NG2BASS30技术规范数据集市.docx

《NG2BASS30技术规范数据集市.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《NG2BASS30技术规范数据集市.docx（79页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、NG2BASS30技术规范数据集市中国移动通信企业标准QB-Y-004-2010中国移动省级NG2-BASS技术规范数据集市分册The Technical Specification Fasciculefor Data Mart of New Generat i on BusinessAnalysis Support System版本号：3. 0. 0xxxx-xx-xx 公布xxxx-xx-xx 实施中国移动通信集团公司 公布立端到端解决方案；满足VGOP数据存储、数据分析的需求，提升数据及信息业务监控与稽核的支 撑能力；针对数据及信息业务提升营销支撑能力，加强对数据及信息业务资费营销案推

2、荐、数据及信息新业务推荐等应用的建设，满足数据及信息业务精准化营销需 求。 提升集团客户数据集市对集团客户业务运营管理的分析支撑能力增强集团客户业务数据集市支撑能力，基于集团客户业务的具体问题，建立端 到端解决方案；满足ESOP数据存储、数据分析的需求，提升集团客户业务监控与稽核的支撑 能力；针对集团客户业务提升营销支撑能力，加强集团客户关健指标监控、集团客户 信息化重点业务监控等应用的建设，满足集团客户业务精准化营销需求。4.3 建设原则数据集市的建设应该遵循下列原则：1 .唯一性原则省级经营分析系统数据仓库是数据集市的唯一数据来源，数据集市的源数据皆来自 省级经营分析系统数据仓库。2 .标

3、准化原则数据集市的逻辑模型要求遵照经营分析系统数据仓库逻辑模型规范中有关数据集 市的有关要求进行构建。3 .统一访问原则数据集市各项应用展现功能务必集成在经营分析门户中，并通过该门户进行访问。4 .功能复用原则充分利用经营分析系统现有功能（比如：营销支撑功能），提高经营分析系统现有 功能的利用率，避免重复投资与建设。数据仓库对计费清单数据统一处理，只提供清单 汇总信息，不提供计费清单数据给数据及信息业务数据集市与集团客户数据集市。5 .整合集中原则数据集市为业务部门及地市分公司提供统一与完善的分析管理支撑,各业务部门及 地市分公司的外围分析系统应逐步整合到数据集市中。6 .专业化原则按照分析专

4、业化的原则，将各业务部门及地市分公司需求与应用转移到地市数据集 市、数据与信息业务数据集市与集团客户数据集市上。4.4 数据集市定位数据集市是将数据仓库中的数据按照不一致角度进行组织与存储的过程,要紧负责地市级的业务，建立相应的业务主题。特点是数据粒度较粗，数据采取星型或者雪花型结构，较少保留历史数据，便于访问分析与快速查询。数据集市具有面向特定用户群所需、合理的查询响应时间、便于扩展的特点。数据集市定位如图4-1所示。VGOPESOP客户画像支坤集团客户画像支建集市应用分析支撵渠道分析支持集团客户业务分析支撑地市一线人员图4-1数据集市定位图数据仓库要紧负责企业级的决策，建立企业级的主题，仓

5、库数据结构通常情况下满足第3范式，保留有较多的历史数据，能够进行海量数据的处理与数据探索。具有面向主题、集成、相对稳固、反映历史回馈变化的特点。地市数据集市是面向地市一线的业务应用平台。通过端到端的流程解决一线业务人员的 实际问题。地市数据集市把仓库各个信息源中与一线人员有关的数据，按照不一致的角度、不一致 的类型集中存放在一起，供一线业务人员查询或者分发，从而为地市应用提供端到端的业务 流程解决方案。部门数据集市是面向各个业务部门，围绕不一致部门的业务问题集中支撑。部门数据集市把仓库各个信息源中与不一致部门有关的数据，按照不一致的角度、不一 致的类型集中存放在一起，为业务部门提供运营支撑，从

6、而为部门业务应用提供端到端的业 务流程解决方案。5 系统架构数据集市作为省级经营分析系统的逻辑组件,从省级经营分析系统数据仓库中抽取有关 数据进行转换与装载，并根据各自数据集市的逻辑模型规范构建形成数据集市，满足地市与 特定专业部门的个性化应用需求。数据集市以数据封装方式向省级经营分析系统客户分析及运营模块中的营销与服务管 理提供营销目标客户群，为市场营销提供支撑。本章要紧描述各数据集市的体系架构。5.1 地市数据集市架构体系结构地市数据集市体系结构遵循省级经营分析系统整体体系结构，其功能实体分布在经营分 析系统总体框架的数据层、功能层、应用层中，如图5-1所示。经营分析系统门户应用嵌入信息推

7、送接口地市数据集市体架构信息适配了层应用层 数据层中高端离网预警自助报表地市数据集市重点应用恶意欠猜风险监控预警区域客户精确细分重点KPI指标监控预警L业务系统夕胸磔口功能子层获取层图5-1地市数据集市体系结构数据获取地市数据集市通过数据抽取、转换与加载过程从数据仓库获取数据，另外，地市集市支 持从外部系统中直接导入格式化的数据，导入数据的格式能够根据具体的数据信息内容进行 灵活支撑。关于数据获取接口说明详见第12章。5.1.1.1 数据层数据层实现面向地市的数据集中存储与管理,形成与省级经营分析系统数据仓库相对独 立的数据集合。数据层数据要紧包含基础数据中参与人主题、服务主题、资源主题与帐务

8、主题等明细数 据、汇总数据中的日汇总、月汇总数据（比如KPI、报表、客户统一视图等）。地市数据集市的数据模型包含针对数据集市底层细节数据的实体-关系逻辑数据模型、 针对汇总数据的逻辑模型与针对信息子层的逻辑模型，模型的全面描述参见中国移动省级 NG2-BASS3.0技术规范逻辑模型分册。5.1.1.2 应用层地市数据集市应用层组合包装集市中的各类分析应用，针对一线业务人员具体问题，建 立基于角色的端到端解决方案。在地市数据集市的应用层中建立信息适配子层，通过对不一致角色信息适配解决方案的 描述，为地市数据集市使用人员定制了不一致的应用支撑方案。实现将地市数据集市的各类 应用，以合适的方式，通过

9、合适的渠道，提供给合适的角色。在地市数据集市的应用层中提供中高端离网监控预警、恶意欠费风险监控预警、重点 KPI指标监控预警、自助报表与区域客户精确细分等应用。5. 1. 1.4访问层经营分析门户是地市数据集市访问的统一入口。访问层实现KPI展现、报表展现等功能, 并利用经营分析门户提供的信息推送功能，通过短信、彩信或者邮件等多种方式，使一线业 务人员更方便地获取经营分析系统的信息，提升经营分析系统的全员支撑能力。地市数据集市的各项应用应遵循中国移动省级NG2-BASS技术规范总册V3O0中“经 营分析门户”章节对经营分析门户应用嵌入的开发要求，集成在经营分析门户中。地市数据 集市各类用户通过

10、统一的经营分析门户访问地市数据集市应用。5.1.2实现方式根据各地市分公司的实际情况，中国移动经营分析系统地市数据集市能够使用物理集中 与物理分布两种实现方式。5. 1.2. 1物理集中物理集中的方式是指地市数据集市的物理设备集中部署在省公司，与省级经营分析系统 数据仓库通过省公司核心局域网进行数据传输，地市分公司用户通过中国移动现有传输网对 数据集市进行访问。地市分公司能够根据实际情况建设单独型数据集市（单独型数据集市是 指一个地市分公司单独建设、单独使用的数据集市）或者者联合型数据集市（联合型数据集 市是指几个地市分公司联合建设、资源共享、单独使用的数据集市）。5. 1.2.2物理分布物理

11、分布的方式是数据集市的物理设备部署在地市分公司，各地市数据集市为单独型数 据集市，与省级经营分析系统数据仓库通过现有传输网进行数据传输，地市分公司用户对数 据集市的访问通过地市分公司核心局域网进行。5.2数据及信息业务数据集市架构体系结构数据及信息业务数据集市体系结构遵循省级经营分析系统整体体系结构,其功能实体分 布在经营分析系统总体框架的数据层、功能层、应用层中，如图5-2所示。经营分析系统门户数据及信息业务数据集市体架构数据及信息业务数据集市体架构数据及信息业务数据集市体架构应用层 数据层获取层J应用嵌入信息适配子层信息推送接口数据及信息业务数据集市重点应用数据及信息业务资钳菅精案推荐数据

12、及信息业务新业务推荐功能子层数据及信息业务数据集市存储数据封装数据提供数据获取数据仓库参与人主88童海主题I帐务主题I司事件主题清单汇总VG0P图5-2数据及信息业务数据集市体系结构5.2. 1.1数据获取数据及信息业务数据集市通过数据抽取、转换与加载过程从数据仓库获取数据，另外, 数据及信息业务数据集市支持从外部系统中直接导入格式化的数据，导入数据的格式能够根 据具体的数据信息内容进行灵活支撑。关于数据获取接口说明详见第12章。5. 2. 1.2数据层数据层实现面向数据及信息业务数据集市数据的集中存储与管理。数据层包含基础数据中参与人主题域、服务主题域、资源主题域、帐务主题域与事件主 题域的

13、日志等明细数据，也包含日常分析所涉及的汇总层的汇总数据与面向应用并对其他系 统提供数据支撑的信息子层数据。数据及信息业务数据集市的数据模型包含针对底层细节数据的实体-关系逻辑数据模 型、针对汇总数据的逻辑模型与针对信息子层的逻辑模型，具体内容参见中国移动省级 NG2-BASS3.0技术规范逻辑模型分册。数据层中的内容按照经营分析系统与VGOP的接口需求，通过数据封装的形式将客户 画像信息与数据及信息业务历史统计分析信息提供给VGOP。具体信息参见中国移动省级 NG2-BASS3.0技术规范外部接口分册中“互动接口”章节。5. 2.1.3应用层数据及信息业务数据集市应用层将集市中的各类分析应用组

14、合包装成个性化解决方案, 提供给不一致的使用对象，使数据及信息业务数据集市更好地支撑数据及信息业务运营，满 足数据及信息业务精准化营销需求。在数据及信息业务数据集市的应用层中提供数据及信息业务资费营销案推荐、数据及信 息新业务推荐等应用。5. 2. 1.4访问层经营分析系统门户是数据及信息业务数据集市访问的统一入口。数据及信息业务数据集 市的各项应用应遵循中国移动省级NG2-BASS技术规范总册V3.0.0中“经营分析门户” 章节对经营分析系统门户应用嵌入的开发要求，集成在经营分析系统门户中。数据及信息业 务数据集市利用经营分析系统门户提供的信息推送功能，通过短信、彩信或者邮件等多种方 式，对

15、业务部门人员提供便利的信息支撑。5. 2.2实现方式数据及信息业务数据集市使用物理数据集市实现方式。物理数据集市是指在省级经营分析系统中建立物理独立的数据集市。数据及信息业务数据集市遵循数据及信息业务数据集市 逻辑模型的要求，从数据仓库抽取数据。5.2.3数据及信息业务数据集市与VGOP的关系参见中国移动省级NG2-BASS多0P能力交互分册。5.3 集团客户数据集市架构5. 3. 1体系结构集团客户数据集市体系结构遵循省级经营分析系统整体体系结构,其功能实体分布在经 营分析系统的数据层、功能层、应用层中，如图5-3所示。访 问 层经营分析系统门户应用嵌入信息推送接口应 用 层数 据 层Av

16、H集团客户数据集市体架构信息适配子层数据提供数据仓库获取层E S 0 P图5-3集团客户数据集市体系结构5.3. 1.1数据获取关于物理集市实现方案，集团客户数据集市的数据需要通过清洗、转换与加载的过程从 数据仓库中获得数据。而逻辑集市实现方案则不存在数据获取过程，数据集市直接通过视图、 表或者应用集成的方式访问数据仓库的数据。关于数据获取接口说明详见第12章。5. 3.1.2数据层数据层实现面向集团客户应用数据的集中存储与管理。数据层包含集团客户/用户基本 资料、业务受理信息、客户服务信息、帐单信息与渠道信息等基础数据，也包含满足分析人 员与决策人员统计分析需要的汇总数据。集团客户数据集市的

17、数据模型包含针对底层细节数 据的实体-关系逻辑数据模型与针对汇总数据的逻辑模型，具体内容参见中国移动省级 NG2-BASS技术规范逻辑模型分册(v3.0)。关于逻辑集市方式建设的集团客户数据集市，其 数据存储在数据仓库中。5. 3. 1.3应用层集团客户数据集市应用层将集团客户数据集市中的各类分析应用组合包装成个性化解 决方案，提供给不一致的使用对象，使集团客户数据集市更好地支撑集团客户业务运营，满 足集团客户业务精准化营销需求。在集团客户数据集市中提供两项重点应用支撑，包含集团客户关键指标提升、集团信息 化重点业务收入提升。5. 3. 1.4访问层经营分析系统门户是集团客户数据集市访问的统一

18、入口。集团客户数据集市的各项应用 应遵循中国移动省级NG2-BASS技术规范总册V3.0.0中“经营分析门户”章节对经营分 析系统门户应用嵌入的开发要求，集成在经营分析系统门户中。集团客户应用平台利用经营 分析门户提供的信息推送功能，通过短信、彩信或者邮件等多种方式，向业务部门人员提供 便利的信息支撑。5. 3.2实现方式各公司在建设集团客户数据集市时，应根据实际情况与自身特点来决定使用逻辑数据集 市方案或者物理数据集市方案。逻辑数据集市是在经营分析系统数据仓库中建立一些专门提供给集团客户数据集市使 用的表与视图，其物理存储仍然是在经营分析系统的数据仓库中。5. 3. 2.2物理数据集市物理数

19、据集市方式是指在省级经营分析系统中建立物理独立的数据集市。集团客户数据 集市的数据按照集团客户数据集市逻辑模型规范的要求从数据仓库中抽取，并通过转换、清 洗，装载到自身的数据集市中。6. 3.3集团客户数据集市与ESOP的关系参见中国移动省级NG2-BASS多0P能力交互分册。7. 系统功能作为经营分析系统的构成部分，数据集市能够调用经营分析系统所提供的基础功能，根 据各自的业务需求，实现所需要的业务应用。鉴于数据集市应用的多样性，关于业务变化周 期短，同时临时性较强的应用功能，能够在数据集市的基础上单独构建功能，形成满足业务 需求的数据集市应用。本章对数据集市中监控预警、收入预测、客户群分析

20、、客户群筛选、 即席查询、信息推送、自助报表、地市数据集市数据收集、营销支撑与数据封装等功能进行 规定与说明。7.1 监控预警数据集市的监控预警功能实现指标类、业务类有关数据的监控预警，具体实现方式能够 参照中国移动省级NG2-BASS3.0业务规范总册中663章节“预警管理功能，假如省 级预警管理功能不能够完全满足地市业务需求，能够在地市集市上补充本地化功能进行完全 业务支撑。监控预警的内容分为两种类型：指标类（包含欠费类、离网类与成本类等指标），业务 类（包含短信、WAP等业务）。数据集市的收入预测功能在每月固定时间，利用数据集市上已有的用户帐单等有关帐务 数据进行收入预测。业务人员通过预

21、测周期内收入类指标完成情况，制定相应措施，从而提 升有关业务指标。6.3 客户群分析数据集市的客户群分析是针对业务部门与一线人员的服务营销需求，对客户信息进行全 面分析，为业务部门与一线人员的服务营销提供支撑。本期规范要紧针对区域细分属性（如小区、家庭、学校与农村等）、客户属性（如职业、 消费行为等）进行客户群细分。6.4 客户群筛选数据集市的客户筛选是通过分析客户的行为信息，从不一致角度探索具体业务潜在的市 场，根据业务资源对潜在的本网与他网的客户群进行筛选，确定目标客户群，支持客户名单 的提取、分发与接收反馈的工作，帮助有关人员开展实际营销工作。数据集市的客户群筛选应满足如下功能要求： 能

22、够提供自定义SQL功能，方便业务人员进行简单客户群筛选工作； 能够提供客户群在系统间导入导出功能；关于省级经分系统中不能支撑的客户群筛选方法，地市公司能够利用业务咨询的方 式进行新模型的构建，为一线营销提供精确目标客户群。6.5 信息推送数据集市需要以短信、彩信或者邮件等方式向用户推送各类定制信息。数据集市通过经 营分析系统门户的信息推送接口完成此项功能。接口方式能够是文件接口或者者服务接口 0即席查询数据集市的即席查询是基于数据集市业务逻辑视图，面向一线使用人员的查询工具，提 供各类向导式界面、图形查询生成器与联机帮助等功能，为一线人员提供细粒度数据。6. 6.1功能要求数据集市的即席查询应

23、满足如下功能要求： 使用人员无需熟悉数据库与SQL的复杂性，只需按业务逻辑规则即可快速简洁地 定义查询需求，系统自动完成连接操作、条件定义等复杂的SQL操作；即席查询应提供各类向导式界面、图形查询生成器、联机帮助与提示卡等，使用人 员无需通过专业的培训，通过简单的鼠标拖拉操作即可实现即席查询、报告生成与 图表生成等功能；即席查询的管理应具有高度的易用性。系统管理员可通过各类向导、指南与在线帮 助进行业务逻辑映射层的各类管理工作；即席查询应具有高度的开放性与集成性，并能访问各类数据源的数据，访问结果也 能输出到多种通用文件格式中。即席查询应能集成到经营分析系统门户中，为数据 集市使用人员提供全面

24、的信息分析服务； 可将已执行过的查询储存成为模板，供当前使用人员或者其他人员以后重复使用。6. 6.2性能要求即席查询性能应满足如下要求： 即席查询应提供高效的数据缓存机制，使重复进行的查询操作无需频繁直接访问数 据库; 数据显示应按查询需求分页显示，从而提高响应速度；即席查询应提供资源操纵机制，能够监控查询的运行进程，并停止长时间运行的查 询，提高资源使用效率。6.7 自助报表数据集市的自助报表是面向数据集市管理人员使用的，简易、快捷、灵活的报表开发工 具，提供各类向导式报表开发、SQL自动适配、报表预览与报表公布等功能。通过自助报表工具，数据集市管理人员能够自主开发报表，提高业务部门报表需

25、求响应 速度。数据集市的自助报表应满足如下要求： 支持向导式界面，使开发人员通过简单的鼠标拖拉即可实现报表定义、预览、公布等操作； 支持报表参数设置功能，如日期类参数； 支持报表定期执行功能，如按日运行、按周运行、按月运行等； 支持查询预览功能； 支持报表公布功能，供业务人员查询； 报表展现支持简单的二次计算功能，如排序、合计； 报表展现支持图形展示功能，如折线图、柱图、饼图; 报表展现支持数据导出功能，如HTML、EXCEL. PDF06.8地市数据集市数据收集数据收集功能，是为使用人员提供数据收集的界面，以实现营销成本数据与市场竞争情 况等信息的录入。数据收集功能能够使用手工录入数据或者导

26、入标准格式数据文件（如 EXCEL文件或者文本文件等）的方式实现。通过数据收集功能进入地市数据集市的数据，须回传到省级数据仓库中，确保数据集市 与数据仓库之间数据的一致性与完整性。错误!未找到引用源。列举了部分地市数据集市数据收集功能需要收集的数据，与使用 到这些数据的有关应用。表6-1地市数据集市数据收集类型数据内容有关应用渠道数据营销成本数据营销策划广告投放有关数据广告投放区域辅助分析市场竞争情况竞争对手资费套餐竞争对手资费分析竞争对手渠道信息竞争对手渠道分析集团客户数据集团客户奖励性积分信息集团客户积分管理支撑数据集市中的营销支撑应用是支撑一线营销服务的重要应用之一。客户分析及运营模块

27、营销管理功能能够通过调用数据集市的目标客户筛选功能，结合自身的营销流程管理，为地 市市场营销部门、数据业务部门与集团客户部门提供营销支撑应用。6.9.1应用流程数据集市的营销支撑工作都是围绕市场分析、营销策划、营销执行与评估优化四个过程 进行的。经营分析系统以市场分析结果作为营销活动策划的起点与基本根据，利用客户分析 及运营模块的营销管理功能，实现营销方案管理、审批，建立能够运作的营销活动。利用营 销活动支撑功能与外部渠道的互动功能实现营销活动的执行，并进行营销评估优化。在上述四个过程中，大部分环节是通过客户分析及运营模块营销管理功能完成，少部分 环节由客户分析及运营模块营销管理功能调用数据集

28、市提供的相应功能实现。客户分析及运 营模块营销管理功能要紧为营销活动管理提供流程化支撑，数据集市则处理一些营销个性化 支撑工作，如目标客户筛选等。营销过程中各步骤的实现方法如图6-1所示。评估优化营绡流程管珅营销税则管理竞争对手活动管理图6-1数据集市中营销支撑应用实现流程1 .市场分析地市营销人员或者业务部门人员使用经营分析系统或者数据集市中所提供的各类应用 分析功能，对当前市场需求进行分析，提出本次营销活动的营销目标。2 .营销策划在营销策划阶段中，数据集市能够独立完成目标客户筛选工作，并将筛选结果提供给客户分析及运营模块营销管理功能，以完成其它策划步骤。在地市数据集市中，目标客户筛选是通

29、过对地市数据集市中已建立的客户信息视图、客 户行为数据进行分析挖掘进行的。市分公司也能够根据自身业务特点与营销经验，自行定义 营销目标客户。在数据及信息业务数据集市与集团客户数据集市中，目标客户的筛选要紧使用相应数据 集市中客户统一视图或者其他分析挖掘信息，按照业务人员定义的营销目标客户条件，进行 分析挖掘得出。客户分析及运营模块营销管理功能在获得数据集市筛选出来的目标客户数据后,完成营 销活动方案设计、营销活动效果预测、营销方案审核与派单等，具体过程描述参见中国移 动省级NG2-BASS业务规范（V3.0）中“应用层”章节。3 .营销执行由客户分析及运营模块的营销管理功能将营销活动数据推送到

30、NG2-CRM等系统,进行 营销活动的触发与执行，同时接收营销执行情况与客户接触信息等反馈数据。4 .评估优化客户分析及运营模块营销管理功能为数据集市提供分析评估数据,数据集市可根据分析 评估数据进行渠道执行力评估、客户反馈评估与目标对比分析等，对其中一些有针对性的问 题进行深入地分析。数据及信息业务数据集市与集团客户数据集市要紧根据营销活动的预期目标，对实际完 成情况与活动影响进行评估分析。6. 9. 2调用方式数据集市的目标客户筛选功能可使用数据封装方式供客户分析及运营模块营销管理功 能或者其他模块调用。6.10数据封装“数据封装”是将数据集市中对数据的访问与操作按照一定粒度封装为独立的实

31、体服 务，尽可能屏蔽内部的细节，只提供标准化的交互接口，供经营分析系统或者者外部系统进 行调用。数据封装的机制、服务管理、服务原语接口规范与应用示例等具体内容参见中国移动省级NG2-BASS技术规范总册(v3.0)中“数据封装”章节。数据封装在数据集市中的应用范围如图6-2所示。VGOP数据封装业务分析业务监控把画像=地市数据集市数据及信息业务数据集市集团客户数据集市原则上数据集市对经营分析系统应用、VGOP等提供信息都以数据封装方式实现，包含 如下内容： 地市数据集市向经营分析系统提供营销目标、挖掘结果与外部信息等内容；数据及信息业务数据集市向VGOP提供客户画像与历史统计分析信息，向经营分

32、 析系统数据仓库提供营销支撑等内容； 集团客户数据集市向经营分析系统数据仓库提供营销支撑、挖掘结果等内容。各数据集市具体的对外服务接口参见中国移动省级NG2-BASS技术规范外部接口分 册(v3.0)中“互动接口”章节。7地市数据集市重点应用中高端离网监控预警背景随着全业务运营新环境与新竞争格局的形成，各运营商对客户的争夺越来越猛烈，其中 为企业奉献较高价值的中高端客户，无疑成为各大运营商争夺的焦点。中高端客户挽留关于 企业进展具有至关重要的战略意义。加强中高端客户的挽留工作，已成为全业务环境下运营 商竞争的首要目标。对业务一线人员来讲，中高端客户的挽留工作面临越来越大的压力:1 .对中高端客

33、户离网认知手段较少，缺乏有效支撑的信息工具；2 .离网预警判别周期长，挽留时间极为有限；3 .从分析结论到离网挽留，执行环节较多，影响了方案落地的效果；4 .竞争对手不惜代价策反中高端客户转网。7. 1.2目标通过本专题的建设能对原有中高端离网预警体系有进一步的提升,增强原有预警体系中 的分析挖掘能力，并通过对一线人员工作的支撑，更加直接的作用于中高端客户保有KPI 指标，降低中高端客户离网率。具体目标为：1 .对具有离网趋向的中高端客户进行细分，描述离网倾向，定位离网原因，以辅助业 务人员制定相应的策略；.建立能够快速、及时反映中高端客户离网信息的预警模型，在第一时间给出预警；.优化现有的离

34、网预警系统，通过区域化营销、营销管理平台、客服系统、营业系统 等平台的信息共享，实现跨平台、跨渠道的工作协同；4,加强对竞争对手策反我方号码的监控，洞察对手策反动态及策略，及时安抚受影响 的中高端客户。7.1.3解决方案7. 1.3. 1方案实施流程中高端离网监控预警实施流程如图7-1所示。从三个角度来考虑：一是客户价值，挽留有价值的客户；二是离网倾向，挽留最危 险的客户；三是离网原因，挽留留得住的客户。客户价值，在本专题中能够简单的通过客户ARPU来表达；离网倾向，是通过对已离网客户离网前行为的分析，发现离网前的行为规律，并通 过指标变量建立离网倾向判别模型，量化判别离网倾向。离网原因，是需

35、要将经分数据与市场调查相结合：通过市场调查，熟悉离网客户的 去向，如，重入网、成为他网用户、外出务工、搬迁与出国等。在对业务问题有认知的 基础上，对还有在本网本地继续使用移动通讯业务的客户，通过数据挖掘与分析进行有 效定位。在上述三者分析中，客户价值与离网原因波动不大，要求月粒度的数据分析；离网 倾向，即离网预警的判别，在原有月粒度预警的基础上，需要增加日粒度预警模型，对 客户进行更及时的预警监控。 中高端离网客户监控及预警关于管理者，需要对其呈现：1 .中高端客户离网预警（离网倾向高于某个固定阈值）的人数与事实流失人数的 对比曲线；.监控事实离网中高端客户数月变化；.监控事实离网中高端客户数

36、日变化；.通过流失预警人数与事实离网人数的差距，判别流失预警模型的准确性，以确定是否需要修正模型；5,通过当月预警数据的升高或者下降，熟悉中高端客户离网挽留工作执行情况；关于中高端预警挽留的执行人员，需要对其呈现：1.结合区域化营销专题模块，以月粒度、日粒度对各地市、各区域中高端离网预 警的突增现象进行第一时间监控告警；2,熟悉当月离网预警客户的维系工作完成情况，对剩余工作量有明确的认识；.跟踪分析与竞争对手策反号码接触过的本网客户，一旦发现客户有消费异动， 及时进行有针对性的离网防范措施；.通过地市数据集市与营销管理平台的信息互通，客户挽留执行人员通过营销管 理平台能够批量锁定目标客户，设定

37、客户挽留计划，批量进行客户维系。 中高端客户挽留根据中高端客户离网动机，一线人员根据地市实际情况设定挽留方案。资费方案推荐是重要的挽留方案之一，它是将已有的，但更加优惠的套餐推荐给客 户，而非制定新的资费套餐。 方案效果评估制定中高端客户挽留评估方法，从结果与过程两个角度评估挽留效果。在方案执行后，执行人员将解决思路、方法、案例等录入系统的方案反馈功能中， 作为知识库的内容进行沉淀，供其他使用人员查看，对今后的问题解决提供参考。7. 1.3.2应用场景实例年初，省公司通过去年年底三个月的客户消费数据，按照统一标准，划定全省的中高端 拍照用户。省公司在既定的流失率阈值标准上，根据流失预警模型的预

38、测，熟悉本年工作的总体压 力，并根据往年KPI的完成情况，将指标分解到地市分公司。在省公司与地市分公司，有关业务负责人均能在每个月获取中高端客户离网预警挽留的 两份名单：一份是月粒度的流失预警用户名单，一份是日粒度的异动客户名单。中高端客户挽留人员提早根据分析结果与既定策略，根据本地市的实际情况，参考知识 库，设定挽留时的优惠政策。比如，当客户到访营业厅或者热线时，接待人员第一时间发现 客户离网特征，按照既定策略，给予主动关怀。关于未到访的高价值、高流失率的客户，与 日流失预警客户优先级最高，进行第一时间客户沟通，这部分客户离网挽留的优先级最高, 以主动外呼、短信、彩信等低成本渠道为主，其余的

39、离网预警客户，根据预警级别与价值等 级进行排序，并剔除免打搅名单，要紧通过短信方式进行客户的维系挽留。挽留活动结束后，执行人员将挽留结果与活动经验录入知识库，供今后参考。8. 1.4建设要求此应用在地市数据集市中建立中高端离网监控预警流程，具体建设要求如下：1 .建设中高端离网客户识别模型，综合分析客户价值、离网倾向、离网原因，准确识 别离网客户；.对中高端客户做实际流失客户数对比、离网客户数日变化、离网KPI指标阈值监控 等监控功能，支撑管理层需求；.对中高端客户做离网KPI指标特殊监控、离网KPI完成情况、离网客户清单监控等 监控功能，支撑挽留执行人员需求；2 .建立挽留活动评估体系，形成

40、闭环流程。7.2 恶意欠费风险监控预警背景随着客户规模的飞速进展与市场竞争的日益猛烈，客户欠费已成为阻碍公司进展的重大 问题，问题要紧表现在下列几方面：1 .欠费问题层出不穷、欠费手段越来越隐蔽，大量欠费最终转变为坏账使公司遭受巨 大缺失；.当前信控机制无法习惯复杂的市场环境，面对庞大的用户群，目前的信用度等级划 分需要改进，出帐方式也需要不断完善；.面对目前突出的欠费问题，尽管采取了一些解决方式，仍呈现事后操纵、主观性强、 手段简单、短期作用等问题。7. 2. 2目标恶意欠费风险监控预警目标在于通过数据挖掘建立欠费模式识别模型，要紧建设目标如下：1 .通过数据挖掘建立欠费模式识别模型；范围1

41、规范性弓I用文件1术语、定义与缩略语11 总体说明31.1 概述31.2 目标31.3 建设原则41.4 数据集市定位5系统架构61.5 地市数据集市架构6体系结构6实现方式81.6 数据及信息业务数据集市架构9体系结构9实现方式10数据及信息业务数据集市与VGOP的关系111.7 集团客户数据集市架构11体系结构11实现方式12集团客户数据集市与ESOP的关系132 系统功能132.1 监控预警132.2 收入预测142.3 客户群分析142.4 客户群筛选142.5 信息推送142.6 即席查询14功能要求15性能要求152.7 自助报表15功能求要162.8 地市数据集市数据收集162.

42、9 营销支撑功能17应用流程17调用方式182.10 数据封装18地市数据集市重点应用192.11 中高端离网监控预警19背景19目标20解决方案202.11.1 建设要求232 .通过已经识别的欠费模式识别模型，形成不一致模式欠费群体；3 .识别未知欠费模式，并进行归纳总结；4 .建立欠费风险监控流程，利用已知各欠费模式的特点，实现差异化监控及预警。7.2.3解决方案7. 2. 3. 1方案实施流程通过将客户的行为特征与欠费模式分类，利用模型所总结出的欠费模式人群的行为特征，一线市场人员能预先设定条件，改变相应的业务策略，并进行客户挽留与营销活动匹配, 恶意欠费风险监控预警模型建立的具体流程

43、如图所示：特定场景管理诱因欠费原内理解欠费模式发现欠费用户分群新欠费模式一、:建立欠费风险 发现 /监控流程，现有欠费模式;识别省内漫防欠费SP恶意欠费|过量K途欠费石已识别欠臂模、式分群模式细分群体1|模式加分群体2新欠费模式发、现广更新总结评估、|模式细分群 体3定期归纳欠 钳用户行为 要素共性通过业务调 杳、判断， 展终产生新欠裁模式更新欠费预测模型评估欠费模型图7-2恶意欠费风险监控预警模型建模流程图 欠费原因懂得我们能够把欠费原因划分为三个层面：系统分析、用户行为与最终结果。系统分析包含 了记费漏洞、用户属性、特定场景与管理诱因这四个方面。由以上四方面引出了用户动机, 用户动机分为三

44、种：第一种是无意的，第二种是为了表达个人的不满或者其它问题的有意行 为，第三种是恶意行为。根据用户动机推断用户行为，用户行为包含自然欠费、有意欠费与 恶意欠费等。用户行为导致可回收欠费、呆账与坏账等最终结果。欠费原因分析如图所示：欠费原因分析系统分析用户行为最终结果非项目范围非项目范围计费漏洞用户属性特定场景无意（不知道或者忘 记了）用户动机管理诱因1 .有意表达不满或 等问题解决）2 .恶意（就靠这个嫌 钱了）L偶尔欠费2.习惯性欠费 用户行为1 .故意欠费2 .自然欠费停机3 .恶意;欠费可回收欠费最终结果1 .呆账2 .坏职图7-3费原因分析一线市场人员能够总结出：1 .通过系统分析（欠

45、费场景）来改变用户行为（欠费动机与方式），通过改变用户行 为来最终结果（不欠费、普通欠费与恶意欠费）；2 .对最终结果与用户行为进行预测，提升系统分析能力，从根本上解决欠费问题。 建立欠费模式欠费模式指的是各类欠费形式，如：过量长途欠费、省内漫游欠费、SP恶意欠费、频 繁上网欠费、流出欠费弃卡、长途专用欠费等。在该阶段要确定欠费模式的种类，并对各类欠费模式进行深入熟悉：1 .需要熟悉目前的欠费模式，如省内漫游欠费、SP恶意欠费、过量长途欠费与过量 上网欠费等模式；2 .各模式下的欠费影响力；3 .各模式下对发生欠费的风险概率把控能力如何；4 .实现对各已知欠费模式产生的日监控告警能力。建模思路

46、可分为下列两个阶段：1 .随机抽样欠费用户形成“欠费训练数据集”，总结各类欠费模式特征、欠费识别规 则，最终进行全网用户的欠费模式识别、群体细分；2 .提取某月坏账（预销户）用户形成“坏账训练数据集”，总结坏账用户各类欠费模 式特征，结合坏账特征指标（未纳入欠费研究的关键指标）计算坏账一欠费模式关联系数, 并进一步完成各欠费模式风险操纵评估。形成模式欠费群体需从区分度与业务解释的合理性出发，最终筛选出各类模式用于客户细分，形成模式欠 费群体。欠费模式群体细分说明如下：1 .群体细分对象为本地用户;2 .根据模式识别规则进行用户分组；3 .识别未知欠费模式，并进行归纳总结。 新欠费模式发现关于新欠费模式，自动加入模式库，并对该欠费模式的产生进行监控预警。1 . 一线人员定期归纳欠费用户（不符合已知欠费模式）行为要素共性；2 .当共性行为数据累计超过一线人员设置的观察阈值上限时，系统进行信息提示并展 现未知欠费模式的有关共性行为规律，使一线人员能及时发现新的欠费模式并对未知模式进 行跟踪；3 .一线人员通过业务调查、推断，最终产生新欠费模式。 建立欠费风险监控流程通过前面几点的描述，欠费原因懂得、建立欠费模式、形成模式欠费群体、新模式规则 发现来形成欠费风险监控流程。利用已知各欠费模式的特点，实现差异化监控及预警。7. 2. 3. 2应用场景实例 首