论文部分内容阅读
【摘 要】资费与网络感知是影响运营商客户满意度的重要因素，但两者持续形成负向影响趋势，如何提高资费和网络满意度成为运营商客户满意度提升的难点。方案根据客户行为属性特征形成统一标签，找到市场网络的共同痛点，利用大数据技术指引套餐适配提升资费满意度，通过客户使用场景动态优化提升网络满意度，最终输出前后台融合的感知提升一站式解决方案，实现资费、网络满意度双提升。
【关键词】大数据;客户感知;资费;网络;满意度
引言
客户满意度提升，充分体现了企业“以人民为中心”的服务理念和宗旨。资费和网络作为运营商的利润保障和核心能力，长期以来一直是客户关注的感知点。但近年来，资费满意度和手机网络满意度一直落后竞争对手且难以提升，不满客户占比超20%。因此，亟需推动资费和网络感知的同步提升，让客户真正的满意，变得尤为重要。
1 实施背景与建设目标
1.1 实施背景
资费和网络是影响客户感知的最重要因素，也是客户离网的最主要原因。同时，资费与网络互相冲突矛盾。一方面、客户流量陡增引发全网单载波流量持续上升，网络容量告急;达量限速和流量超套等市场问题，加剧了客户对网络的不满;另一方面，网络投诉长期未解决导致客户流量价值加速下滑，弱覆盖区域双卡客户占比高，市场份额快速流失。
运营商亟需快速提升客户资费与网络感知，才能确保市场和企业的持续良性发展。而资费和网络感知的同步提升，关键在于要以客户为核心，关注客户的需求，解决客户的痛点。
1.2 建设目标
通过业网融合，利用大数据技术，对客户资费与网络感知进行深入分析，科学制定协同提升策略最终实现资费网络同步提升。
2 方案内涵与做法
2.1 方案主要内涵
项目通过以满意度及投诉数据为切入点，通过分析市场和网络的矛盾冲突和共同痛点，在市场营销及网络优化中以客户感知为核心，建立业网融合的跨专业问题定界体系。同时结合大数据技术创新，最终输出基于客户问题的前后台融合的一站式解决方案。
2.2 方案主要做法
2.2.1 构建以基于产品特征的客户DNA图谱指导感知提升和产品优化
融通OBM三域数据，根据客户行为、网络感知、固定属性、消费习惯、设备影响类5个维度232个指标，以及客户在不同产品领域中的身份属性（如政企关键人、使用人、家宽户主、使用人等），编制基于客户满意度的个体特征图谱。（见图1）
2.2.2 头部客户抓取
利用随机森林与条件概率算法，找出客户不满（或满意）的风险P（不满|事件），同时计算出风险抬升幅度△P（不满|事件）（见表2），找到市场与网络的共同痛点——多重属性不满客户。
2.3 具体实施策略
2.3.1重点提升表象为网络不满、实质是资费不满的客群的套餐适配度。
相同1G流量在不同产品组合中单价相差5.14倍，根据客户流量单价和实收ARPU进行打点（见图3）划分4大客群，以满意度风险为基础，以流量单价为依据提升客户套餐适配度。根据客户ARPU、流量单价、语音通话分钟数及流量总量分类，构建资费适配模型，一共推演生成201种适配套餐类型，基于消费需求分群实施套餐适配策略。
2.3.2 针对表象为资费不满、实质是长期处在感知劣化场景中的客群，重点根据客户活动轨迹提升场景上网感知。
引入“客户活动轨迹数据”，通过采集客户位置信息及上网性能，根据客户活动场景的变化，结合视频、游戏等业务体验需求，基于客户上/下行平均速率、RLC时延等指标，对具有上网感知劣化特征的小区进行指纹识别，再通过校验指标门限建立每个小区的上网感知指纹库。根据指纹特征阈值定位异动振幅高的站点，并结合日常维护、故障数据，以及相邻小区性能数据等，提前预测解决方案。通过DBSCAN聚类算法自动识别规模类问题点，面向不同的客户群制定每个基站在不同时间、场景下的感知快速优化方案，打点到50*50m的栅格，实现解决策略动态预埋。（见图4）
3 成效与创新点
3.1 成效
方案通过推进市场与网络的深度协同融合，结合技术创新，使用大数据技术，输出基于客户问题的前后台融合的一站式解决方案。经实施，超套客户比例下降7pp，网络极差小区数较实施前减少26%，资费满意度同比提升1.52pp，手机上网满意度同比提升2.32pp，4G总流量增幅6.6%。
3.2 创新点
方案基于打通O、B、M三域数据，融合服务侧客户画像，形成跨专业统一的客户特征图谱，实现标签统一化，同时在策略上加入客户消费偏好及活动轨迹变化趋势，以客户的声音指导市场营销、网络建设，推动业网融合提升客户感知。
4 结语
资费和网络一直是客户关注的焦点和满意度提升的难点，两者紧密影响而又互相制约。方案从满意度数据切入，结合大数据技术，根据客户行为属性特征形成统一标签，通过分析市场网络的共同痛点，建立业网融合的跨专业问题定界体系，在营销策略中融入基于客户使用变化的套餐动态适配，在网络优化中结合客户活动轨迹及时间场景切换制定动态策略，最终输出前后台融合的感知提升一站式解决方案，实现资费、网络满意度同步提升。
参考文献：
[1]中国移动通信集团. 中国移动2020年中期业绩报告[R]，2020.
[2]中国移动通信集团. 中国移动2020年中期业绩报告[R].2020.
[3]黄佳.移动互联网下的运营商客户满意度提升策略研究——以C市移动通信公司为例[J].2015.
[4]崔晓蔷，张旭.网络满意度提升“四步法”[J].科学技術创新，2019（000）001.
[5]陈小滨.基于客户感知的网络满意度提升策略研究[J].2015.
（作者单位：中国移动通信集团广东有限公司）
【关键词】大数据;客户感知;资费;网络;满意度
引言
客户满意度提升，充分体现了企业“以人民为中心”的服务理念和宗旨。资费和网络作为运营商的利润保障和核心能力，长期以来一直是客户关注的感知点。但近年来，资费满意度和手机网络满意度一直落后竞争对手且难以提升，不满客户占比超20%。因此，亟需推动资费和网络感知的同步提升，让客户真正的满意，变得尤为重要。
1 实施背景与建设目标
1.1 实施背景
资费和网络是影响客户感知的最重要因素，也是客户离网的最主要原因。同时，资费与网络互相冲突矛盾。一方面、客户流量陡增引发全网单载波流量持续上升，网络容量告急;达量限速和流量超套等市场问题，加剧了客户对网络的不满;另一方面，网络投诉长期未解决导致客户流量价值加速下滑，弱覆盖区域双卡客户占比高，市场份额快速流失。
运营商亟需快速提升客户资费与网络感知，才能确保市场和企业的持续良性发展。而资费和网络感知的同步提升，关键在于要以客户为核心，关注客户的需求，解决客户的痛点。
1.2 建设目标
通过业网融合，利用大数据技术，对客户资费与网络感知进行深入分析，科学制定协同提升策略最终实现资费网络同步提升。
2 方案内涵与做法
2.1 方案主要内涵
项目通过以满意度及投诉数据为切入点，通过分析市场和网络的矛盾冲突和共同痛点，在市场营销及网络优化中以客户感知为核心，建立业网融合的跨专业问题定界体系。同时结合大数据技术创新，最终输出基于客户问题的前后台融合的一站式解决方案。
2.2 方案主要做法
2.2.1 构建以基于产品特征的客户DNA图谱指导感知提升和产品优化
融通OBM三域数据，根据客户行为、网络感知、固定属性、消费习惯、设备影响类5个维度232个指标，以及客户在不同产品领域中的身份属性（如政企关键人、使用人、家宽户主、使用人等），编制基于客户满意度的个体特征图谱。（见图1）
2.2.2 头部客户抓取
利用随机森林与条件概率算法，找出客户不满（或满意）的风险P（不满|事件），同时计算出风险抬升幅度△P（不满|事件）（见表2），找到市场与网络的共同痛点——多重属性不满客户。
2.3 具体实施策略
2.3.1重点提升表象为网络不满、实质是资费不满的客群的套餐适配度。
相同1G流量在不同产品组合中单价相差5.14倍，根据客户流量单价和实收ARPU进行打点（见图3）划分4大客群，以满意度风险为基础，以流量单价为依据提升客户套餐适配度。根据客户ARPU、流量单价、语音通话分钟数及流量总量分类，构建资费适配模型，一共推演生成201种适配套餐类型，基于消费需求分群实施套餐适配策略。
2.3.2 针对表象为资费不满、实质是长期处在感知劣化场景中的客群，重点根据客户活动轨迹提升场景上网感知。
引入“客户活动轨迹数据”，通过采集客户位置信息及上网性能，根据客户活动场景的变化，结合视频、游戏等业务体验需求，基于客户上/下行平均速率、RLC时延等指标，对具有上网感知劣化特征的小区进行指纹识别，再通过校验指标门限建立每个小区的上网感知指纹库。根据指纹特征阈值定位异动振幅高的站点，并结合日常维护、故障数据，以及相邻小区性能数据等，提前预测解决方案。通过DBSCAN聚类算法自动识别规模类问题点，面向不同的客户群制定每个基站在不同时间、场景下的感知快速优化方案，打点到50*50m的栅格，实现解决策略动态预埋。（见图4）
3 成效与创新点
3.1 成效
方案通过推进市场与网络的深度协同融合，结合技术创新，使用大数据技术，输出基于客户问题的前后台融合的一站式解决方案。经实施，超套客户比例下降7pp，网络极差小区数较实施前减少26%，资费满意度同比提升1.52pp，手机上网满意度同比提升2.32pp，4G总流量增幅6.6%。
3.2 创新点
方案基于打通O、B、M三域数据，融合服务侧客户画像，形成跨专业统一的客户特征图谱，实现标签统一化，同时在策略上加入客户消费偏好及活动轨迹变化趋势，以客户的声音指导市场营销、网络建设，推动业网融合提升客户感知。
4 结语
资费和网络一直是客户关注的焦点和满意度提升的难点，两者紧密影响而又互相制约。方案从满意度数据切入，结合大数据技术，根据客户行为属性特征形成统一标签，通过分析市场网络的共同痛点，建立业网融合的跨专业问题定界体系，在营销策略中融入基于客户使用变化的套餐动态适配，在网络优化中结合客户活动轨迹及时间场景切换制定动态策略，最终输出前后台融合的感知提升一站式解决方案，实现资费、网络满意度同步提升。
参考文献：
[1]中国移动通信集团. 中国移动2020年中期业绩报告[R]，2020.
[2]中国移动通信集团. 中国移动2020年中期业绩报告[R].2020.
[3]黄佳.移动互联网下的运营商客户满意度提升策略研究——以C市移动通信公司为例[J].2015.
[4]崔晓蔷，张旭.网络满意度提升“四步法”[J].科学技術创新，2019（000）001.
[5]陈小滨.基于客户感知的网络满意度提升策略研究[J].2015.
（作者单位：中国移动通信集团广东有限公司）