［張雄 肖慧 鄭淑琴］

1 引言

我國目前處于5G 發(fā)展的第一梯隊，近年來站點建設(shè)速度不斷推進(jìn)，終端、產(chǎn)業(yè)、生態(tài)不斷完善，展現(xiàn)了廣闊的市場潛力。與此同時，5G 消費級應(yīng)用仍處于初期，創(chuàng)新型應(yīng)用尚未成熟，業(yè)務(wù)仍以4G 應(yīng)用體驗為主，終端滲透率約為15%～20%，5G 開關(guān)打開占比不足70%，5G 流量占比不足5%。提升5G 網(wǎng)絡(luò)利用率的難點在于5G 終端用戶開關(guān)打開狀態(tài)識別，5G 用戶畫像建立，5G 網(wǎng)絡(luò)盲區(qū)準(zhǔn)確定位等?；贒PI 大數(shù)據(jù)的5G 流量經(jīng)營方案可拉通運營商前后端部門，市場側(cè)通過基于大數(shù)據(jù)用戶畫像的“六因法”進(jìn)行高價值用戶發(fā)展、5G 終端換機、5G 開關(guān)/套餐營銷，網(wǎng)絡(luò)側(cè)通過信令面駐留時長統(tǒng)計、用戶登網(wǎng)識別進(jìn)行5G 駐留比、登網(wǎng)率提升，業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同，提升用戶感知，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)價值最大化，驅(qū)動5G 商業(yè)成功。

2 DPI 大數(shù)據(jù)支撐5G 流量經(jīng)營的方案

2.1 DPI 介紹

DPI（Deep Packet Inspection 深度報文檢測技術(shù)）是一種基于應(yīng)用層的流量檢測和控制技術(shù)，當(dāng)IP 數(shù)據(jù)包、TCP 或UDP 數(shù)據(jù)流通過基于DPI 技術(shù)的系統(tǒng)時，該系統(tǒng)通過深入讀取IP 包載荷的內(nèi)容來對OSI 七層協(xié)議中的應(yīng)用層信息進(jìn)行重組，從而得到整個應(yīng)用程序的內(nèi)容，然后按照系統(tǒng)定義的管理策略對流量進(jìn)行整形操作。DPI 識別算法主要包括如下兩步：第一步，探針將流識別為子協(xié)議或者協(xié)議，然后根據(jù)子協(xié)議-協(xié)議的從屬關(guān)系識別出協(xié)議；第二步，在已識別的協(xié)議基礎(chǔ)上，進(jìn)一步識別出應(yīng)用軟件。從協(xié)議識別為應(yīng)用一般采用特征字識別、協(xié)議解析后特征字識別和關(guān)聯(lián)識別等幾種方法：

（1）特征字識別：協(xié)議上的應(yīng)用種類比較少的時候一般采用特征字識別，通過協(xié)議特征字+應(yīng)用特征字的方式，直接識別為應(yīng)用。

（2）協(xié)議解析后特征字識別：對于一些非常通用的協(xié)議，例如HTTP，其上應(yīng)用數(shù)量非常多，直接通過特征字識別的方式可能會有誤判，這時可以通過解析消息的內(nèi)容，然后對特定的協(xié)議字段用特征字識別的方法來區(qū)分。例如對于HTTP 協(xié)議，先解析HTTP 消息取出URL、HOST 等字段，然后對這些字段查找相應(yīng)的特征，例如查找HOST 字段上的facebook.com、youtube.com 等特征字，從而識別出具體的應(yīng)用。

（3）關(guān)聯(lián)識別：對于加密的應(yīng)用，例如采用HTTPS協(xié)議傳輸?shù)腇acebook，可以采用關(guān)聯(lián)識別方法。

2.2 基于市場側(cè)的5G 流量經(jīng)營方案

圍繞用戶服務(wù)和業(yè)務(wù)營銷，通過利用系統(tǒng)建模能力，對客戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，建立全客戶匹配策略來構(gòu)建5G 營銷場景化運營體系，為營銷人員提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支撐。本文提出了基于大數(shù)據(jù)用戶畫像的“六因法”，進(jìn)行5G 精準(zhǔn)營銷，實現(xiàn)用戶遷轉(zhuǎn)，5G 流量快速發(fā)展。

“六因法”基于用戶差異化層次需求理論建模，通過多元化、差異化和個性化構(gòu)建用戶非線性消費需求和驅(qū)動力，結(jié)合用戶差異化需求細(xì)分，制定用戶遷移及價值運營?！傲颉笔峭ㄟ^O+B 域大數(shù)據(jù)分析對用戶特征精準(zhǔn)分層，將用戶特征分為內(nèi)在需求力，個人消費力，終端驅(qū)動力，外在因素，外在影響以及遷移行為。“六因法”的技術(shù)實現(xiàn)是基于O+B 域數(shù)據(jù)源通過數(shù)據(jù)模型構(gòu)建標(biāo)簽，通過大數(shù)據(jù)建模分析對用戶進(jìn)行打標(biāo)簽，將擁有相同標(biāo)簽的用戶細(xì)分為同一個群體，針對不同群體制定不同的營銷策略，從而實現(xiàn)用戶精準(zhǔn)遷移。

2.2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)簽

首先通過利用DPI 數(shù)據(jù)制作“六因”的用戶基礎(chǔ)特征，其中包括內(nèi)在需求力（視頻流量，視頻時延，視頻下載速率，游戲上下行RTT 時延，游戲時長等），個人消費力（ARPU值，DOU，套餐等），終端驅(qū)動力（終端價格，使用時長，換機周期等），外在因素（漫游天數(shù)等），外在影響（付費行為等），遷移行為（副卡以及APP 訪問等）O 域+B域標(biāo)簽。如表1 所示。

表1 用戶特征字段說明

2.2.2 用戶分群

其次，通過DPI 數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽建模，將原始數(shù)據(jù)制作成5G 開關(guān)是否打開，是否是5G 終端，終端型號，5G駐留程度，常駐小區(qū)，是否為投訴小區(qū)，是否5G 登網(wǎng)，是否打開SA 開關(guān)等用戶標(biāo)簽（以5G 開關(guān)為例簡要說明一下數(shù)據(jù)標(biāo)簽的制作過程，利用DPI 解析的單據(jù)中DCNR字段，代表Attach/TAU Request 流程上報的終端能力，其中DCNR=1 為開關(guān)打開）。將數(shù)據(jù)標(biāo)簽制作完畢后，對用戶進(jìn)行打標(biāo)，制作用戶標(biāo)簽表。如表2 所示。

表2 數(shù)據(jù)標(biāo)簽說明

通過對用戶標(biāo)簽表中用戶的5G 流量進(jìn)行分析，結(jié)合5G 流量貢獻(xiàn)程度對用戶進(jìn)行分群，通過對每個用戶近兩個月的4G 流量情況，5G 流量情況進(jìn)行聚類分析，結(jié)合專家經(jīng)驗，將具有相同流量貢獻(xiàn)的用戶劃分為同一群體。因此將用戶群體分為5G 終端開關(guān)打開用戶，5G 終端開關(guān)關(guān)閉用戶，5G 終端5G 套餐用戶，5G 終端4G 套餐用戶等，用戶細(xì)分如圖1 所示。

圖1 用戶細(xì)分邏輯說明

2.2.3 用戶差異化需求細(xì)分

對不同的用戶群體進(jìn)行用戶細(xì)分，將用戶從價值，偏好進(jìn)行畫像制作，將用戶劃分為重度游戲用戶，重度社交用戶，重度視頻用戶，高流量用戶，低流量用戶。重度業(yè)務(wù)計算原則是基于用戶一周內(nèi)各類數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)總時長、流量大小、訪問次數(shù)、各業(yè)務(wù)權(quán)重綜合計算，取熵值最大者為重度者，同時根據(jù)哪類業(yè)務(wù)時長占比最大的為該類業(yè)務(wù)重度用戶；靜默用戶是指有一周內(nèi)有信令但無流量的用戶；低流量用戶是指一周內(nèi)用戶日均流量均值小于5 MB，如圖2 所示。

圖2 用戶畫像邏輯說明

2.2.4 營銷運營策略制定

將遷移用戶分群，用戶差異化需求細(xì)分進(jìn)行匹配，最終制定相應(yīng)的終端營銷，開關(guān)營銷，高價值用戶發(fā)展策略進(jìn)行5G 流量經(jīng)營，在營銷實踐中，對營銷起到關(guān)鍵作用的TOP3 標(biāo)簽有5G 用戶駐留程度、4G 用戶常駐區(qū)域、終端開關(guān)情況。

2.3 基于網(wǎng)絡(luò)側(cè)的5G 流量經(jīng)營方案

基于網(wǎng)絡(luò)側(cè)的5G 流量經(jīng)營方案主要通過提升5G 登網(wǎng)率、駐留比及補足4G 高負(fù)荷區(qū)域5G 覆蓋盲區(qū)識別（價值建站）推動4G 流量向5G 流量遷轉(zhuǎn)。

2.3.1 5G 登網(wǎng)率提升

5G 登網(wǎng)率表征5G 終端用戶對5G 網(wǎng)絡(luò)的使用率，反映了網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況的同時，代表了部分用戶對5G 網(wǎng)絡(luò)的使用意愿。5G 登網(wǎng)率的定義如下，其中，5G 用戶定義為統(tǒng)計周期內(nèi)在5G 產(chǎn)生過流量的用戶，5G 終端用戶通過DPI 數(shù)據(jù)識別TAC 碼與終端庫識別。

本文提出的登網(wǎng)率提升方案如下：

（1）基于DPI 數(shù)據(jù)識別5G 終端用戶5G 開關(guān)狀態(tài)，排除開關(guān)關(guān)閉的用戶（市場側(cè)開展開關(guān)引導(dǎo)），篩選出5G 開關(guān)打開未登網(wǎng)用戶；

（2）分析5G 開關(guān)打開未登網(wǎng)用戶的TOP 4G 駐留小區(qū)形成運動軌跡；

（3）聯(lián)合無線側(cè)從覆蓋、故障核查、策略配置等維度定位用戶未登網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)原因并進(jìn)行優(yōu)化。無線側(cè)登網(wǎng)率TOP 質(zhì)差小區(qū)定位思路如圖3 所示。

圖3 無線側(cè)登網(wǎng)率TOP 質(zhì)差小區(qū)定位思路

2.3.2 5G 駐留比提升

5G 駐留比表征5G 用戶事實上享受到5G 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的比例，有效反映了網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況。提升5G 駐留比可以引導(dǎo)4/5G 用戶遷移，一方面緩解了4G 高負(fù)荷情況，另一方面高制式帶來更好的用戶體驗。5G 駐留比的定義如下，其中，5G 用戶定義為統(tǒng)計周期內(nèi)在5G 產(chǎn)生過流量的用戶：

業(yè)務(wù)時長的計算需按時序關(guān)聯(lián)5G 用戶在5GC/EPC的關(guān)鍵流程（如Modify Bearer Request），區(qū)分45 小區(qū)并記錄持續(xù)時間，同時剔除非網(wǎng)絡(luò)原因影響（如：關(guān)閉終端SA 功能、EPS FB 呼叫觸發(fā)回落），最后將用戶在4/5G小區(qū)的業(yè)務(wù)時長分別求和。

本文提出的駐留比提升方案通過按行政區(qū)/基站對比分析駐留比，從低駐留和高倒流兩個角度提取TOP 質(zhì)差5G 小區(qū)/5-4 小區(qū)對，聯(lián)合無線側(cè)開展配置核查與覆蓋分析，聚焦5G 駐留“假”、“啞”、“無”等問題場景，識別5G 網(wǎng)絡(luò)的“使用盲點”，支撐網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和優(yōu)化。

（1）假5G：5G 終端駐留在4G 錨點上，錨點覆蓋與5G 覆蓋不匹配。體現(xiàn)在駐留比TOP 4G 小區(qū)周邊有5G覆蓋，對應(yīng)5G 小區(qū)駐留比低或為0，5G 終端主要駐留在錨點上，共站5G 站點或存在故障；

（2）啞5G：5G 終端駐留區(qū)域有5G 覆蓋，但無法占用。體現(xiàn)在駐留比TOP 4G 小區(qū)周邊有5G 覆蓋，對應(yīng)5G 小區(qū)駐留比為0，可能存在錨點配置異常、X2 漏配/故障/滿配、傳輸鏈路故障、鄰區(qū)漏配等問題；

（3）無5G：5G 終端集中區(qū)域，無5G 網(wǎng)絡(luò)覆蓋，體現(xiàn)在駐留比TOP 4G 小區(qū)周邊無5G 小區(qū)覆蓋，即5G 建設(shè)與業(yè)務(wù)發(fā)展不匹配，需要推動5G 站點建設(shè)。

無線側(cè)駐留比TOP 質(zhì)差小區(qū)定位思路如圖4 所示。

圖4 無線側(cè)駐留比TOP 質(zhì)差小區(qū)定位思路

2.3.3 5G 覆蓋盲區(qū)識別

5G 覆蓋盲區(qū)識別方案通過小區(qū)級5G 連接/用戶比、小區(qū)流量等關(guān)鍵字段，進(jìn)行站點篩選和優(yōu)先級劃分，找出5G 覆蓋空洞，支撐5G 網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)規(guī)劃。5G 連接/用戶比反應(yīng)5G 站點連接活躍度，定義如下：

5G 連接/用戶比小于1 時判定站點連接異常（即該小區(qū)下存在開關(guān)打開的用戶，但所有/大部分未發(fā)起輔站變更流程），篩選滿足5G終端開關(guān)打開用戶數(shù)大于一定值，126 成功次數(shù)≥0，4G 流量＞0 的4G 錨點站進(jìn)行無線側(cè)覆蓋和指標(biāo)排查，具體思路與登網(wǎng)率排查一致。

3 方案運用及實施建議

該方案在某區(qū)域聯(lián)合市場部及無線網(wǎng)優(yōu)團(tuán)隊開展實踐運用，一階段全網(wǎng)駐留比提升2.8%，整改小區(qū)5G 駐留時長增加10%；協(xié)助市場部提前1.5 月完成全年5G 套餐發(fā)展目標(biāo)，5G 活躍用戶數(shù)增長率提升14.03%，5G 用戶數(shù)單月增長8 倍（7 萬->59 萬）。

不同地市由于5G 建設(shè)進(jìn)展和終端滲透率差異，5G用戶模型會有很大變化，初期應(yīng)以套餐營銷為主要發(fā)力點；第二階段終端關(guān)注終端推廣與開關(guān)信息發(fā)送，特別要關(guān)注5G 分流比，第三階段當(dāng)用戶達(dá)到一定規(guī)模后重點關(guān)注網(wǎng)絡(luò)問題及用戶體驗。整體分流方案基于DPI 大數(shù)據(jù)分析，同時融合B 域套餐數(shù)據(jù)進(jìn)行模型建立，建議引入無線網(wǎng)管數(shù)據(jù)聯(lián)合分析，提高問題定位效率和準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語

未來幾年是我國5G 發(fā)展的關(guān)鍵時期，必須把握住這一歷史機遇期。針對2C 市場5G 終端滲透率、開關(guān)打開率仍較低，缺乏爆款應(yīng)用為5G 價值釋放帶來的巨大挑戰(zhàn)；以及5G 基站耗電量過大，覆蓋區(qū)域小，產(chǎn)業(yè)生態(tài)不成熟等因素給運營商網(wǎng)絡(luò)運營提出了新的難題。本文提出了基于DPI 大數(shù)據(jù)的5G 網(wǎng)絡(luò)流量分流方案，分別從網(wǎng)絡(luò)側(cè)提升5G 駐留比和登網(wǎng)率，實現(xiàn)業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同，提升用戶感知，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)價值最大化；從市場側(cè)進(jìn)行高價值用戶發(fā)展、5G 終端換機、5G 開關(guān)/套餐營銷，提升5G用戶市場占有率。