中在3個常駐小區(qū)（居住地、工作地和最活躍小區(qū)）。目前已經(jīng)有相關(guān)的統(tǒng)計(jì)，可以批量獲取用戶的常駐小區(qū)信息?，F(xiàn)在的問題是匯聚投訴用戶熱點(diǎn)區(qū)域，通過以點(diǎn)帶面解決已投訴和潛在影響的用戶，從而真正徹底解決無線問題。

1.單個小區(qū)驗(yàn)證

先從單個用戶驗(yàn)證，分析用戶投訴無線問題聚焦性。針對已投訴的用戶，經(jīng)過驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)一天內(nèi)同一個位置上存在3宗以上的投訴（剔除重復(fù)投訴），經(jīng)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)90%存在無線問題。即對于超過3宗投訴的小區(qū)，則可以判定是投訴熱點(diǎn)區(qū)域或投訴用戶準(zhǔn)確投訴的服務(wù)小區(qū)。

2.物理地址和小區(qū)存在差異

現(xiàn)場測試中發(fā)現(xiàn)，物理站點(diǎn)和小區(qū)不是一一對應(yīng)的，一個物理站點(diǎn)可以對應(yīng)多個小區(qū)。比如居住在同一棟樓的用戶，由于所屬的樓層和居住方向不同，對應(yīng)的常駐小區(qū)可能不同。然而，這些用戶確實(shí)屬于同一物理地址。這樣會導(dǎo)致常駐小區(qū)匯聚投訴用戶的分散，需要解決如何將同一物理區(qū)域的投訴進(jìn)行匯聚，以提高投訴熱點(diǎn)分析的準(zhǔn)確性。

3.柵格化劃分區(qū)域

為解決同一地理區(qū)域投訴用戶常駐小區(qū)分散的問題，可以采用全網(wǎng)地理網(wǎng)格劃分的方法?？梢詫⒄麄€廣州按100—1000米進(jìn)行地理網(wǎng)格劃分，對于歸屬于同一地理網(wǎng)格的小區(qū)都視為同一片區(qū)服務(wù)小區(qū)，對匯聚到這些小區(qū)的投訴都劃分為該地理網(wǎng)格的投訴，這樣就規(guī)避了同一地理區(qū)域投訴用戶常駐小區(qū)分散的問題，真正將投訴按地理區(qū)域匯聚起來，形成投訴熱點(diǎn)，從而提高投訴定位的覆蓋率。

（四）匹配網(wǎng)絡(luò)問題

可采取以下方法將投訴與網(wǎng)絡(luò)問題快速匹配：

收集投訴熱點(diǎn)小區(qū)的擁塞、干擾、覆蓋指標(biāo)：針對投訴熱點(diǎn)中的小區(qū)，可以收集該小區(qū)的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括用戶數(shù)、流量、信號強(qiáng)度、信號質(zhì)量等。通過分析這些指標(biāo)數(shù)據(jù)，可以判斷是否存在擁塞、干擾、弱覆蓋等無線問題。

收集故障退服信息：針對投訴熱點(diǎn)中涉及的站點(diǎn)，可收集有關(guān)該站點(diǎn)的故障退服信息，包括退服原因、退服時長、影響范圍等。通過分析故障退服信息，可以快速定位站點(diǎn)故障問題。

建立投訴與網(wǎng)絡(luò)問題的映射關(guān)系：通過對投訴數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)問題數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立起投訴與網(wǎng)絡(luò)問題的映射關(guān)系。根據(jù)投訴熱點(diǎn)小區(qū)的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)和故障退服信息，將投訴與可能的網(wǎng)絡(luò)問題進(jìn)行匹配，確定具體的問題類型。

自動化分析和報警：利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，建立網(wǎng)絡(luò)問題自動化分析平臺。將投訴數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)問題數(shù)據(jù)輸入到平臺中，通過算法和模型進(jìn)行快速匹配和分析，自動發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)問題，并及時報警通知運(yùn)維人員進(jìn)行處理。

通過以上方法，可以將投訴與網(wǎng)絡(luò)問題快速匹配起來，實(shí)現(xiàn)投訴問題分析緩解的效率，節(jié)省人力成本。

三、實(shí)施和數(shù)據(jù)驗(yàn)證

1.匹配投訴號碼和常駐小區(qū)的對應(yīng)關(guān)系。

2.數(shù)據(jù)處理：將投訴用戶的常駐小區(qū)整理，并匹配常駐小區(qū)的經(jīng)緯度信息。

3.熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)。

①篩選投訴用戶數(shù)≥3的常駐小區(qū)為初始投訴熱點(diǎn)。

②將篩選出的初始投訴熱點(diǎn)按投訴用戶數(shù)降序排列，以第一個為中心，分別與其他常駐小區(qū)計(jì)算兩兩之間的距離。將距離≤200米的常駐小區(qū)匯聚為第一個最終投訴熱點(diǎn)。

③去除第一個最終投訴熱點(diǎn)中的所有常駐小區(qū)，將剩余的初始投訴熱點(diǎn)重新按投訴用戶數(shù)降序排列。再以第一個為中心，計(jì)算其與其他常駐小區(qū)之間的距離。將距離≤200米的常駐小區(qū)匯聚為第二個最終投訴熱點(diǎn)。

④循環(huán)執(zhí)行上述步驟，直至所有初始投訴熱點(diǎn)全部聚焦成為最終投訴熱點(diǎn)。然后對最終投訴熱點(diǎn)進(jìn)行分析派單。

四、無線批量驗(yàn)證

關(guān)聯(lián)無線上網(wǎng)指標(biāo)主要從覆蓋類指標(biāo)和上網(wǎng)質(zhì)量類指標(biāo)分析，具體如下。

（一）覆蓋類指標(biāo)

根據(jù)投訴現(xiàn)象為投訴點(diǎn)無信號或者信號不穩(wěn)定，歸類為覆蓋類投訴。

①主要核查：本站點(diǎn)及周邊站點(diǎn)是否故障（零流量小區(qū)）、MR覆蓋率是否達(dá)標(biāo)、現(xiàn)場測試排查問題。

②定位出問題后，首先制定初步處理方案，包括：處理故障小區(qū)（故障檢查）、進(jìn)行現(xiàn)網(wǎng)參數(shù)優(yōu)化（功率、偏置、懲罰等）、進(jìn)行天線優(yōu)化（調(diào)整方位角、下傾角）等。

③覆蓋類指標(biāo)：是否退服的小區(qū)（需要處理故障）、MR覆蓋是否差（需現(xiàn)場排查功率、天線等異常，以及歷史盲點(diǎn)的規(guī)劃升級）、無法定位的問題（嘗試重啟基站并進(jìn)行現(xiàn)場測試）。

（二）上網(wǎng)質(zhì)量類指標(biāo)

投訴線上的上網(wǎng)質(zhì)量類指標(biāo)定義為用戶有信號但無法上網(wǎng)或上網(wǎng)速度過慢。具體分析如下：

①主要核查：干擾底噪是否異常，結(jié)構(gòu)是否合理，小區(qū)是否高負(fù)荷（核查最大用戶數(shù)及PRB利用率）、切換成功率是否異常。

②定位出問題后，初步處理方案包括：參數(shù)調(diào)整，如切換偏置等；掃頻排查并清除干擾源；軟擴(kuò)，臨時調(diào)整資源配置等。與干擾、容量和硬件質(zhì)量有關(guān)：干擾包括外部干擾和系統(tǒng)內(nèi)干擾，需要找到干擾源并加以處理；硬件故障需要維護(hù)人員對故障小區(qū)進(jìn)行排障處理；容量分析高話務(wù)區(qū)域做容量分擔(dān)或者小區(qū)擴(kuò)容。

③上網(wǎng)質(zhì)量類指標(biāo)的定位方法包括：切換問題（定位切換）、干擾問題（定位干擾問題）、容量問題（定位容量問題）、硬件問題（定位硬件問題）、參數(shù)問題（定位參數(shù)問題）。

五、實(shí)施效果

建立基于常駐小區(qū)的投訴熱點(diǎn)模型，可以提升投訴熱點(diǎn)挖掘的數(shù)量和準(zhǔn)確率。統(tǒng)計(jì)5月的挖掘投訴熱點(diǎn)情況，發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)量增加了，從每月平均10個增加到了25個。同時，熱點(diǎn)定位準(zhǔn)確率也得到了提升，從65%上升到92%。

六、結(jié)束語

用戶的投訴發(fā)生地點(diǎn)集中在常駐小區(qū)，這種定位準(zhǔn)確性高且減少了花費(fèi)大量精力統(tǒng)計(jì)和單個用戶信令分析的時間；根據(jù)投訴常駐點(diǎn)，按照投訴量高低為基準(zhǔn)，圈定投訴熱點(diǎn)的中心點(diǎn)為200米，在此基礎(chǔ)上匹配現(xiàn)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和上網(wǎng)指標(biāo)，可以精準(zhǔn)定位投訴問題。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1]王孝英，王玉琛，臧臣瑞等. 移動網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量用戶投訴處理方法探討[C]//《內(nèi)蒙古通信》編輯部.《內(nèi)蒙古通信》2012年第1-4期.[出版者不詳]，2012：134-138.

[2]董智純，楊林，詹念武等.一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的投訴分析與預(yù)測系統(tǒng)[J].信息通信，2015（09）：285-286.

[3]王瑋.基于信令分析的4G用戶感知評估及問題定位方法[J].電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化，2017，30（04）：51-53.

陳游（1986.04-），女，漢族，廣東湛江，研究生，中級職稱，研究方向：重要客戶投訴分析與處理、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析、大數(shù)據(jù)挖掘等。