大数据分析在宽带用户维系中的应用

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1、大数据分析在宽带用户维系中的应用随着市场竞争的日益加剧和市场需求的逐渐饱和，宽带用户发展已经受到越来越大的竞争压力，增量市场发力不足，存量市场流失日趋严重。因此，减少客户流失、延长宽带用户的生命周期，成为当前电信宽带发展的重中之重。在这样的背景下，进行宽带用户消费行为数据分析，建立宽带用户流失预警模型，成为当前市场经营的重要工作之一。传统的用户流失预警模型通常只分析用户属性、电信消费特征等因素，没有考虑用户的上网行为特征。随着大数据时代的到来，电信运营商进行了DPI数据储备，为了解用户在线浏览行为特征和行为

2、偏好提供了海量数据支撑。因此，在传统的流失预警模型中融入用户互联网DPI消费行为因子，将有利于电信企业更全面地了解宽带用户需求，从而实施更有针对性的维系策略。◎撰文/季鸿虞苏妍王圣龙研究概述及定义在本次宽带用户维系研究中，我们把流失客户定义为，客户由于某些主观或客观原因与电信公司解除宽带合约，并且拆除相关宽带设备。流失客户的特征一般是：具有离网倾向，并且在未来很短的一段时间内离网。我们搭建流失预警模型的目的在于洞察客户的离网倾向并进行预警，以帮助电信企业完善其产品或服务，从而达到挽留客户在网的目的。本次宽带

3、用户流失预警研究共抽取了某本地网电信公司2013年4月份宽带协议到期的样本用户1万多个，并对1万多个用户进行拍照锁定，追溯其2013年1月~3月的电信消费行为数据及互联网浏览行为数据，发现流失客户行为特征并进行预警。此次研究主要做了三大方面的工作：一是融入URL分析，了解宽带用户的上网偏好；二是分析影响宽带用户离网的关键指标，建立宽带用户流失预警模型，得出流失预警算法规则和最终输出离网预警名单；三是聚类研究宽带流失用户的特征，制定针对性的维系策略。宽带用户上网偏好分析在用户上网偏好分析模型中，我们采取了聚类

4、分析和关联分析的方法，对上网类别、上网时间以及流失/非流失客户行为进行了比对。●上网类别分析。通过分析发现，家庭客户上网类别多集中在13个～18个，上网类别集在中前五位的网站类型分别为电脑网络、购物、社交、影视和新闻（见图1），电信运营商可以在用户经常浏览的这类网站里植入针对性的广告进行促销。682014.3C-EnterpriseManagement通信企业管理图1家庭用户上网类别偏好通过关联分析发现，在10多个上网类别中，游戏和社交、游戏和影视、知识百科和电脑网络三大类别间存在较强的关联关系（见图2）

5、。其中游戏和知识百科两类网站由于受众面最广泛而成为两大源节点。这有助于我们开展交叉营销，就如同啤酒和尿布的案例，将两类看似毫无关系实则有很强关联的事物放在一起营销，可以起到很强的促进销售的作用。图2上网类别关联分析●上网时段分析。通过分析发现，晚上是上网时段最高峰，早上达到低谷，而且在不同时段用户的上网类别偏好存在显著差异。例如，汽车类网站在晚上被浏览的比例远高于下午，而娱乐休闲在晚上和下午被浏览的比例差距最小（见研究Research图3）。这可以帮助电信公司在互联网营销信息投放的时候，选择恰当的投放时间，

6、以收到最佳营销效果。图3不同时段的上网类别分析●流失客户上网行为特征。通过分析发现，流失客户与非流失客户在网站偏好上存在一定差异，流失客户更偏向于购物、电脑网络、动漫类网站，而非流失客户更偏向于社交、影视类网站。同时，流失客户的宽带利用率低于非流失客户（见图4），大多数流失客户的上网类别数小于15类，而大多数非流失客户的上网类别数大于15类，这说明离网倾向与网络依赖性存在强相关的关系，需要特别关注上网类别数明显减少的用户。图4流失/非流失客户上网类别数比对流失预警模型搭建基于大数据的流失预警模型的建模思路与

7、传统的流失预警模型基本类似，但在字段采集时加入了用户互联网DPI消费行为字段，从而使模型更贴合互联网时代用户的消费行为特征。建模思路见表1。表1宽带用户流失预警模型建模思路●模型算法在建立宽带用户流失预警模型的过程中，为明确建立预测流失的指标以及输出影响流失的关键规则，我们选择了逻辑回归和C5.0决策树两种算法，在最终模型输出阶段，综合了两大算法的结果，使模型查全率达到70.35%，命中率达到55.12%，保证了最终模型实施的有效性。表2模型评估结果●模型结果模型输出的结果包括预测的流失客户名单以及流失客

8、户的典型特征（见表3），可以看到在流失客户的典型特征中明显出现了互联网的在线消费行为因子（URL点击数、上网类别集中度等）。由表3分析，笔者认为可以把宽带流失客户的行为特征归纳为四个方面：一是网络日常使用减少，如连续几个月URL点击数减少，周均周末上网天数减少。二是日常费用支出减少，尤其是月均IPTV费用的减少。三是入网时长短，入网时长越短的用户越容易发生流失，通常入网两年是用户出现离网倾向的阀值。四是上网类别偏