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1、 电信客户行为分析系统项目规划建议书一二零零八年三月目 录第1章 项目背景4第2章 系统建设目标52.1套餐分析的必要性52.2系统功能架构62.3系统建设思路72.4系统特点82.5系统部署82.6系统建设计划92.6.1第一阶段目标102.6.2第二阶段目标102.6.3第三阶段目标113需求分析123.1套餐使用状况分析123.1.1客户存量分析主题123.1.2客户新增量分析主题133.1.3客户流失率分析主题143.1.4ARPU值分析主题143.1.5套餐业务量分析主题153.1.6套餐收入分析主题163.2套餐使用效果评估163.2.1套餐欠费情况分析主题163.2.2套餐消费值
2、情况分析主题173.2.3套餐价值度情况分析主题183.2.4客户套餐更换后费用增长度分析主题183.2.5客户套餐使用短期更换率193.2.6客户套餐使用标准更换率203.3套餐发展趋势预测213.3.1实施前提213.3.2套餐预测示例213.3.3套餐预测粒度224一阶段工程实施安排与计划233.1软件开发233.2工程实施233.3项目组组织架构243.3.1汕头电信项目组243.3.2项目实施方项目组245项目投资估算274.1新购或利旧设备和软件274.2设备利旧说明28第1章 项目背景BSS各支撑系统经过多年的运行，已经积累了大量的生产经营基础数据，包括各种客户数据、业务数据、计
3、费数据、资源数据等。如果能对这些宝贵的数据进行深层次的分析和挖掘，从中发现与客户消费行为相关的有价值的、有规律的信息，将可以充分满足中国电信以客户为导向、精确化营销的经营理念。目前，由于支撑系统本身的局限，现有功能无法满足市场经营分析需求，短期内无法对系统进行大的改造，为了及时地给渠道建设和经营决策提供有力的支撑，我们决定开发客户消费行为分析系统。该系统主要是通过建立一个综合数据平台，从IBSS、计费系统、CMMS系统、资源系统、预付费平台等各个系统提取相关的基础数据进行整合与完善，生成统计数据，实现对客户消费行为的分析，给渠道营销和市场经营决策提供更好的系统支撑。第2章 系统建设目标 首先，
4、在本地网当前情况下，要完成各类经营分析支撑，必须做的前期工作就是客户细分，没有精确化的客户细分，各种分析结果将失去针对性，难达到预期的结果，而套餐分析恰恰是与客户细分结合较为紧密的一类经营分析课题。以此作为整个本地网经营分析平台建设的切入点，第一可对当前套餐营销有指导性作用；同时也能验证客户细分结果，为客户细分提供不断完善的依据。在客户细分、口径整合、数据质量改进等较为成熟的情况下，再扩展应用，建立更多的分析主题，进行数据挖掘等深入工作。2.1 套餐分析的必要性 资费套餐相对单纯降价种类具有多样性 资费套餐比单纯降价适应性更强 资费套餐比单纯降价具有价格竞争的隐蔽性 资费套餐的竞争模式相对于单
5、纯降价不易模仿 市场和消费者的心理的共同影响孕育了资费套餐模式2.2 系统功能架构系统的数据整合工作如下： 统一分析数据模型 整合各生产系统源数据，消除数据非一致性，形成数据的统一分析数据模型； 统一统计口径 通过统一数据视图，整合各类统计口径； 客户细分 以客户的各种分类标识为基础，参照选用业务种类、资费情况、行为特点等各类库内数据可分析出的结果，进行客户种类细分。 逐步建立统一的数据分析平台 实现数据预测、数据挖掘，发现市场潜力，提升营销策略的及时性和有效性； 提供本地网、县分公司层面各类临时支撑数据的提取；核心功能如下: 信息记录 记录所有历史的资费套餐的完整相关信息，分析其中引起客户关
6、注的兴趣点出现的规律，以便对新的资费套餐设计奠定良好的基础。同时，也是对具体实施的资费套餐进行效果评估的重要依据。 客户细分 在数据挖掘过程中，通过聚类算法，通过不同数据源的资料所展现的客户信息，将客户分成不同的客户群，并识别不同客户群各自的消费习惯和消费特征。在此基础上可以实现更有针对性的对称营销。 辅助设计 在已有客户细分的基础上，针对不同客户群的不同需要，制定差异性的营销策略。在“双方共赢，有效区隔，品牌优化”的三原则下，对资费套餐的设计提供历史经验及数据信息的支持和辅助设计的建议。 套餐预测/预演 为了降低商业风险，该系统可以模拟实际市场情况，对新资费套餐进行实施预演，判断其效果是否达
7、到预期。通过评估预演效果，结合其他相关因素，对资费套餐进行改良。 套餐评估 在新的资费套餐投入市场之后，根据最新生成的客户申请套餐量、新客户入网、话单帐务、通话时长、客户投诉等信息进行即时的分析评估和反馈。2.3 系统建设思路本系统是一套基于数据挖掘技术，对套餐数据及套餐客户行为进行综合分析和管理的辅助决策软件。该系统能够记录历史信息，对客户进行细分，考虑预设的影响因子干扰，建立起行为预测的模型，对资费套餐的设计提供数据支持，并对套餐实施做预演观察其效果。系统具备强大的页面动态刷新技术，可根据配置实时刷新页面数据，为用户的交互分析提供有力支撑。在本地统一数据平台的建设上，坚持可持续改进，逐步完
8、善的，不追求大而全，追求小而专的原则。也就是在第一阶段，先行建立满足套餐分析预测的数据模型，并在此模型基础上完成部分本地化报表和临时提数支撑。在实施过程中，应该以套餐分析为切入，渐进的方式提供数据，在临时提数和个性化报表的需求对待上，坚持模型扩展或变化可控的范围内尽量予以满足2.4 系统特点 客户细分精确合理系统采用ODS上整合过的来自不同数据源的历史数据，使用经过长期研究而精心优化的新型聚类算法，令客户细分的效果达到前所未有的高度和精度。 辅助设计功能强大 套餐辅助设计建立在完善的客户细分基础上，根据积累的历史数据和运营商的需求，将数据统计和分析结果展现给运营商。充分发挥基于数据仓库的分析和
9、预测功能，确保设计方案可行性高，适用性强。 智能产品适用广泛 具有强大的机器学习能力的系统，能根据历次数据信息对算法进行改进，以保证算法尽可能模拟现实的商业情况。 实施预演快捷准确 根据系统在大量历史数据基础上建立起来的行为预测模型，资费套餐实施预演能够相当准确地模拟现实商业中出现的情况，可以根据预演看出新的资费方案是不是符合客户的需求，回报率是否理想，以尽可能对套餐进行改良。 整体管理方便快捷系统具有客户细分、辅助设计、套餐预演、套餐评估、套餐设计等一揽子解决方案，对数据的整合和处理快捷详细，有效地提升运营商制定资费套餐的效率，节约大量成本。2.5 系统部署2.6 系统建设计划为了满足汕头电
10、信迅速反应市场并作出有效的套餐营销策略，以获取最终的竞争优势的需求。结合其数据密集性、经营服务对原始数据作深层次分析的依赖性等特点，以及电信企业历来具有的经营分析的良好传统，需要在支撑系统中建立一个统一的集中的数据平台，并在此数据平台基础上建立套餐数据挖掘模型，为套餐分析和营销决策人员提供个性化报表、套餐评估图表、套餐预测/预演、套餐辅助设计等一揽子功能。可通过即席查询、定制报表、多维分析、数据预测、数据挖掘等手段实现面向分析主题的分析功能。另外，该系统的数据平台是一个基础的服务设施，用于数据的收集、整理和开放访问，也能作为向其他系统送数据的平台。由于本系统的数据平台是个基础性的数据平台，依据
11、集团关于经营分析系统建设的实施意见的指导，各电信公司建立的企业级数据平台，应统一定义企业的数据架构，以保证数据一致性，实现数据共享；明确定义数据的主次关系，以保证数据来源的唯一性；应用与数据分离，分析型数据与运营数据分离；所有核心数据都在数据中心集中存储和维护。 为逐步达到以上目标，根据实践经验，建设基础数据平台，统一数据视图，保证数据的准确性、一致性和权威性，是企业数据共享实现的首要过程。然而，考虑到整个汕头电信套餐分析系统是一个较为专业的系统，并且具体实现的工期比较紧迫，要求尽快投入使用。本着急用先行的原则，套餐分析系统具体实现时将分为三个阶段。2.6.1 第一阶段目标考虑到需求的紧迫度，
12、一期投资额的因素，第一阶段先建成分公司统一数据平台以及数据字典，形成适合套餐分析预测以及部分本地化报表需求的数据模型，在此基础上，实现本地网客户细分、部分个性化报表、套餐营销分析报表、初步完成套餐预测/预演模型的建立。依此标准要求经营分析系统实现对历史数据的导入，客户细分模型的建立，依据历史数据提供多种细分算法，再对现有报表系统中报表功能的整合，个性化报表、营销报表等新增报表的开发，并建立预测模型，提供套餐类数据的提数支撑。2.6.2 第二阶段目标实现从本地网经营分析系统到县分公司经营分析系统的数据下发，支持自定义报表、交互式报表的开发，使县分公司经营分析的支撑能力得到较大的提升。在此阶段，要
13、求实现客户行为分析、套餐预测/预演、套餐评估等功能。2.6.3 第三阶段目标在第一、二阶段报表、数据分析已经实现支撑，数据准确性到达要求的情况下，通过数据仓库的建设，实现对各类主题的数据挖掘的支撑，完成客户行为分析模型的建设，以客户细分为基础，建设营销提醒、客户流失提示、流失分析等深入功能。本期工程定位于实现第一阶段目标。在系统架构设计上会考虑二、三期的规划，在后续的需求调研完毕会对二、三期的规划进行完善。3 需求分析3.1 套餐使用状况分析常规分析主要是对现有的分析按需求进行扩充，增加对增值和转型业务的发展和收入分析。常规分析的主要展现方式为报表。一些省集中的系统如商航等，需要从省集中的系统
14、平台或省ods取数据。另外，报表的粒度应在需求分析阶段具体确定。序号分析1客户存量分析2客户新增量分析3客户流失率分析4ARPU值分析5套餐业务量分析6套餐业务量分析7套餐收入分析8套餐欠费分析9套餐消费值分析10套餐价值度分析3.1.1 客户存量分析主题 q 主题说明：在历史数据基础上，统计出在统计期间内的客户存量，并按客户群、地域、时间等角度进行多维分析，反应出该指标随客户群、地域、时间的变化的趋势图。q 应用对象： 管理者 专业业务分析者 操作员q 实现方式： 多维报表q 维度： 时间维 地域维 客户群维3.1.2 客户新增量分析主题 q 主题说明：在历史数据基础上，统计出在统计期间内的客户新增量，并按客户群、地域、时间等角度进行多维分析，反应出该指标随客户群、地域、时间的变化趋势图。q 应用对象： 管理者 专业业务分析者 操作员q 实现方式： 多维报表q 维度： 时间维 地域维 客户群维3.1.3 客户流失率分析主题 q 主题说明：在历史数据基础上，统计出在统计期间内的客户流失率，并按客户群、地域、时间等角度进行多维分析，反应出该指标随客户群、地域、时间的变化趋势图。q 应用对象： 管理者 专业业务分析者 操作员q 实现方式： 多维报表q 维度： 时间维 地域维 客户群维3.1.4 ARPU值分析
