案例-南京-基于市场发展需求的OB域大数据联动支撑创新与实践

基于市场发展需求的O/B域大数据联动支撑

创新与实践

摘要：随着4G网络的成熟部署和不限量套餐的规模发行，用户对于流量的潜在需求被激发，运营商之间的竞争愈发激烈。O域B域数据存在壁垒，原有的常规数据运用已无法支撑目前的业务发展需求。如外呼因缺乏聚焦性和高精确度清单而成功率低，炒店预热效果不佳导致业务发展量低于预期，新用户挖掘出现瓶颈。如何紧密接轨市场需求，精准、高效地完成全方位支撑业务发展，已成为各分公司业务发展和感知提质的关键难题。

南京电信聚焦市场发展最急迫的支撑需求，集公司之力、利用半年时间全力攻坚。首先本项目结合南京分公司实际，立足支局，打破O域B域数据壁垒，完成基于市场发展需求的O/B域大数据联动支撑创新与实践。首先，采用基于用户画像的大数据挖掘方法挖掘潜力区域，结合用户感知评价对潜力区域分等分级，直观提供给前端进行业务发展，在用户流量争夺战抢占先机；其次，形成完善的关键区域感知问题预警及解决机制，创新加入热门套餐的质差扇区派单，完成面向业务的感知提质；最后，简洁的界面呈现以及“前置”的技术语言反馈，使得前端各支局全面掌握区域内业务发展、网络质态以及感知优势，在促进业务发展的同时更避免了网络过热、提升了网络资源利用率的健康发展水平。

该创新成果已经在南京电信规模推广，取得良好效果。前端支局外呼效益的精准提升，由之前的1.2%提升至目前的15%；高流量用户同比增长全省第一，网间份额增量全省第一，网络质态健康发展；新增用户年收入1687.43万元。该项目具有较强的复制推广性，有O域B域任何接口都可应用。

关键词：O域、B域、套餐挖潜、大数据、重点套餐用户感知提升一、项目背景

1.1项目研究的重要性

不限量套餐之前，对标美国、日本、韩国，由于资费抑制、应用抑制等原因，

江苏电信用户对套餐流量的需求相对保守，潜力未被激发。

套餐方面，美日韩用户过半集中在高档位，如AT&T，超过50%在10GB以上；DoCoMo，超过70%在5GB以上；SKT，超过80%在5GB以上。

不限量套餐发展后，用户视频业务明显增多（高出平均34%），视频TOP2为腾讯、爱奇艺。同时，大流量业务带来网络流量激增。

不限量套餐的发布带来流量经营的新突破点，也为运营商的市场发展及业务增长带来了新的挑战。各运营商均面临通信市场日趋饱和、被互联网异质业务管道化、客户转化质量与效益较低等问题，迫切需要挖掘海量客户及行为数据的价值，提升精细化管理水平，高效的大数据分析手段成为重要抓手。

1.2国内外研究现状

1.2.1国外运营商研究现状

面对着移动数据业务层次不穷，数据量的爆发式增长，数据挖掘、数据共享、数据分析己经成为电信运营商转变商业模式，赢取深度商业洞察力的基本共识，在国外的电信行业中，日本最大的移动通信运营商NTT Docomo 2010年以前就开始着手大数据运用的规划，NTT Docomo相对国内运营商有一个很大的优势是全国统一的数据收集、整合形式，因此NTT Docomo可以很轻易拿到全国的系统数据。Docomo不但着重搜集用户本身的年龄、性别、住址等信息，而且制作精细化的表格，要求用户办理业务填写更详细信息。美国最大的本地和长途电话公司AT&T与星巴克开展合作，利用大数据技术收集、分析用户的位置信息，通过对在星巴克门店附近的客户通话或者其他通信行为，预判断消费者的购物行为，预测个人用户行为，并作出个性化推荐。德国电信旗下的T-Systems公司通过实时获得汽车、医疗以及能源企业的数据，开发了交通意外自动呼叫系统以及声控电邮系统，并且通过设计安全的传输方式和便捷的解决方案，将医生和患者对接，提供整合的医疗解决方案。西班牙的Telefonica电信公司针对移动宽带网络的端到端用户体验管理项目，并建立了一个包含60多个用户体验指标的系统，支持无线网络控制器(}RNC)、域名系统(}DNS)、在线计费系统((OCS), GPRS业务支撑节点(SGSN)、探针等各种网络节点的信息采集。所有采集来的信息经过整合后存储到数据库中，为后续的用户体验测量提供数据支撑。为了优化用户体验，法国电信旗下企业Orange开展了针对用户消费数据的分析评估。Orange通过分析掉话率数据，找出了超负荷运转的网络并及时进行扩容，从而有效完善了网络布局，给客户提供了更好的服务体验，获得了更多的客户以及业务增长。面对固网业务的下滑，意大利电信构建了面向全业务运营的客户数据仓库，以适应市场、销售、客户服务等领域的业务规则和需要。通过对客户数据的洞察，有效地预测收入状况与客户行为的关联性，推出了诸多个性化产品满足客户需求。意大利电信推出的Napster Mobile音乐业务就提供包括手机铃声、艺术家肖像墙纸以及接入Napster Mobile歌曲目录等个性化服务，直接拉动了企业业绩。

1.2.2国内运营商现状剖析

在传统模式下，电信在大数据应用方面，DW系统运转己经有十多年，对大数据主要应用在客户洞察，市场营销、客户服务和运营管理四个方面。客户洞察就是根据各种各样的数据(例如消费、通话、位置、浏览、使用)通过各种各样的算法(比如分类、聚类、标签、RFM, Pagerank形成的客户360度视图。比如客户的交往圈，就是利用各种联系记录形成社交网络来丰富对用户的洞察。用图挖掘的方法来发现各种圈子、分析影响力，分析关键人员，然后用来进行家庭、政企客户的识别，用来发现重入网客户，用来发现关键客户的异动情况。市场营销就是分析用户的终端偏好和消费能力以及终端的生命周期，制定相应的营销策略。客户服务方面可以根据用户的来话内容进行分析，进行归类，并识别出其中的热点问题。运营管理方面通过分析话单和心灵中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，精确的建立基站。

在DW系统中，一方面随着系统不断的增多，数据仓库中的数据可能来自各个系统例如BSS, OSS以及MSS系统;另一方面电信运营商以各个省份为单位建立数据系统，各个地市省份之间的数据模型和编码格式不一样，导致数据不一致，对于深度挖掘有用的用户信息带来了困难。

1.2.3总结

相较于国外运营商，国内运营商大数据运营水平差距大。国内单用户质态处于初级阶段，单用户流量具有不断增长的潜力。

同时国内运营商由于竞争态势以及用户质态和国外不一样，不能完全照搬国外的体系流程，需要结合自身情况，开发适合电信自身业务发展的O域B域数据相融合的大数据支撑方法。

1.3 研究内容概述

随着4G网络的成熟部署和不限量套餐的规模发行，用户对于流量的潜在需求被激发，运营商之间的竞争愈发激烈。O域B域数据存在壁垒，原有的常规数据运用已无法支撑目前的业务发展需求。如外呼因缺乏聚焦性和高精确度清单而成功率低，炒店预热效果不佳导致业务发展量低于预期，新用户挖掘出现瓶颈。