用户感知体系优化的探讨及应用

黄毅华 孙柳益 卢洪涛 魏垚
【摘 要】移动通信服务的竞争日益激烈,用户体验的提升是留住用户的重要手段,为了能够有效地评价用户实际感受,通过对无线参数及核心网信令数据进行研究,提出了可实施的评价算法,通过该算法对用户体验进行量化评分,客观地表达了用户的真实感受。
【关键词】用户感知;感知体系;用户体验质量
1 引言
随着4G的普及,用户对无线通信网络的依赖程度不断加深。因此,用户的网络体验直接影响用户对运营商网络的选择。
以用户体验提升为目标来优化网络,逐渐替代现有的通过路测进行网络优化,从而达到运营商品牌忠诚度提高的目的,推动用户流量使用量的提升。
2 用户感知体系现状
运营商曾经在3G时代使用端到端优化来改善用户体验,已经设计出一套完整的用户感知打分体系,该体系主要是通过监控网络质量,通过综合打分,来判断用户对无线网络的感知情况。各厂家各制式的感知体系在细节上有些不同,但是总体的思路基本相同。大多都是采用4层模型分解(如图1所示),提出QoE(Quality of Experience,用戶体验)目标,分解到KQI(Key Quality Indication,关键质量指标)及KPI(Key Performance Indication,关键业绩指标),再到具体的指标,然后指定各指标权重,最后对网络整体的用户感知状况进行打分。
但是,随着网络从3G升级到4G,用户使用手机的需求和习惯产生了很大的变化,影响网络的因素也有很大的变化,不同的App、不同的手机、不同的网站都可能对用户体验产生重大影响。而用户对网页打开时延的忍受力,聊天应用的顺利与否,视频的卡顿等也都成为用户感知的主要内容。原有的感知体系也需要跟着用户的需求变化而发生变化。因此,需要重新制定一份满足现状的评分体系来评估LTE的用户感知。
3 用户感知体系搭建
3.1 客户体验管理体系概念
用户投诉往往是用户对网络不能忍受的情况下才提出来的,如果能够在投诉前就发现用户问题,及时地跟进解决,那就会在很大程度上提升用户体验。CEM(Customer Experience Management,客户体验管理)就是针对这一体验管理而提出的。CEM体系通过分析用户对各种业务的使用频度、网络和服务质量、对KQIs进行加权汇总,建立起尽可能贴近用户感受的CEM指标体系,进行测量、计算、监控和分析利用,及时发现和定位影响用户感知的问题,并通过各种保障措施确保用户感知。同时通过分析相关数据,对用户感知进行营销,使用户感知保障成为可持续的经营活动。
针对CEM的度量,给出了一个CEI(Customer Experience Indicators,客户管理指标)指标。CEI指标的定义原则如下所示:
(1)QoE指标分为子项感知度和整体感知度。
(2)子项感知度的定义与用户对业务某一方面的应用感受相一致,用户对该业务的应用感受有几个方面,则定义几个相应的子项感知度指标。
(3)每个子项感知度指标都有与之相对应的一个或一组KQI指标。这个或这组KQI指标描述的是某一业务应用在某一方面的性能,而对应的子项感知度则是用户对这一方面性能的主观感受。
(4)整体感知度是用户对某一业务应用的综合体验质量,是该业务对应的所有子项感知度的综合反映,为单独的一个指标,包括用户行为和终端分析。
(5)CEI的指标从网络侧多个接口获取数据,从端到端的角度来分析用户感知。因此,其度量的指标能够较为准确地反映用户的实际情况,如图2所示。
CEI是基于用户感知的总体评价,分为三层,第一层是CEI度量的分值,第二层是KQI指标参数,第三层是KPI指标参数,如图3所示。而KQI又可以由分布在不同网络侧的KPI参数来监控得到。虽然最后都是分解到KPI指标,但是此KPI和传统的KPI还是有很大区别。其具体区别如下:
(1)物理链路
传统KPI关注运营商的网络/网元;KQI关注业务应用的端到端网络性能。
(2)业务类别
传统KPI无法区分业务应用类别;KQI体系重点考察具体业务应用性能。
(3)协议层
底层协议层性能无法完整反映上层协议层性能。
3.2 用户感知指标体系指标的选取
为了能够量化用户感知,需要给出一定的量化指标。因此要从客观的角度去找到一些影响用户感知的因素,并对其进行量化,方便客观地评价感知情况。
影响感知的因素有很多,包括:
(1)网络因素:由于网络通信问题,例如通信质量差、速率慢等因素导致用户体验差。
(2)手机因素:由于手机本身问题,例如出现卡死,手机本身CPU处理较慢等因素导致用户体验差。
(3)应用因素:手机App也是影响用户体验的一个重要因素,App本身的界面,操作等因素是否合理对用户体验的影响也很大。
(4)其他因素:例如品牌、价格、客服等其他因素的影响。
通过用户感知发现网络所存在的问题,通过提升网络质量来提升用户感知。
通过大量的用户投诉意见分析,发现无线网络覆盖是用户的基础需求,网络接入性和保持性是保障网络的基本条件,用户感知的最主要部分是用户对业务的体验。而且对于业务体验,可以通过网络侧的一些监控参数来实现。通过专家法给出了三个方面的权重,无线覆盖质量30%,网络接入性和保持性10%,业务体验60%。
(1)无线质量覆盖:用户可以在手机界面上直接看到信号强度,因此,一旦信号强度显示较差,就会影响运营商品牌在用户心中的得分。因此,选取RSRP直接反应了用户对网络的主观感受。如果手机信号回落到3G或2G,数据业务在用户心中的体验就会明显降低。因此,专家讨论后给了一半的权重。
(2)网络接入性和保持性:通过随机对200位用户的调研发现:电话网络是否能接通,需要多久接通,是否经常掉话,这三个方面在用户主观感受中排在前三位。根据这个调研结果,建议选取RRC连接成功率、RRC连接时延、掉话率三个指标作为感知指标。通过专家法给出了三个指标的权重,RRC连接成功率30%,RRC连接时延40%,掉话率30%。
(3)业务体验:通过用户调研排名,选取了占用户时间较多的即时通讯、视频、应用下载、其他下载。由于不同的用户偏好不同,因此,采用了根据时间来确定动态权重的方式来设定各个应用的权重。基于各个应用体验,也通过专家法选取了KPI指标,并确定其权重,具体如图4所示。
3.3 得分计算方法
对用户的打分,分为单用户得分、单小区感知得分、区域总体感知得分。满分为100分,根据失败情况,进行单项扣分,扣完后加权计算得到感知的最后得分。
用户打分可以根据公式(1)来确定最后的得分。根据异常次数来扣分,每次扣分步长是根据预定的期望分数和异常事件次數代入公式(1)来进行计算的。单用户评分是要把用户数量改成一个,设定合适的期望分数和一定时间的异常总数。期望分数值和期望每日异常次数为人工经验值。扣分步长计算规则如表1所示:
表1 扣分步长计算规则
指标 评分规则
成功类 满分100分,失败一次扣一个步长STEP,扣完为止
时延类 满分100分,超过门限一次扣一个步长STEP,扣完为止
速率类 满分100分,低于门限一次扣一个步长STEP,扣完为止
(1)
其中,STEP表示步长,SubscriberNo表示用户数,Exceptation表示用户评分期望值,Abnormal表示异常话单次数。
(1)单用户打分计算说明
1)一般用户得分
单指标得分计算(扣分方式)=100-每日实际异常次数×扣分步长;扣分步长=(100-期望分数值)/单用户期望每日异常次数 (2)
其中,期望分数值和期望每日异常次数为经验值。
2)异常用户得分
针对一些特定用户,异常次数较少,但是成功率特别低。例如,掉话三次,但是一共发生4次电话。针对这样的用户引入了按成功率计算得分的方式。其计算公式如下:
单指标得分计算(成功率)=100×(总次数-异常次数)/总次数 (3)
单指标实际最后得分:Min[扣分方式得分,成功率得分] (4)
3)最后总分
根据单指标加权汇总得分。
(2)小区用户感知打分计算说明
将小区当做一个用户,打分方式参考单用户打分。
(3)区域感知打分计算
区域感知打分是将区域内的各小区的感知打分进行平均处理。
3.4 实际打分案例
从广东电信某地区获取某一用户得分案例。内容说明如下。
(1)项目:根据指标体系获取可直接打分项目。
(2)得分:100-(问题次数×扣分步长)。
(3)问题次数:问题发生次数是该用户实际的用户问题发生次数。得到上述数据后,得到如表2所示的计算表格。
(4)扣分步长:根据“扣分步长=(100-期望分数值)/单用户期望每日异常次数”计算方法得出扣分步长。
(5)期望每日异常次数:该地区期望每日异常次数得分由该地区的日常统计得出。根据经验值给定80分时对应的每日异常次数。
得到每项的得分后,计算加权分数。其中业务体验的二级权重根据用户使用时间来确定比例。通过加权计算得到最后的总分为86.7分,如表3所示。
4 应用效果分析
4.1 用户得分情况分析
用户感知体系设计完成之后,在某地市进行应用。该地市电信用户总数543 956人,期望值取80分。期望异常数根据各指标不同按照人工经验值给出。
图5是2017年2月某地市的得分情况,从数据上看,80分以上人数占总数的68%,大部分用户感知符合此次评估的预期。但是仍存在很多感知较差的用户。例如低于20分的,可以认为这部分用户感知极差,可能会产生投诉或离网,需要进行主动关怀。
4.2 小区得分情况分析
通过查看小区的打分,发现问题小区。选取某一感知较差小区,该小区得分为67分。
查看其第一级子项得分,发现覆盖和业务得分较低,体验较差,初步判断是由于覆盖问题导致的业务体验差。详细得分如表4所示:
一级子项雷达图如图6所示:
进一步查看无线覆盖质量下的二级子项得分,RSRP得分只有52分,4G覆盖较差,且3G连接也不是非常好,可能会因流量速率较差,导致用户体验差。二级子项得分情况(天线覆盖)如表5所示:
查看业务体验二级子项,发现视频、应用下载和其他下载得分明显偏低,说明在需要高速下载相关的应用都存在较差体验,这个符合我们之前的判断。二级子项得分情况(业务体验)如表6所示。
二级子项(业务体验)雷达图如图7所示。
通过此套体系评估体系,可以认识到该小区覆盖的用户感知情况,初步判断小区存在问题的原因。通过该打分体系对所有小区打分后,可以针对感知得分较差的小区进行专项优化,以提升用户感知。
4.3 与实际投诉用户得分进行对比分析
选取一些实际投诉用户,通过查看他们的得分情况以评判投诉用户的情况。总体来看投诉用户的部分时间得分较低。下面选取了5种投诉用户的情况:
(1)有信号无法上网投诉。当月最差日得分:22.5分。
(2)语音投诉。当月最差日得分:72.7分。
(3)無信号投诉。当月最差日得分:37分。
(4)频繁掉线投诉。当月最差日得分:52分。
(5)网速慢投诉。当月最差日得分:54分。
从上述得分来看,除了语音投诉用户得分较高外,其他用户得分都相对较低。由于系统中不对2G、3G的参数进行感知评分,因此语音问题没能够反应在感知得分中,符合系统预期的设计。
5 结束语
用户感知评估系统能够从一个简单的得分就看出用户感知的好坏,将复杂的网络优化简单化,通过对用户大数据的分析,将更精准地把脉网络。
随着感知系统的逐渐成熟,用大数据进行问题分析的能力也要进一步加入。
(1)问题点细化。感知评分需要根据不同场景进行细化,比如忙时场景,会展场景,校园场景等多个维度场景来区分评分,以便更有效地发现问题。
(2)自动发现问题。通过信令分析,对得分低的小区问题自动定界定位。自动给出问题的经验方案供网优人员参考。
(3)人工智能网优。再到后期通过大数据自动学习,可以让系统自动跟踪用户习惯,调整系统评估参数,发现异常用户,实现网优的人工智能化。
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