王曉霞，劉靜沙，許丹丹

（中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司研究院，北京 100176）

1 引言

大數(shù)據(jù)時代下，在企業(yè)的生產(chǎn)實踐中，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行“用戶畫像”是各行各業(yè)的選擇。用戶畫像、語音識別、圖像識別和自然語言理解并列為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最重要的四大應(yīng)用場景[1]。用戶畫像的本質(zhì)是從業(yè)務(wù)角度出發(fā)對用戶進(jìn)行分析，了解用戶需求，尋找目標(biāo)客戶。同一用戶在不同時間、不同場景下的行為有差異，而不同場景下的不同用戶畫像更是千變?nèi)f化。本文以流失預(yù)警這一業(yè)務(wù)場景為例，介紹如何利用大數(shù)據(jù)用戶畫像來實現(xiàn)客戶流失提前預(yù)警。

2 用戶畫像

用戶畫像（給用戶打標(biāo)簽）是用戶數(shù)據(jù)的形象化展示，可以理解為用一連串的用戶標(biāo)簽簡短而形象地描述一個用戶的特征[2]。用戶畫像是勾畫目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計方向的有效工具，它是具體商業(yè)目標(biāo)下標(biāo)簽的重新排列組合[3]。

用戶畫像有兩類，一是user personal（用戶角色），二是 user profile（用戶屬性）。用戶角色是產(chǎn)品經(jīng)理、策略設(shè)計師和運營人員從用戶群體中抽象出來的典型用戶，可以借助虛擬的角色，跳出離散的需求，聚焦用戶需求。它的本質(zhì)是用來描述用戶需求的工具，適合產(chǎn)品早期目標(biāo)用戶人群的定義和研究，幫助開發(fā)者在產(chǎn)品設(shè)計、策略匹配階段，站在用戶的角度思考問題。用戶屬性是根據(jù)每個人在產(chǎn)品中的用戶行為數(shù)據(jù)，生成描述用戶的標(biāo)簽的集合。利用已有數(shù)據(jù)，通過以定量為主的研究方法描繪出用戶的人口學(xué)、產(chǎn)品行為和人群數(shù)據(jù)屬性，適合產(chǎn)品中后期實體用戶的人群劃分和聚類分析[4]。用戶角色適用于產(chǎn)品和策略設(shè)計，針對用戶設(shè)計產(chǎn)品；用戶屬性適用于精準(zhǔn)營銷，針對產(chǎn)品找用戶。

3 用戶畫像分級架構(gòu)

用戶畫像的第一步就是進(jìn)行畫像架構(gòu)的分級分類。畫像的維度不同，畫像結(jié)果千變?nèi)f化，所以有效的畫像必須是以商業(yè)結(jié)果為目標(biāo)的標(biāo)簽集合。例如存量經(jīng)營的商業(yè)目的就是存量產(chǎn)品的精準(zhǔn)營銷，因此畫像架構(gòu)的分級依據(jù)為存量產(chǎn)品體系。從存量產(chǎn)品體系的策略、需求、產(chǎn)品和渠道4個維度出發(fā)，建立了四級用戶畫像架構(gòu)。

3.1 一級架構(gòu)

一級架構(gòu)為基本畫像即用戶的基本維度，是用戶的生命周期畫像，如圖1所示。一級架構(gòu)從產(chǎn)品策略維度出發(fā)，根據(jù)用戶對業(yè)務(wù)的使用程度進(jìn)行劃分，將用戶劃分為4個群體，分別是體驗用戶、價值提升用戶、穩(wěn)定保有用戶、離網(wǎng)挽留用戶。體驗用戶為新入網(wǎng)用戶，由于入網(wǎng)時間短，這類用戶對產(chǎn)品的感知還處于探索階段，消費需求尚不明確，其中一部分體驗用戶隨著對產(chǎn)品的良好體驗和品牌好感度的增加將轉(zhuǎn)為價值提升用戶；價值提升用戶介于體驗用戶和穩(wěn)定用戶之間，入網(wǎng)時間大于半年，對產(chǎn)品的消費需求非常明確，消費特征顯著，ARPU（每用戶平均收入）連續(xù)3個月呈現(xiàn)提升的趨勢，有些用戶同時伴隨著流量壓抑、流量超套或者流量高飽和等行為，部分價值提升用戶隨著對產(chǎn)品持續(xù)性的良好感知將會轉(zhuǎn)變?yōu)榉€(wěn)定用戶；穩(wěn)定用戶的在網(wǎng)時長一般大于1年，在4種用戶中品牌忠誠度最高，套餐變動頻率低、對資費較為不敏感，由于用戶感知良好，客服投訴量也較少；維挽用戶為即將離網(wǎng)的用戶，其消費特征為ARPU值連續(xù)3個月呈現(xiàn)持續(xù)降低的趨勢，此階段用戶有可能投訴較多，這部分趨于離網(wǎng)的用戶語音和流量的飽和度值呈下降狀態(tài)。

圖1 生命周期畫像

3.2 二級架構(gòu)

二級架構(gòu)是行為畫像。從用戶的需求維度進(jìn)行畫像，行為畫像根據(jù)不同的行為特征可細(xì)分為4類：通信行為、語音行為、流量行為和權(quán)益行為。通信行為反映用戶的綜合行為特征，如套餐是否經(jīng)常超量，語音、短信和流量的使用度是否失衡等；語音行為用來描述用戶語音套餐的使用程度，例如國內(nèi)及國際語音是否有剩余或超額；流量行為用來描述用戶流量套餐的使用程度，例如是否存在流量壓抑、流量超出套餐以及流量高飽和的行為；權(quán)益行為用來描述用戶對自身權(quán)益的敏感程度，例如是否資費敏感、ARPU值是否相對固定以及是否積極參加優(yōu)惠活動等。

3.3 三級架構(gòu)

三級架構(gòu)是產(chǎn)品畫像，如圖2所示。產(chǎn)品畫像針對具體的產(chǎn)品以及產(chǎn)品的具體內(nèi)容進(jìn)行目標(biāo)用戶畫像。將用戶的標(biāo)簽屬性與產(chǎn)品內(nèi)容、產(chǎn)品特征相結(jié)合，進(jìn)行相互匹配，篩選目標(biāo)用戶。例如根據(jù)現(xiàn)有產(chǎn)品冰激凌、暢越流量王、暢越視聽寶等套餐的具體內(nèi)容和特征進(jìn)行目標(biāo)用戶畫像尋找目標(biāo)用戶，實現(xiàn)精確的產(chǎn)品推薦。

3.4 四級架構(gòu)

四級架構(gòu)是觸點畫像，如圖3所示。進(jìn)行產(chǎn)品匹配后的用戶，需要通過用戶最常用和最容易接受的觸點，進(jìn)行產(chǎn)品營銷。通過分析用戶行為得到用戶最常用的業(yè)務(wù)辦理渠道，有針對性地在用戶觸點渠道進(jìn)行產(chǎn)品營銷。渠道類型分為電子渠道和實體渠道兩類。其中電子渠道包括自助終端、網(wǎng)上營業(yè)廳、掌上營業(yè)廳、互聯(lián)網(wǎng)和短信營業(yè)廳等；實體渠道包括大客戶客戶經(jīng)理、營業(yè)廳和呼叫中心等。

4 用戶畫像步驟

圖2 產(chǎn)品畫像

圖3 觸點畫像

首先對標(biāo)簽體系進(jìn)行系統(tǒng)梳理，根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行用戶畫像，再將用戶畫像形成的特征標(biāo)簽庫應(yīng)用于實際營銷中精準(zhǔn)的定位目標(biāo)用戶。畫像流程分為4個步驟，分別是畫像數(shù)據(jù)收集、標(biāo)簽梳理、用戶畫像和標(biāo)簽應(yīng)用。

4.1 數(shù)據(jù)源

用戶畫像的第一步是列舉相關(guān)的數(shù)據(jù)源。在對數(shù)據(jù)源進(jìn)行列舉分析之前應(yīng)該收集所有可以提供用戶數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源，盡可能多地掌握用戶的全量數(shù)據(jù)。用戶信息分布在不同的系統(tǒng)中，一般情況下，客戶的自然人信息主要集中在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，消費特征主要集中在渠道和產(chǎn)品系統(tǒng)中。畫像流程的第一步就是將這些分散在各個系統(tǒng)的用戶信息收集起來集中處理。將五大數(shù)據(jù)源信息集中起來按照設(shè)定規(guī)則生成標(biāo)簽元數(shù)據(jù)體系。五大數(shù)據(jù)源包括互聯(lián)網(wǎng)、通信網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)平臺系統(tǒng)、IT生產(chǎn)系統(tǒng)、合作伙伴。

其中來自通信網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)平臺系統(tǒng)和IT生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，可信度高，采集方式為在系統(tǒng)中直接獲取。IT生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源主要包括電子化銷售服務(wù)管理系統(tǒng)（ESS）、業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)（BSS）、企業(yè)管理域（MSS）和運營支撐域（OSS）等。ESS主要負(fù)責(zé)管理終端銷售；BSS主要負(fù)責(zé)客戶關(guān)系管理、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、計費賬務(wù)、綜合結(jié)算、營銷支撐等功能，它包括總部CRM、集中 PRM 和集中集團(tuán)客戶等系統(tǒng)；MSS主要負(fù)責(zé)電信企業(yè)運營的流程管理，它包括ERP、OA、財務(wù)和人力資源等系統(tǒng)；OSS是一個綜合的業(yè)務(wù)運營和管理平臺，同時也是真正融合了傳統(tǒng)IP數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)與移動增值業(yè)務(wù)的綜合管理平臺。它主要由網(wǎng)絡(luò)管理、系統(tǒng)管理、計費、營業(yè)、賬務(wù)和客戶服務(wù)等部分組成。

來自合作伙伴的數(shù)據(jù)源主要包括公共機構(gòu)和數(shù)據(jù)/知識合作伙伴，屬于外部數(shù)據(jù)，價值密度中等，包含了第三方的用戶/企業(yè)的各方面信息，需要與內(nèi)部高可信數(shù)據(jù)相互驗證，獲取方式可通過合作伙伴直接獲取。

來自互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)源主要包括互聯(lián)網(wǎng)的訪問行為、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站內(nèi)容，屬于外部數(shù)據(jù)，價值密度低，包含互聯(lián)網(wǎng)上的各種行為/言論，可信度低，需要與內(nèi)部高可信數(shù)據(jù)驗證?；ヂ?lián)網(wǎng)信息庫的數(shù)據(jù)源主要來自移動用戶上網(wǎng)日志和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，其中移動用戶上網(wǎng)日志數(shù)據(jù)是采用 FTP（文件傳輸協(xié)議）文件方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是建立多臺服務(wù)器集群，通過實現(xiàn)分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集、插件采集、模擬采集等技術(shù)方式進(jìn)行高效的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集。

4.2 標(biāo)簽梳理

用戶畫像的第二步是根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型梳理用戶標(biāo)簽。標(biāo)簽是指對客戶行為數(shù)據(jù)與基本信息進(jìn)行分析、歸納，提煉出的客戶行為特征或?qū)傩蕴卣鳎ㄈ缧詣e標(biāo)簽），即描述男女兩性區(qū)別的客戶特征?；A(chǔ)標(biāo)簽庫主要由電信業(yè)務(wù)基礎(chǔ)標(biāo)簽庫、互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)標(biāo)簽庫兩部分組成，分為五大類，即自然人標(biāo)簽、個人標(biāo)簽、通信標(biāo)簽、互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽以及應(yīng)用標(biāo)簽。電信業(yè)務(wù)基礎(chǔ)標(biāo)簽庫以應(yīng)用需求和用戶的業(yè)務(wù)使用特征為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)據(jù)支撐能力，反映用戶全生命周期的行為特征，包括基本屬性、產(chǎn)品需求、業(yè)務(wù)特征、消費特征、渠道特征、終端偏好、客戶服務(wù)評價及位置軌跡八大類內(nèi)容。互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)標(biāo)簽庫（互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容偏好標(biāo)簽庫）的設(shè)計，參考主流互聯(lián)網(wǎng)門戶網(wǎng)站和應(yīng)用商店的分類目錄，借鑒電信行業(yè)經(jīng)驗，將用戶上網(wǎng)行為分為新聞資訊、通信交流、娛樂休閑、生活服務(wù)、商務(wù)應(yīng)用、自有業(yè)務(wù)、工具和使用偏好8類[5]。

4.3 業(yè)務(wù)場景的理解

用戶畫像的第三步是對業(yè)務(wù)需求的理解，將業(yè)務(wù)語言轉(zhuǎn)化為建模語言，為下一步的數(shù)據(jù)建模做準(zhǔn)備。

· 根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景需求確定用戶畫像的目的，在此基礎(chǔ)上制定用戶畫像標(biāo)簽，形成畫像用戶的特征標(biāo)簽庫。

· 確定畫像目的后，根據(jù)畫像目的找到強相關(guān)信息，剔除不重要的弱相關(guān)信息。強相關(guān)信息是指同業(yè)務(wù)場景需求直接相關(guān)的信息，可以是因果信息，也可以是相關(guān)程度很高的信息。強相關(guān)信息可以幫助定位目標(biāo)客戶，了解客戶潛在需求，開發(fā)需求產(chǎn)品。只有強相關(guān)信息才能有效結(jié)合業(yè)務(wù)需求，創(chuàng)造商業(yè)價值。

· 集中了所有強相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)簽之后，依據(jù)業(yè)務(wù)需求，對標(biāo)簽進(jìn)行加工整理，需要對定性的標(biāo)簽進(jìn)行定量以方便數(shù)據(jù)分類和篩選。這部分工作一般在數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行，定性信息進(jìn)行定量分類是用戶畫像的一個重要工作環(huán)節(jié)，具有較高的業(yè)務(wù)場景要求，主要目的是將復(fù)雜數(shù)據(jù)簡單化，形成用戶特征標(biāo)簽庫。

4.4 數(shù)據(jù)建模

通過對業(yè)務(wù)場景的理解可以確定數(shù)據(jù)建模的輸入以及建模目的。對數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗后，就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)建模主要包括數(shù)據(jù)核查、數(shù)據(jù)處理、變量相關(guān)性分析、變量篩選以及模型建立。

4.5 提供標(biāo)簽/數(shù)據(jù)可視化

在數(shù)據(jù)建模完成后，需要對數(shù)據(jù)模型進(jìn)行可視化的展現(xiàn)。所以畫像步驟的最后一步就是給用戶打上標(biāo)簽，即以可視化的形式清晰簡潔地將數(shù)據(jù)建模的結(jié)果傳達(dá)出來。

5 用戶畫像基于用戶流失預(yù)測的實踐

5.1 畫像概述

將業(yè)務(wù)場景與用戶畫像深度結(jié)合，篩選出具有價值的數(shù)據(jù)和客戶，精準(zhǔn)地定位目標(biāo)客戶，觸達(dá)客戶，對營銷效果進(jìn)行記錄和反饋。以存量用戶保有為例，具體步驟如下。

步驟1 確定畫像的目的，通過梳理各類流失模型應(yīng)用場景得出流失定義，如不出賬、極低三無、狀態(tài)不正常行為等，然后根據(jù)流失定義確定用戶畫像的目的，即對定義的預(yù)警用戶進(jìn)行數(shù)量保有。

步驟 2 根據(jù)畫像目的來篩選預(yù)警用戶強相關(guān)信息標(biāo)簽，如用戶的生命周期、消費行為、通信行為、產(chǎn)品使用和行為偏好等標(biāo)簽。

步驟 3 根據(jù)步驟 1篩選出來的強相關(guān)客戶聚類信息，經(jīng)過標(biāo)簽定性和定量形成用戶特征標(biāo)簽庫。最后通過流失預(yù)警用戶特征標(biāo)簽庫篩選出實際的目標(biāo)用戶，以提升客戶使用感知為手段，通過匹配維系產(chǎn)品資源，為篩選出的目標(biāo)客戶推薦合適產(chǎn)品，實現(xiàn)客戶維挽的最終目的。

5.2 流失預(yù)警的理解

將用戶畫像技術(shù)應(yīng)用在流失預(yù)警上需要對業(yè)務(wù)場景有深入的理解。確定流失預(yù)警的定義為拆機離網(wǎng)、不出賬、極低三無和狀態(tài)不正常。其中，離網(wǎng)用戶毋庸置疑是流失；不出賬用戶根據(jù)探索和市場部經(jīng)驗基本可以定義為流失；極低三無用戶約占整個離網(wǎng)人數(shù)的 98%，且每個月離網(wǎng)速度在 14%左右，需將這部分用戶定義為流失用戶，作為模型目標(biāo)變量，確保后期模型能夠提前在極低三無前發(fā)現(xiàn)目標(biāo)；狀態(tài)不正常的用戶后期有67%轉(zhuǎn)為不出賬和極低三無，基本可以定義為流失用戶。綜上所述，得出流失定義為：如果用戶在T月為在網(wǎng)出賬、非極低三無、狀態(tài)正常的用戶，在（T+1）月及以后發(fā)生離網(wǎng)、不出賬、轉(zhuǎn)為極低三無、轉(zhuǎn)為狀態(tài)不正常即視為流失用戶。隨著3G與4G網(wǎng)絡(luò)與業(yè)務(wù)的不斷普及，用戶在行為上也出現(xiàn)了風(fēng)格迥異的局面，對全網(wǎng)用戶籠統(tǒng)地構(gòu)建流失模型已經(jīng)完全無法適應(yīng)當(dāng)前情況，需要針對性差異化構(gòu)建流失模型。目前，市場維系產(chǎn)品以合約（終端合約、單卡類合約）產(chǎn)品、單產(chǎn)品（裸機、流量包和語音包）、固網(wǎng)融合業(yè)務(wù)產(chǎn)品為主。

5.3 模型建立

根據(jù)不同地區(qū)（城市人口結(jié)構(gòu)、用戶特點）以及不同業(yè)務(wù)體系（2G、3G、4G）用戶行為的特點，分別搭建流失模型。如合約到期流失模型、可提前續(xù)約用戶流失模型、逾期未續(xù)約用戶流失模型、合約成長期用戶流失模型、單卡用戶流失模型等。以提前續(xù)約用戶流失模型為例，模型輸入為：選取本網(wǎng)3G用戶近3個月的用戶信息（使用指標(biāo)、消費行為指標(biāo)、終端指標(biāo)等），并根據(jù)經(jīng)驗創(chuàng)建出具有顯著相關(guān)性的衍生變量，通過數(shù)據(jù)清洗、單變量分析、雙變量分析和相關(guān)性分析等，最終確定建模所需變量。模型數(shù)據(jù)預(yù)處理過程如下：數(shù)據(jù)核查，根據(jù)業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)及客觀經(jīng)驗來判斷提取的建模數(shù)據(jù)是否正確、可用；數(shù)據(jù)處理，對于值域過大的非錯誤數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)去極值化處理；相關(guān)性分析，提取對目標(biāo)變量強相關(guān)的變量，能夠大大縮短模型的運行周期、提升模型的運行效率及精準(zhǔn)度；變量篩選，根據(jù)業(yè)務(wù)經(jīng)驗和相關(guān)性分析選取重要的模型輸入變量。然后再進(jìn)行模型算法對比分析：邏輯回歸對數(shù)據(jù)整體結(jié)構(gòu)的分析優(yōu)于決策樹，而決策樹對局部結(jié)構(gòu)的分析優(yōu)于邏輯回歸。

離網(wǎng)預(yù)測準(zhǔn)確率：S為全體用戶數(shù)，P為預(yù)測流失用戶數(shù)、C為真實流失用戶數(shù)，P與C的交集即正確預(yù)測用戶數(shù)。離網(wǎng)預(yù)測準(zhǔn)確率如圖4所示[6]。

圖4 離網(wǎng)預(yù)測準(zhǔn)確率

預(yù)測準(zhǔn)確率計算式為：預(yù)測流失用戶數(shù)P=預(yù)測流失（實際非流失）+預(yù)測流失（實際流失），P∩C=預(yù)測流失（實際流失）。預(yù)測準(zhǔn)確率（查準(zhǔn)率）等于正確預(yù)測用戶數(shù)除以預(yù)測流失用戶數(shù)。

打標(biāo)簽用戶數(shù)據(jù)組離網(wǎng)預(yù)測準(zhǔn)確率計算為：預(yù)測流失用戶數(shù)P=72 022，預(yù)測流失（實際流失）P∩C=61 720，查準(zhǔn)率

提前續(xù)約用戶流失模型訓(xùn)練結(jié)果見表1。

表1 提前續(xù)約用戶流失模型訓(xùn)練結(jié)果

5.4 模型運用及結(jié)果

將模型結(jié)果應(yīng)用到合約到期流失預(yù)警名單、提前續(xù)約/逾期續(xù)約流失預(yù)警名單、單卡類用戶流失預(yù)警名單中，每月輸出移動互聯(lián)網(wǎng)用戶中流失概率為極高/高的用戶并對其進(jìn)行月度維系挽留，每天輸出流失概率極高的特定人數(shù)用戶并進(jìn)行預(yù)警。模型應(yīng)用對比結(jié)果如下。

（1）解決目標(biāo)不明確

傳統(tǒng)手段無法精準(zhǔn)且全面地捕獲流失用戶；流失模型可以準(zhǔn)確地捕獲流失目標(biāo)。

（2）解決方向不明確

傳統(tǒng)的維系手段無法對不同流失原因的用戶差異化營銷；流失模型可以準(zhǔn)確識別用戶離網(wǎng)原因。

（3）解決節(jié)奏不明確

以往的維系節(jié)奏單一，所有用戶統(tǒng)一時間段維系；流失模型能夠明確緊急流失用戶和緩期流失用戶。

（4）解決資源浪費

傳統(tǒng)手段無法區(qū)分流失風(fēng)險大小，無法做到資源合理投放；流失模型針對不同流失風(fēng)險的用戶，精準(zhǔn)化維系資源投放。

6 結(jié)束語

用戶畫像的本質(zhì)是深度分析客戶，掌握有價值數(shù)據(jù)，找到目標(biāo)客戶，按照客戶需求來定制產(chǎn)品，利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)價值變現(xiàn)[7,8]。運營商擁有豐富的海量數(shù)據(jù)，具有天然的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，在目前存量發(fā)展模式下，利用畫像技術(shù)實現(xiàn)企業(yè)存量用戶價值經(jīng)營是必然的選擇，更為有效的畫像方法有待進(jìn)一步思考和實踐。

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