赵恒 中国移动江苏有限公司网络部

中创信测技术专栏

基于大数据的M运营商运营管理信息系统应用（续一）

赵恒 中国移动江苏有限公司网络部

3 大数据运营管理信息系统数据应用实践

随着移动互联网技术影响的加速蔓延，电信运营商不仅可以利用自身在运营网络平台的优势，更可以突破传统模式，发展大数据分析服务、移动营销等高端大数据业务。随着大数据的技术成熟和应用的推广，赛迪顾问认为，运营商将可以围绕数据标准化、精准营销、优化用户服务体验、提高业务效率等4个方面来强化大数据的应用，提高运营商在企业和个人用户中的影响力。

M运营商的大数据系统在内部优化了包括KPI管理、产品管理、决策管理、生产服务、客户服务、投诉管理、市场营销等管理流程，在项目实施过程中形成统一大数据中心管理模式，打破了部门壁垒和信息鸿沟，产生了良好的效果，获得运营商集团公司的科技与业务创新一等奖，同时获取了运营商集团公司的管理创新一等奖。特别是在4G新产品推广上2014年成果丰硕，M运营商4G元年即获得超过1000万用户的好成绩，这个成绩在2G时代用了8年，3G时代用了5年。

M运营商的大数据系统对外提供数据服务，第一年即获得行业信息化收入超过5000万元。

3.1 KPI管理

指标管理应用体系，管理指标应用体系主要针对公司的KPI分配考核场景和流程，提供数据支撑，只对KPI制定、分配、浏览监控处理、考核几个环节进行应用数据的组织及支撑（见图7）。

以数据流量相关KPI指标为例，各流程环节的应用如下文（见图8）。

KPI制定：按照地市维度分析过去一年内数据流量的增长趋势以及未来一年的预估值，为制定KPI考核值提供参考。

KPI分配：每日从地市系统同步地市组织机构，按照地市指标分配的组织机构维度分析过去一年内数据流量的增长趋势以及未来一年的预估值，为各级分配KPI指标提供参考。

KPI浏览监控：按照各级组织机构展现KPI指标值，并通过相关维度进行深入分析，针对KPI的日常异常值及其完成情况进行预警，包括预警项配置、预警信息发送等。

KPI考核：按照各级组织机构展现KPI指标值完成情况，并通过相关维度进行深入分析，针对KPI的考核规则进行配置管理，并根据规则计算考核值。

3.2 产品管理（见图9）

产品管理应用体系主要基于公司针对产品管理中的场景为产品的设计、上线、运营、优化、知识库等环节提供数据支撑，支撑闭环生命周期管理。

图7 运营商内部管理KPI指标体系

图8 运营商KPI管理关键活动与大数据应用对照图

图9 运营商产品管理关键活动和流程图

以随意玩套餐分析管理为例，各流程环节的应用如下：

产品设计：按照地市维度分析一年内晚间流量客户的流量趋势和晚间闲时流量收入，通过静态和动态测算上线随意玩套餐后流量和收入情况，为设计随意玩套餐提供参考，按照地市维度评估闲时流量使用用户特征，为随意玩目标客户标签挖掘提供依据。

产品上线：BOSS上线随意玩套餐后，在数据中心产品信息视图中新增随意玩套餐的详细配置信息，为后续分析和管理供参考。

产品运营：定期展现随意玩套餐发展中的各类关键指标，并提供指标关联分析等深入功能，针对套餐发展的异常值进行预警，包括预警项配置、预警信息发送等。

产品优化：分析随意玩套餐发展的各类异常指标，评估套餐健康度，通过分析套餐上线前后闲时流量变化率、闲时流量收入变化率等，为分析套餐价值、推广效果、套餐优化等提供数据依据。

运营商产品管理关键活动与大数据应用对照情况如图10所示。

3.3 决策管理

决策管理支撑应用体系主要针对公司战略方针、市场运营、内部管理考核等决策点进行数据支撑，主要包括决策点确定、情报信息收集、分析、决策4个环节，支撑公司领导决策、市场业务分析等工作场景（见图11）。

以竞争对手流量经营包升级应对决策为例，各流程环节的应用如下：

决策点确定：每日数据流量的总体情况分析，针对本次决策点进行管理。

情报收集：引入信息，中国联通江苏公司10元包100M流量资费业务，移动公司的同类产品，10元包70M流量、20元150M。

图10 运营商产品管理关键活动与大数据应用对照图

图11 运营商决策管理关键活动和流程图

情报分析：竞争对手流量包上线后，内部流量包套餐的用户增长情况、流量使用情况等跟踪分析。

决策：针对竞争对手流量包升级，与竞争对手推出前进行比对，从客户发展、客户流失、流量使用等方面评估对公司运营的影响。

运营商决策管理关键活动与大数据应用对照情况如图12所示。

3.4 生产管理

运营商生产活动主要是网络运行维护和优化活动，网络运维应用体系主要针对网络运维应用场景进行数据支撑，通过对网络运行数据的分析挖掘，对全网络的运行、维护、优化这几个环节进行数据支撑（见图13）。

以渠道客户监控为例，各流程环节的应用如下：

渠道运营：按照渠道维度分析过去一年内渠道客户的增长趋势，为地市渠道日常运营提供参考，按照渠道维度评估客户指标距一年计划的完成值的差距，为指标完成度提供参考。

渠道维护：按照渠道维度分析客户一年内在网率、业务办理量、充值缴费量、营销案办理量、停复机次数等，提供客户健康度评估参考，按照渠道维度对渠道养卡、囤卡等行为进行分析监控，提供违规操作行为预警。

渠道优化：按照地市维度展现渠道覆盖面，并通过相关维度进行深入分析，按渠道维度展现各渠道客户渗透率情况，提供各渠道协同分析的依据。

图12 运营商决策管理关键活动与大数据应用对照图

图13 运营商生产管理关键活动和流程图

渠道管理：按照地市层级展现各营销案三年内客户数及在网情况，提供营销案效果分析依据，按照渠道层级展现放号量及放号酬金发放情况，提供酬金政策决策依据。

运营商生产管理关键活动与大数据应用对照情况如图14所示。

3.5 客户服务

主动客户服务主要针对客户关怀、关键时刻服务等工作场景，通过对客户通信/网络/业务支撑的体验进行主动感知，对其需求进行主动识别，并主动评估其满意度，支撑主动客户服务。主要包括四大环节：客户识别环节、客户服务环节、客户评价反馈环节、服务效果跟踪环节（见图15）。

以高端客户换机主动服务为例，各流程环节的应用如下：

服务客户识别：通过收入、话务量、流量、客户级别、免打扰标识等要素识别高端客户，通过换机前IMEI号、换机后IMEI号、换机时间等要素识别客户换机时刻。

客户服务：提供客户的爱好、渠道偏好、业务偏好等信息，供客服人员在服务时参考。

服务评价反馈：针对客户对服务的评价信息进行分析。

服务结果跟踪：从客户满意度、忠诚度、客户离网等信息对目标客户进行跟踪分析。

运营商客户服务关键活动与大数据应用对照情况如图16所示。

3.6 投诉管理

被动客户服务应用体系主要是针对客户投诉咨询相关应用场景组织经分应用与数据，通过对客户投诉和咨询方式和内容的分析和挖掘，对客户进行针对性的服务，对客户投诉/咨询的分析、客户投诉/咨询的稽核、客户投诉/咨询的反馈这几个环节进行数据支撑（见图17）。

图14 运营商生产管理关键活动与大数据应用对照图

图15 运营商客户服务关键活动和流程图

图16 运营商客户服务关键活动与大数据应用对照图

图17 运营商投诉管理关键活动和流程图

以客户投诉服务为例，各流程环节的应用如下：

客户投诉分析：按照服务请求节点维度分析当月、当日客户投诉量，同比、环比增长，提供客户投诉预警，按照服务请求节点维度分析客户投诉的热点业务和热点词汇，为统一口径处理客户投诉参考。

客户投诉稽核：按照工单类别维度分析投诉工单生成量、工单波动量、工单生成占比等，提供工单稽核参考，分析投诉工单稽核率、工单延时占比等，提供工单稽核参考。

客户投诉反馈：按照投诉类别维度分析投诉一次解决率、同类问题发生率、二次来电占比等，提供客户投诉事后分析，分析投诉客户满意度等，提供客户投诉事后分析。

运营商投诉管理关键活动与大数据应用对照情况如图18所示。

3.7 市场营销

客户市场营销应用体系是对市场营销活动场景提供全流程的数据支撑，包括市场分析、营销策划、营销执行、评估优化等四个环节（见图19）。

以全省统一新春营销活动为例，各流程环节的应用如下：

市场分析：通过对营销成本和收益进行预测，输出评估结果，支撑营销策划人员进行营销案设计。

营销策划：通过定义业务营销条件、目标客户筛选规则，挖掘营销活动目标客户。

营销执行：按日展现全省统一新春营销活动中的各类关键指标，并提供指标关联分析等深入功能。

评估优化：按日展现营销过程中营销率、成功率等营销效果评估信息，为营销过程中营销案及时优化提供数据支撑。

图18 运营投诉管理关键活动与大数据应用对照图

运营商市场营销关键活动与大数据应用对照情况如图20所示。

3.8 市场和产品拓展

外部数据产品应用体系是面向外部合作伙伴，将大数据平台的计算分析能力、相应的客户信息分析结果开放给合作伙伴，提供数据挖掘价值产品，包括市场分析服务、数据产品服务、精准营销服务3个环节（见图21）。

图19 运营商投诉管理关键活动和流程图

图20 运营商市场管理关键活动与大数据应用对照图

图21 运营商市场和产品拓展关键活动与大数据应用对照图

面向政府、集团客户、ICT客户，通过运营商的大数据，结合政府和集团客户的需求和经验，产生了众多的大数据应用项目。大数据运营管理信息系统重点应用场景功能详情见表1。例如，江苏高速公路联网营运管理有限公司的“江苏省高速公路运营与服务智能化平台”中，利用“关键路径个性化动态交通信息服务技术”、“大规模客流密度与分布检测技术”和“导航与位置服务系统关键技术”算法，通过分析M运营商大数据系统中的手机位置信息和移动信息，实现江苏省内高速公路交通状态实时预测、交通状态指数分析。基于无线通讯网络对客流数据进行统计分析，为交通相关部门在交通规划、交通管制决策过程中提供全面、真实、准确、实时的数据支持。为交通枢纽区域、大型活动区域的进出入客流量及时变分析；为重要交通枢纽以及热点区域间的客流交换量及时变分析；以轨道交通、市郊线公交为主的客流交通方式分担量；为交通关键点之间重要快速路和高速公路客流量分配分析；提供城市范围总体人口空间分布分析；确保城市范围内白天、夜间人口空间分布对比分析；区分归属地（如不同城市）的流动人员人口统计、流动人员出行特征信息分析；提供出行强度、出行距离及出行时间分析等。

（续完）

The applications of operation management information system of M operator based on big data∶Part 2

For existed basic data problems and the status of Operation Management System (OMS) in one province, thehadoop processing framework and data mart cloud architecture application are put forward. This paper describes thatoperation management information system in one province optimizes internal management processes based on big dataplatform, including KPI management, product management, decision management, production service, customer service,complaint management and marketing etc., forms a unified big data center management mode during project implementationto break the departmental barriers and information gaps, and is awarded the first prize of technology and business innovationofoperator groupcompany, providing agoodreference for everyone.

big data; operator; operationmanagement;managementinformation system