戴耀方 查天杰

1 中國移動(dòng)通信集團(tuán)江蘇有限公司無錫分公司；2 南京瑞玥科技有限公司

0 引言

集團(tuán)語音專線是集團(tuán)市場基礎(chǔ)業(yè)務(wù)之一，對(duì)集團(tuán)市場業(yè)務(wù)拓展起著至關(guān)重要的作用。隨著固網(wǎng)由PSTN/NGN向IMS演進(jìn)，集團(tuán)語音專線也隨之由IMS網(wǎng)絡(luò)來承載。IMS網(wǎng)絡(luò)與接入無關(guān)的特性使得接入終端種類繁多，且隨著與鐵通網(wǎng)絡(luò)的融合及集團(tuán)市場的迅速拓展，集團(tuán)規(guī)模正快速擴(kuò)大。面對(duì)“終端繁雜”與“業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)展”的形勢，當(dāng)前以“網(wǎng)絡(luò)性能”為核心的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維方式存在如下不足：一是缺乏對(duì)市場業(yè)務(wù)發(fā)展的有效支撐，優(yōu)異的網(wǎng)絡(luò)性能未能完全轉(zhuǎn)化為市場價(jià)值；二是缺乏對(duì)用戶滿意度的關(guān)注，網(wǎng)絡(luò)性能的持續(xù)提升未與用戶滿意度提升形成正相關(guān)。

面對(duì)上述問題，無錫分公司以市場價(jià)值與用戶價(jià)值為導(dǎo)向，期望通過大數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)運(yùn)維過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（話單數(shù)據(jù)、CRM數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等）進(jìn)行挖掘、整合，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立分析模型，為市場發(fā)展提供趨勢預(yù)警，為網(wǎng)絡(luò)維護(hù)提供優(yōu)化依據(jù)，提升集團(tuán)語音專線的發(fā)展與維護(hù)效率。

1 技術(shù)方案

1.1 方案簡述

引入大數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，搭建基于大數(shù)據(jù)分析模型的運(yùn)維工具，分析、挖掘、整合運(yùn)維過程中產(chǎn)生的各類大數(shù)據(jù)，以市場價(jià)值與用戶價(jià)值為導(dǎo)向，為市場部門、網(wǎng)絡(luò)部門提供價(jià)值趨勢分析，有效支撐市場發(fā)展，提升網(wǎng)絡(luò)維護(hù)效率。方案示意圖如表1所示。

圖1 方案框架圖

1.2 關(guān)鍵技術(shù)

（1）應(yīng)用模型

搭建基于大數(shù)據(jù)分析模型的運(yùn)維工具平臺(tái)，包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)模型、應(yīng)用三部分，見圖2。

圖2 應(yīng)用模型圖

（2）數(shù)據(jù)模型

1）建立基于話單大數(shù)據(jù)的模型

建立數(shù)據(jù)模型，研究每個(gè)集團(tuán)專線的話務(wù)突變及變化趨勢。模型分兩個(gè)部分，第一部分是話務(wù)量突變模型（按天、持續(xù)十天）；第二部分是話務(wù)趨勢模型（月、日）。

第一部分：話務(wù)量/次數(shù)突變模型。

集團(tuán)通話習(xí)慣學(xué)習(xí)分類：

考察集團(tuán)用戶周末專線使用情況，將用戶分類。

Set1={周六、周日無通話的集團(tuán)}

Set2={周六有通話、周日無通話的集團(tuán)}

Set3={周六、周日均有通話的集團(tuán)}

Set4={周日有通話、周六無通話的集團(tuán)}

首先，采用某月份用戶數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)集團(tuán)周一到周日的話務(wù)情況。并統(tǒng)計(jì)每個(gè)集團(tuán)專線通信天數(shù)。首先不考慮周末是否通信，圖3是排除了周末兩天后的通信天數(shù)箱線圖。

圖3 箱線圖

從此圖可以看出，雖然各組的箱線圖都比較長，但從集中程度來看Set1和Set4通信天數(shù)普遍較少。而Set3的通信天數(shù)普遍較多。

話務(wù)突變指標(biāo)的衡量：

異常值排序：運(yùn)用IQR（四分位距）來標(biāo)準(zhǔn)化每個(gè)集團(tuán)的通信話務(wù)量/次數(shù)，并將指標(biāo)NDTP的排序，作為異常值排序的標(biāo)準(zhǔn)，見公式（1）。

其中，是該集團(tuán)話務(wù)量/次數(shù)的中位數(shù)； IQR是該集團(tuán)話務(wù)量/次數(shù)的四分位距。

為了避免異常值對(duì)整體數(shù)據(jù)的影響，模型在衡量數(shù)據(jù)集中程度時(shí)，用中位數(shù)來衡量；模型中在衡量離散程度時(shí)，使用四分位距來衡量。但是這樣衡量，由于Set1和Set4中有部分樣本無通信天數(shù)較多，因此會(huì)出現(xiàn)中位數(shù)和四分位距均為零的情況。這種情況在計(jì)算突變排序時(shí)，指標(biāo)就不夠理想。

對(duì)于這種情況，修正異常值排序衡量標(biāo)準(zhǔn)：

以某一集團(tuán)為例，將該集團(tuán)話務(wù)序列拆分為時(shí)間上的出現(xiàn)通話的稀疏度指標(biāo)和話務(wù)量上的話務(wù)量多少的離散度指標(biāo)，如圖4所示。

圖4 離散度指標(biāo)圖

集團(tuán)異常指標(biāo)排序流程如圖5（以總話務(wù)為例）。

圖5 異常指標(biāo)流程圖

第二部分：話務(wù)趨勢模型。

研究總話務(wù)的變化趨勢，每天給出趨勢為增和趨勢為減的指標(biāo)值。首先，為了平滑集團(tuán)專線話務(wù)序列，對(duì)數(shù)據(jù)做移動(dòng)平均，見公式（3）：

對(duì)得到的移動(dòng)平均序列做按天環(huán)比率，見公式（4）：

模型衡量趨勢指標(biāo)，見公式（5）、（6）：

Z1記錄話務(wù)持續(xù)增或減的天數(shù)，認(rèn)為持續(xù)的時(shí)間越長，則該集團(tuán)呈現(xiàn)越穩(wěn)定的增或減。Z2記錄話務(wù)持續(xù)t天增或減的程度。下面給出話務(wù)增或減趨勢排序的流程圖（圖6）：

圖6 話務(wù)趨勢排序流程圖

2 應(yīng)用實(shí)例

2.1 市場支撐能力

（1）價(jià)值客戶分析

圖7 客戶價(jià)值分析圖

基于話務(wù)趨增模型，整合CRM數(shù)據(jù)，測算客戶價(jià)值增長空間，輸出單個(gè)營銷區(qū)域和全網(wǎng)用戶的top10（月），市場部門可依此主動(dòng)挖掘客戶潛力、調(diào)整服務(wù)等級(jí)等，提升客戶價(jià)值及忠誠度。

（2）用戶離網(wǎng)分析

發(fā)展一個(gè)新用戶比挽留一個(gè)老用戶，成本要高的多。本方案基于話務(wù)趨減模型，整合CRM數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶流失模型預(yù)測用戶離網(wǎng)趨勢及預(yù)警，輸出單個(gè)營銷區(qū)域和全網(wǎng)用戶的top100（月），并區(qū)分用戶的價(jià)值類別，提高離網(wǎng)預(yù)測準(zhǔn)確性及挽留有針對(duì)性，市場部門可依此主動(dòng)介入關(guān)懷用戶，制定挽留政策，實(shí)現(xiàn)客戶維系活動(dòng)投資回報(bào)最大化。

圖8 用戶離網(wǎng)分析圖

（3）沉睡用戶分析

沉睡用戶包括持續(xù)低業(yè)務(wù)量、無業(yè)務(wù)量、偶爾有業(yè)務(wù)量，平常的統(tǒng)計(jì)方法無法精確的識(shí)別這些用戶的情況。這些用戶潛在忠誠度不高等風(fēng)險(xiǎn)，且投資回報(bào)周期長。本方案基于話務(wù)趨減模型，整合CRM資費(fèi)策略等數(shù)據(jù)，可精確到號(hào)碼，輸出零話務(wù)、低話務(wù)、低消費(fèi)的用戶，市場部門依此主動(dòng)介入關(guān)懷，制定針對(duì)性的策略，激活業(yè)務(wù)量，提升用戶生命周期價(jià)值。

圖9 沉睡用戶分析圖

（4）用戶業(yè)務(wù)需求分析

引入大數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，整合話單、CRM大數(shù)據(jù)，可按比例排名輸出集團(tuán)語音專線每月的主被叫比例分析、各類型話務(wù)比例分析，市場部門可依此制定、優(yōu)化資費(fèi)策略，提升客戶價(jià)值。

（5）競爭環(huán)境分析

基于話務(wù)趨勢模型、離網(wǎng)分析模型，整合話單、CRM大數(shù)據(jù)，引入“朋友圈”分析模式，輸出單條專線及區(qū)域異網(wǎng)話務(wù)占比數(shù)據(jù)，為市場部門了解競爭對(duì)手的市場占有及發(fā)展趨勢、自身市場保有、被策反風(fēng)險(xiǎn)防范提供目標(biāo)，另一方面也是預(yù)測可拓展空間、策反目標(biāo)的精準(zhǔn)參考。

圖10 用戶業(yè)務(wù)需求分析圖

圖11 競爭環(huán)境分析圖

2.2 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量主動(dòng)監(jiān)測

（1）業(yè)務(wù)質(zhì)量監(jiān)控、問題定界定位

基于話務(wù)突變模型，整合CRM數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)豐富的用戶信息字段，自動(dòng)定界定位問題，驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)運(yùn)維實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化保障業(yè)務(wù)質(zhì)量，降低運(yùn)維成本，提升運(yùn)維效率，

圖12 信息字段圖

圖13 輸出圖

提升客戶滿意度。

（2）主動(dòng)用戶關(guān)懷

基于話務(wù)變化模型，預(yù)測單點(diǎn)、局部、全網(wǎng)潛在的網(wǎng)絡(luò)不足及風(fēng)險(xiǎn)，為目標(biāo)用戶制定針對(duì)性的擴(kuò)容、優(yōu)化措施，為網(wǎng)絡(luò)部門提供精準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)分析、優(yōu)化和擴(kuò)容數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)先于用戶發(fā)現(xiàn)問題，主動(dòng)關(guān)懷用戶，提升運(yùn)維價(jià)值。

（3）開通、維護(hù)支撐工具研發(fā)

快速解決問題是維系用戶滿意的重要因素。研發(fā)應(yīng)用于移動(dòng)終端的智能維護(hù)工具，解決專線開通、售后維護(hù)實(shí)際支撐難點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)anywhere test，節(jié)約人力成本，提升開通、問題處理時(shí)效和客戶感知。

主要功能：

1）人工撥測程序，驗(yàn)證客戶號(hào)碼開戶正常與否、主被叫業(yè)務(wù)（包括基本業(yè)務(wù)、附加業(yè)務(wù)、增值業(yè)務(wù)）是否正常；

2）自動(dòng)學(xué)習(xí)、分析撥測信令及媒體信息，推送修復(fù)步驟、故障關(guān)鍵字、微案例；

3）提供案例庫，供裝維人員二次人工搜索，用于故障修復(fù)借鑒及日常學(xué)習(xí)。

圖14 信息字段圖

3 結(jié)束語

本方案轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)“網(wǎng)絡(luò)性能”為核心的維護(hù)模式，積極探索以“市場支撐與用戶關(guān)懷”為導(dǎo)向的價(jià)值運(yùn)維方式，進(jìn)一步加強(qiáng)前端與后端協(xié)同，全面促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展效率。

集團(tuán)語音專線是為政府、企業(yè)等大客戶提供的語音業(yè)務(wù)，涉及各行各業(yè)，業(yè)務(wù)質(zhì)量關(guān)系到社會(huì)安全、社會(huì)生產(chǎn)等。以商業(yè)價(jià)值為導(dǎo)向、以客戶感知為中心的“價(jià)值運(yùn)維”能對(duì)集團(tuán)語音專線業(yè)務(wù)進(jìn)行主動(dòng)的、精準(zhǔn)的性能監(jiān)測預(yù)警，先于用戶發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障及隱患，為客戶關(guān)懷部門提供主動(dòng)的客戶分析和關(guān)懷，為網(wǎng)絡(luò)部門提供精準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和擴(kuò)容數(shù)據(jù)等，有助于打造一張高質(zhì)量高性能的穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)，保障各行各業(yè)的生產(chǎn)，助力社會(huì)和諧。

集團(tuán)語音專線是公司重點(diǎn)產(chǎn)品，價(jià)值運(yùn)維能有效的支撐市場發(fā)展，提升網(wǎng)絡(luò)維護(hù)效率，為公司業(yè)務(wù)發(fā)展帶來更大價(jià)值，也是面向未來網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維轉(zhuǎn)變的趨勢。