张敏

摘要：广电企业实行网格化管理对于信息支撑能力提出了更高的要求。本文探讨了广电网格化营销服务平台的设计思路、系统架构和应用方向，利用大数据技术，采集企业各类信息系统产生的庞大数据，分析挖掘出有价值的信息，对网格化营销服务给予精准的信息支持，从而提升运维效率、降低营销成本、提高服务层次。

关键词：大数据;网格化;广电企业;营销服务

中图分类号：TP391        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）24-0236-02

1 引言

随着电脑、Pad、手机等新兴终端的迅速渗透，电视逐渐淡出人们视野，开机率不断下降，广电用户流失明显[1]。“三网融合”的逐渐深入，广电从传统的垄断行业进入市场竞争，抢占用户资源、留住用户、挖掘存量用户消费潜力成为企业发展的关键。在这种背景下，很多广电企业开始实行网格化管理。

2 网格化管理

网格化管理作为一种管理方法，早期应用于城市管理领域[2]。网格就是我们日常生活中看到的渔网或田字格，它将二维平面用纵线、横线分成小方格，常用于地图绘制和遥感测量领域。广电的网格化将运营区域以道路、小区、客户规模、网络结构为基准分割成网格，指定网格经理负责网格内用户营销服务工作，同时组件一个跨部门的支撑团队，集中调配企业各种资源，实现产品和服务精准化、直接化的面向客户。网格化管理让网格经理、支撑团队、客户三点一线，充分利用各种渠道的优势，做到“以市场为导向，以需求为中心”，有效提高网格经理的工作效率和服务能力，提升营销成功率和客户的满意度。

随着营销与服务一体化的推进，网格经理和运营团队所需的信息资源量越来越大，对于企业信息支撑能力提出了更高的要求。网格化营销服务是一项复杂的系统工程，涉及用户分级、业务数据分析、满意度分析、运维效率、营销产品差异化定制等，如果能利用大数据技术，采集企业各类信息系统产生的庞大数据，分析挖掘出有价值的信息，必然可以对网格化营销服务给予精准的信息支持。

3 基于大数据的广电网格化营销服务平台

3.1大数据定义

大数据是指无法在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集。它是一种海量的、高增速、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力、发现力和流程优化能力。具有5V特性：Volume（数据量大）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值密度低）、Veracity（真实性）[3]。在广电行业，大数据技术可应用于企业运营的各个方面，涉及数据采集、数据抽象、数据存储、数据挖掘分析、数据应用呈现等。

3.2 建設思路

广电网格化营销服务平台以大数据技术为支持，以客户关系管理为核心、以定制化产品服务为盈利方式、以网格化的运维管理为特征的智能营销服务平台。以广电企业各类信息系统产生的庞大数据为数据源，通过清洗、挖掘分析和策略处理，将原始数据转变成高价值的商业化数据，为企业运维团队提供运营决策支持、营销方案制定、资源合理配置，从而提升运维效率、降低营销成本、提高服务层次。

3.3系统架构

广电网格化营销服务平台采用四层架构模式，分别为数据采集层、数据抽象层、数据应用层和用户层，如图1所示。

广电企业有各种类型的信息系统，包括业务支撑系统（BOSS）、呼叫中心、GIS、VOD、网管系统等，每天产生庞大的数据，数据采集层的作用是收集和梳理这些各种形式的数据。

数据抽象层通过数据清洗和预处理，从原本杂乱无章的数据提取出有价值的基本数据集，存储在数据仓库中。客户个人信息、业务信息和缴费信息来源于BOSS系统，包括客户的年龄、性别、住址、联系电话、订购的套餐产品、缴费频次、常用的缴费和业务办理渠道等。工单报修信息来源于呼叫中心，包括报修电话、故障描述、工单响应速度、实际故障原因及回访满意度等;小区地理信息和网格信息来源于GIS系统，包括网格划分、网格经理信息、小区信息、楼栋所属网格等;收视上网行为来源于互动机顶盒、VOD系统、前端系统和网管系统，包括客户开机关机时间、频道停留时长、点播节目、互动时移动作、上网时长、网速、上下行网络流量等;线路网络状况来源于GIS系统和网管系统，包括干线信息、光节点位置、CM状态、网络性能、故障信息等;设备器材信息来源于BOSS系统和仓储系统，包括客户所用机顶盒、CABLEMODEM、遥控器等设备信息，以及企业设备器材仓储情况;节目媒体信息来源于媒资系统和VOD，包括电视广播频道、节目片库、电视应用、资讯广告等;财务经营信息来源于经分系统、人力资源和工程管理系统，包括企业各类经营、财务、人员和工程数据。

在数据应用层中，通过数据挖掘和分析技术，针对不同的用户、不同的业务需求，建立相应的业务模型和分析模板，挖掘出的有价值的信息精准推送给用户层。针对广电用户提供智能门户和个性化节目推荐;为网格经理实时推送工单，并附带可能的故障原因及针对用户定制的营销产品。为运维团队推送客户流失预警、区域故障预警。为市场人员和企业管理者推送客户分级、网格智能划分、网格绩效考核数据及各类经营分析报表。

4平台应用

4.1客户分级和精准营销

利用大数据技术分析客户个人属性、订购产品、缴费情况及各种收视行为，建立客户分级模型，使潜在用户能够被快速锁定。在客户分级的基础上挖掘各类用户群的兴趣和购买力，制定个性化的营销策略，使产品与客户需求深度契合，提高用户对企业利润贡献价值和营销的成功率。除了注重高价值客户管理外，考虑电视用户的老龄化特点，也要关注低贡献值的用户，这类用户使用业务少但黏性高、数量大，维系成本低，对企业整体盈利很有价值。结合网格自身特点和客户分级，网格经理可根据平台推送的营销数据有针对地开展工作，在提升服务质量的同时发展用户、推广产品。

4.2 个性化门户与智能推荐

改变固定编排的企业媒体门户及机顶盒首页，通过对用户特征、收视习惯、点播和浏览行为进行分析，结合企业重点推广产品及近期热点视频节目，做出与用户需求深度融合的个性化的内容呈现，增强用户吸引力。

基于点播统计、浏览行为建立内容价值模型，实现对节目媒体运营价值的量化管理、对编排路径的优化，提高操作的便捷性。利用大数据实时处理的优势，进行栏目、内容实时点播量统计和热度排行，让运维团队掌握不同网格用户的兴趣偏好和变化趋势。

4.3网格绩效考核与智能划分

划分网格既是为了满足市场需求和保障服务质量，也是为了控制人力成本和提高工作效率。平台将在网率、回归率、高清用户发展率、销售额、故障率、用户满意度、及时率、代理点拓展情况作为网格经理的主要业绩考核指标。综合考虑不同网格间的覆盖面积、用户基数、消费能力、发展潜力等要素，基于高效、精细、公平原则，适时调整网格范围，保证工作量和收入均衡，以免影响网格经理工作积极性。

4.4 客户流失预警

客户流失指现有客户中止继续购买其产品或服务，转而购买其竞争对手的产品或服务[4]。平台对于主动申请报停、欠费停机、销户的用户都定义为流失。选取用户年龄、在网时长、所属网格、月套餐价格、点播频次、缴费方式、账户余额、欠费次数、是否融合宽带业务等为参数，建立用户流失模型，主动发现潜在的流失用户，向运维团队和网格经理发出流失预警。根据用户流失等级的不同，可以采取短信/邮件催缴、呼叫中心致电提醒，必要时由网格经理主动上门关怀，获取用户的需求，推荐合适的产品及更加优惠的活动，从而减少用户流失，提高在网率。

4.5 故障精准定位和大故障预警

依据呼叫中心工单历史工单，确定工单故障现象和完工故障原因的数据关联，结合GIS、网管系统中的线路设备结构，建立故障关联规则和故障预判模型。用户报修时，根据用户描述的故障现象，平台分析出一个初步的故障原因，推送给网格经理，为故障定位和排查提供参考。故障解决后，网格经理将实际的故障原因反馈给平台，修正模型参数权值，不断提升故障预测的准确率。

某一个区域内相同故障现象或相同故障原因，可以统一处理的故障集合称为大故障[5]。当平台检测到某一个区域内同时产生多张相同故障现象的维修工单，依据故障关联规则，判断出可能为主干网络故障。平台将故障升级为大故障，并通知干线班及时进行排查，通知网格经理做好用户解释工作。平台还可进行故障之间的关联分析，从而判断链路和设备是否存在故障风险，提前做好风险防范。

4.6 网格经分报表

报表是数据分析结果的可视化呈现，平台设计了丰富详细的运营报表，多维度反映网格化管理的运营效果，为企业营销和运营提供数据支撑。不仅包括网格各类业务（ 数字电视、付费节目、高清互动、宽带等） 的营业类、受理类、财务类日常统计报表，还包括在网率、流失率、故障率、运维成本、服务满意度等考核结算报表。

5 结语

广电企业从之前的市场垄断到现在的网格化运营，面对激烈的市场竞争，深入了解客户，提供更精准的营销服务成为关键。大数据技术的应用，使各类信息资源能够有效地优化和整合。广电网格化营销服务平台利用大数据技术，对企业各类系统的庞大数据进行收集分析，将碎片化的海量信息通过大数据挖掘分析，帮助运维团队和网格经理迅速调配资源，向用户提供精准的产品和服务，并有针对性地进行适时调整和完善，实现网 格市场精细耕作，提高用户的净增数、在网率、满意度，使企业焕发新的生机。

参考文献：

[1] 王簫笛.浅谈大数据时代有线电视的精准营销[J].广播电视信息，2016（7）：37-39.

[2] 叶根深.浅谈广电网络在三网融合下的网格化管理[J].电子世界，2017（14）：73.

[3] 罗曦.大数据下广电网络客户关系管理探析[J].无线互联科技，2017（24）：121-122.

[4] 于小兵，曹杰，巩在武.客户流失问题研究综述[J].计算机集成制造系统，2012，18（10）：2253-2263.

[5] 付晓.有线大故障智能管理系统[J].电脑知识与技术，2019，15（25）：34-35，41.

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