楊 勇，張治中，賈會林

(重慶郵電大學重慶高校通信網(wǎng)測試技術工程研究中心，重慶400065)

隨著移動網(wǎng)絡技術的不斷進步，移動技術更緊密地拉近了與消費者的對位關系，移動網(wǎng)絡的精準營銷將創(chuàng)造精準營銷的新時代。由于中國移動自身業(yè)務的不斷發(fā)展，對用戶的精細化分析及自有業(yè)務精準營銷的需求也日益強烈。因此，如何才能科學、合理、準確地做到真正意義上的精準營銷呢?

在文中，運用了Sasty［1］教授提出的AHP算法，構(gòu)建了客戶消費等級模型，該模型用于精準營銷分析。李靈玥［2］雖然也做了用戶消費等級的研究，但其只注重于模型的建立，沒有從實際的通信事件中得到驗證。而為了解決這些問題，本文從通信數(shù)據(jù)的采集、算法的構(gòu)建、模型的建立、現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)的驗證以及多客戶行為的多角度分析等方面，最終證實了該設計方案的有效性，能夠更加科學、合理、準確地做到廣告的精準投放，從而提高移動自有業(yè)務的營銷效率、業(yè)務的激活率或者訂購率，進而提高自有業(yè)務收入，以增強其市場競爭力，降低營銷成本和營銷投入的風險。

1 研究內(nèi)容及思路

1.1 研究內(nèi)容

精準營銷分析應能根據(jù)指定條件(如區(qū)域、撥打號碼、短信、手機型號等)對移動網(wǎng)絡特定用戶實時監(jiān)測以實現(xiàn)用戶分析，最終實現(xiàn)最有價值的廣告精準投放，達到精準營銷的目的。本課題基于北京移動信令處理基礎能力平臺，對客戶通信數(shù)據(jù)進行采集，然后進行算法設計，建立模型并驗證，多角度分析，得出結(jié)論，最終達到精準營銷的目的。

1.2 研究思路

本課題研究思路如圖1所示，基礎平臺接收信令數(shù)據(jù)，作為臨時數(shù)據(jù)，存儲在臨時數(shù)據(jù)區(qū);臨時數(shù)據(jù)，結(jié)合網(wǎng)絡參數(shù)等基礎數(shù)據(jù)，經(jīng)過預處理過程，生成細節(jié)數(shù)據(jù)，存儲在細節(jié)數(shù)據(jù)庫;細節(jié)數(shù)據(jù)經(jīng)過ETL工具處理，根據(jù)業(yè)務需求，生成多維報表數(shù)據(jù)，存儲在相應的DW中。然后，根據(jù)已設計好的滿足精準營銷分析的算法對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行分析，得出結(jié)論，并以圖表直觀呈現(xiàn)。

2 計算移動客戶消費等級值

計算移動客戶消費等級值應按照如下過程進行:采集數(shù)據(jù)→確定算法→模型建立及驗證→結(jié)果及分析。

2.1 數(shù)據(jù)采集過程

本課題是充分利用移動運營商網(wǎng)絡的現(xiàn)有數(shù)據(jù)，通過對現(xiàn)網(wǎng)全網(wǎng)相關接口(A接口、Mc接口、HSTP等)的海量用戶信令基礎信息，進行存儲分析(以下所有的數(shù)據(jù)表都是本課題存儲數(shù)據(jù)所必需的表，為了簡潔，不再贅述)。

客戶所屬群組:連接人口屬性表(mfs_user_onregion)與區(qū)域信息表(mfb_region)查詢指定區(qū)域的人口屬性，將人口屬性分類為非常駐人口、工作人口、居住人口三類。

客戶年齡:連接人口屬性表(mfs_user_onregion)與區(qū)域信息表(mfb_region)查詢指定區(qū)域的客戶年齡(user_age)。

手機號碼和手機型號:連接最新用戶事件表(mf_user_lastevent)與小區(qū)CELL關聯(lián)表(mf_region_cell)查詢指定區(qū)域指定時間范圍內(nèi)用戶的手機號碼(MSISDN)和手機型號(IMSI)信息。通過比對價格表可以查到對應手機價格和手機號碼價格。

客戶業(yè)務屬性值:連接用戶業(yè)務表(mfs_user_business)與區(qū)域信息表(mfb_region)查詢指定區(qū)域指定用戶的業(yè)務屬性，經(jīng)過處理得到指定用戶的相關業(yè)務值，即平均欠費總額、累計欠費時長、月平均消費額、累計銷帳總額、月平均充值額和卡種套餐資費。

客戶行為軌跡值:連接用戶手機額外消費表(mfs_user_mobileExtraCustom)與區(qū)域信息表(mfb_region)查詢指定區(qū)域指定用戶的手機娛樂消費(amusementfees)、手機購物總額(shoppingfees)。

最后，將以上查詢結(jié)果按照對應的字段插入到客戶消費表(clientcustom)中，作為采樣數(shù)據(jù)。

2.2 客戶消費等級值的計算過程

本文計算客戶消費等級值，是基于AHP算法［2－4］實現(xiàn)的。依據(jù)該算法，構(gòu)建一個用于判斷客戶消費級別的客戶消費等級模型，并且要根據(jù)各個屬性對客戶消費等級值的影響程度為其賦予不同的權值?？蛻粝M等級值越高，表明客戶越偏向于高消費產(chǎn)品?？杀硎緸?/p>

式中:G表示用戶消費等級值;ci和wi分別為第i個屬性值的指標值和權重。

2.2.1 消費等級模型的構(gòu)建

從整個移動業(yè)務的分析來看，影響客戶消費等級判斷的主要因素有:月平均消費額、累計銷賬總額、月平均充值額、卡種套餐資費、平均欠費次數(shù)、平均欠費總額、累計欠費時長、手機娛樂消費、手機購物總額等。基于以上這些因素，可以確定對應的模型，具體過程如下文所述。

本文基于層次分析法［1，5－8］建立的客戶消費等級模型如圖2所示，自上而下分為3層，第1層是目標層(O層)，是計算等級值所要達到的目標。第2層是屬性層(P層)，屬性層中的內(nèi)容分別為客戶手機信息、客戶欠費屬性、客戶基本信息、客戶業(yè)務屬性和客戶行為軌跡。第3層是因素層(F層)，該層中所有因素均是影響客戶消費等級判斷的主要因素。

圖2 客戶消費等級層次分析結(jié)構(gòu)模型

2.2.2 消費等級各因素指標權重的計算

1)構(gòu)造對應的判別矩陣

根據(jù)各層中相鄰因素的相對優(yōu)劣程度(即重要性比較標度)來確定矩陣的元素，進而構(gòu)造出對應的判別矩陣［6］。各標度值及其含義如表1所示。

表1 各標度值及其含義

因此，針對圖2給定的層次結(jié)構(gòu)模型，參照表1，根據(jù)資料、專家、決策分析人員的意見，反復研究后給出兩因素之間的標度值，并將標度值作為判別矩陣的元素，進而得到以下判別矩陣，其中屬性層P的判別矩陣為P，因素層中關于客戶基本信息、手機信息、欠費屬性、業(yè)務屬性、行為軌跡的判別矩陣分別對應 F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)5。

2)檢驗判別矩陣的一致性

依據(jù)AHP［1］算法給出的檢驗標準，對以上數(shù)據(jù)進行一致性檢驗(為節(jié)省篇幅，相關計算過程不再贅述，僅給出一致性檢驗結(jié)果)，其結(jié)果如下:

P 層中，C·I=0.017 0，R·I=1.120 0，C·R=0.015 2＜0.1，因而矩陣P一致性檢驗通過。

F層中，由于客戶基本信息、客戶手機信息、客戶行為軌跡的判別矩陣維數(shù)均是2，因而矩陣F1，F(xiàn)2，F(xiàn)5一致性檢驗通過?？蛻羟焚M屬性C·I=0.026 81，R·I=0.026 81，C·R=0.026 81＜0.1，矩陣F3一致性檢驗通過?？蛻魳I(yè)務類屬性C·I=0.018 82，R·I=0.960 0，C·R=0.019 6＜0.1，矩陣F4一致性檢驗通過。

3)權重計算及消費等級模型確定

通過以上可知，所有判別矩陣均通過了一致性檢驗，因而構(gòu)造的判別矩陣均是合理的。表2列出了通過計算所得到的各因素指標的具體權重 (具體計算過程不再累述)。

表2 各因素指標的權重

將以上給出的權重，代入式(1)中，得到對應客戶消費等級為

式中:ci為第i個屬性值的指標值。

2.3 客戶消費等級值的計算及分析

2.3.1 客戶通信事件采樣及處理

1)客戶通信事件采樣

通過查詢語句“select* from clientcustom where id＜5”，查詢客戶消費信息表clientcustom的前5條數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 客戶消費信息表原始數(shù)據(jù)(截圖)

2)構(gòu)造當量值轉(zhuǎn)化函數(shù)

為了便于計算，表3給出客戶基本信息與客戶手機信息對應的當量值。構(gòu)造4個當量值轉(zhuǎn)化的PL/SQL函數(shù)，分別為 UserTypeValueConvert，AgeValueConvert，MobileBrand-ValueConvert，MobileNumValueConvert。下 文 為 AgeValue-Convert的函數(shù)體，其他3個函數(shù)同理，不再贅述。

create function AgeValueConvert

(age in number)return number is begin

if 0＜age and age＜20 or age=20 then

return 20;

elsif20＜age and age＜60 or age=60 then

return 30;

elsif age＞60 then

return 0;

end if;

end;

表3 當量值屬性表

3)經(jīng)過當量值轉(zhuǎn)化函數(shù)轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)如圖4所示。

4)通過查詢語句查詢得到各因素屬性值的最大值和最小值分別如圖5、圖6所示。

圖4 當量值轉(zhuǎn)化函數(shù)轉(zhuǎn)化后對應的數(shù)據(jù)(截圖)

圖5 各因素屬性值的最大值(截圖)

圖6 各因素屬性值的最小值(截圖)

2.3.2 各因素屬性值無量綱化

根據(jù)2.2.1所確定的模型，計算客戶消費等級值。由于式(8)中各個因素指標的度量單位不一樣，所以首先要對各因素無量綱化處理得到標準值，然后再代入式(8)計算，得到的客戶消費等級值就是一個無量綱化的數(shù)值。由式(9)來確定各因素無量綱化的標準值

式中:Ci代表樣本值的真實值;Max代表因素樣本值中的最大值;Min代表樣本因素值中的最小值;ci為經(jīng)過無量綱化后的標準值。

通過式(9)得到無量綱化后的對應數(shù)據(jù)如圖7所示。

圖7 無量綱化后的對應數(shù)據(jù)(截圖)

2.3.3 客戶消費等級值的計算

1)根據(jù)客戶消費等級公式計算出客戶消費等級值，并通過圖表呈現(xiàn)，最終的結(jié)果值如圖8所示。

圖8 客戶消費等級值(截圖)

2)通過多角度對消費群體進行劃分，結(jié)果如圖9所示。

圖9 消費群體劃分及各部分比重(截圖)

2.3.4 結(jié)果分析

1)從圖8中可知，客戶1和客戶4屬于低消費客戶，營銷時應該推送低檔低消費品或者打折信息的廣告;客戶2屬于中消費客戶，應該推送中檔中消費品的廣告;客戶3和5屬于高消費客戶，應該推送高檔高消費品或者奢侈品的廣告，進而達到精準營銷的目的。

2)圖9所示，是從多角度多層面進行消費群組劃分的。按照從左到右、從上到下的順序，分別為客戶消費總值消費群組、客戶基本信息值消費群組、客戶手機信息值消費群組、客戶欠費信息值消費群組、客戶業(yè)務類型消費值消費群組、客戶行為軌跡值消費群組。

客戶消費總值消費群組:高消費客戶在樣本中所占比重僅為13.33%，針對該類型用戶推送高檔高消費品或者奢侈品的廣告;反之，推送中、低檔消費品廣告。

客戶基本信息值消費群組:針對形成期客戶多推送一些比較新鮮事物之類的廣告;針對考察期的客戶多推送一些比較有吸引力的廣告;針對穩(wěn)定期的客戶適當保持即可。

客戶手機信息值消費群組:針對各等級客戶推送相應等值價位的手機產(chǎn)品。

客戶欠費信息值消費群組:針對高欠費客戶推送一些基本通話費優(yōu)惠信息之類的廣告。

客戶欠費信息值消費群組:針對各等級客戶推送相應等值的業(yè)務套餐類型廣告。

客戶行為軌跡值消費群組:針對各等級客戶推送相應等值網(wǎng)購或團購信息之類的廣告。

通過以上分析，本文所設計的精準營銷方案是有效的、可行的。

3 結(jié)束語

客戶消費等級值是由客戶手機信息、客戶欠費屬性、客戶基本信息、客戶業(yè)務屬性和客戶行為軌跡來共同確定的。本文基于AHP算法，構(gòu)建合理的模型，準確地計算出客戶消費等級值。通過文中圖表呈現(xiàn)的結(jié)果，可以驗證所設計的相關算法以及所建立的模型都是有效可行的，并能達到精準營銷分析的目的。

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