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基于数据仓库技术的社会实体渠道虚假销售行为分析与研究

范文

赵纯坚魏莉

【摘要】随着4G业务在中国市场的逐步商用，各通信运营商把渠道战略作为业务竞争的一个关键因素而纷纷加大投入。运营商必须建立一套能够时刻监控渠道变化的预警机制与控制系统，研究和制定各种应急处置预案，从而提高对实体渠道的掌控力。本文通过抽取实体渠道新增用户数据样本，对新增用户的受理属性和通信行为进行挖掘分析，建立异常用户模型，以某地电信岁末年初营销社会实体渠道行为进行了模型验证，完成了社会实体渠道虚假销售行为的分析与研究。

【关键词】数据仓库社会实体渠道异常用户模型

Based on Data Warehouse Technology False Sales Behavior Analysis and Research of Social Entity Channels

Zhao Chunjian 1， Wei Li 2

（1、China Telecom Chenzhou Branch， Hunan Chenzhou 423000 2、Xiangnan University/ Software and communication engineering institute ， Hunan Chenzhou 423000）

Abstract： As the 4G business gradually becomes commercial in the Chinese market， the telecommunication operators are increasing investment on channel because the channel strategy is a key factor in business competition for success. Operators must establish a set of the predict alarm mechanism and control system to monitor channel changes， research and develop all kinds of emergency response plans， so as to improve the control of entity channel. In this paper， the new user data samples in entity channels are extracted for analysis of their accept and communication behavior to build an abnormal user model， which has been validated through the analysis of the social entity channels marketing behavior of some telecom at the beginning of the year， and the analysis and research of the false sales activity of the social entity channel are completed.

Key Words：the Data Warehouse； Social Entity Channels； Abnormal User for Model

一、数据仓库在社会实体渠道销售行为分析中的应用

近年来，随着MBOSS系统的先后建设，各通信运营商积累了大量的用户数据。在此基础上，通信运营商都建设了自己的数据仓库[1]系统来构建自己的决策支持系统。目前数据仓库较多是为管理层提供各级营销单元的业务发展、规模收入等分析报表，对社会实体渠道这些末端单元的销售行为没有深入的分析。如何通过数据仓库中用户属性、用户消费情况，建立用户异常数学模型，通过模型对社会实体销售渠道的发展效能和疑似虚假发展进行有效分析和管控，并在此基础上调优网点发展任务下达、网点营销策略和网点佣金政策，从而提高企业对社会实体渠道资源的掌控力，使各种渠道资源有效配合，成为各通信运营商的重大课题。

二、社会实体渠道的发展趋势及业务发展特点

电信产品营销渠道 [2]，是指电信产品从电信企业到终端客户手中转移时所经过的路线。在过去相当长的一段时期，我国电信市场是一个运营商主导的卖方市场，很少从用户角度考虑渠道建设，对渠道的争夺没有给予足够的重视。随着4G时代来临，运营商出于战略的考虑，特别是全业务运营以来，在新增用户市场乏力的大环境下，各通信运营商把渠道战略作为业务竞争的一个关键因素而纷纷加大投入。

以某本地网为例，自2011年以来，该分公司提出大力发展自有渠道、社会渠道和壮大政企直销经理队伍。在社会渠道网点的建设上更是不遗余力，通过门店置换、加大装修补贴让社会渠道网点迅速地在城市的各个角落开花，并通过加大佣金补贴和节假日炒店补贴对这些社会渠道网点进行政策倾斜扶持。经过这几年的发展，社会渠道网点取得了长足的发展，网点占比高达96.52%，移动业务的发展占比69.55%，加之社会渠道是将产品和服务流向消费者的最短路径，是以消费者为导向的营销渠道，其重要性日益凸显。

然而，与通信运营商的自有营销渠道相比，社会实体渠道缺乏对电信业务的透彻了解，对于全业务融合、新兴业务等业务缺乏有效的营销能力，导致低值用户占比偏高。

其次，社会实体渠道对形成收入快的业务感兴趣，更多的希望进行终端包装销售赚取终端销售差价，对关系到企业未来长远发展的业务不感兴趣。

再者社会实体渠道的发展缺乏规范性，各社会实体渠道本着自身的利益，进行销售品低价促销或热门终端加价销售等恶性竞争行为，容易造成市场混乱。最重要的一点是有相当一部分社会实体渠道忠诚度不够，利用通信运营商之间的竞争，受利益驱动，在几个运营商之间“倒戈”，产生大量用户的他网跳转，或面对岁末年初等大型节假日促销期间的高激励利益诱惑下做虚假发展。

三、社会实体渠道虚假销售的发现

从社会实体渠道虚假销售行为来看，主要存在疑似养卡、重入网、机补机卡分离等虚假销售行为，其中疑似养卡是社会实体渠道利用不完善的激励政策套利，冲量达到销售目标以获取达量激励、渠道补贴，或争取排名及其他隐性资源等。社会实体渠道疑似养卡行为发现难度大，带来的危害特别巨大。

分析社会实体渠道的养卡行为主要通过从数据仓储中多个异构的数据源进行抽取、转换、加载，构建一个用户异常模型可以保证分析的可靠性和高效性。用户异常模型采用决策树数据挖掘技术，利用新入网用户的各类受理信息和行为数据建立用户异常模型，揭示异常用户特征，并对其进行归纳、总结，识别出异常用户。

用户异常模型的构建主要包括以下四个步骤：模型设计、数据准备、模型验证和模型部署。

1、模型设计：

设计用户异常模型的业务框架，主要包括目标用户定义、识别口径定义、建模时间窗口定义、输入输出数据定义；

2、数据准备：

根据模型设计，准备建模所需的宽表数据，并对宽表数据质量进行质量检查，主要包括数据加载、数据整合和数据质量检查；

3、模型验证：

用测试数据建立初始模型后，用户测试数据集对初始模型验证，将模型输出结果与历史已知数据进行验证，完成系列的调整和优化，最终得到最优模型。主要包括变量筛选、算法对比选择和模型验证；

4、模型部署：

最优模型的IT固化，按一定的周期（如按周、按月）运行模型，输出异常用户清单，完成相关分析评估。

用户异常模型有两个核心因素：客户信息和用户消费使用行为情况。用户信息主要包括用户的身份信息、标准地址、产品套餐资费、首次预存和受理网点等，这些属性可以在CRM（客户关系管理）[3]系统客户登记入网时得到，是对用户个体的特征描述，通过这些信息可以有效识别网内跳转、重入网和低价值发展。用户消费使用行为：这部分数据基于客户的使用行为动态生成，主要包括用户通话次数（主、被叫次数及时长），上网时长、每月出账费用及缴费情况等。这些属性可以在BSN（业务支撑网）系统的话费账单中提取。通过数据挖掘，构建的的用户异常模型主要包含以下识别特征：

（1）三无用户：统计期内无短信、无上网且无通话，或仅SP用户。

（2）通话集中：月（主动+被动）联系号码<=3个，某网点发展的用户当中10个以上用户拨打同一号码（不含10000号、11888、10001）超过3次。

（3）串码集中：超过5个以上用户注册使用同一个手机串码激活或拨打电话。

（4）基站集中：该网点发展用户连续2月通话基站集中<=3个。

（5）低预存：用户预存款低于用户套餐资费的三个月消费且无后续缴费记录。

通过以上客户信息和用户消费使用行为信息，能对用户的个体异常特征有较为针对性的刻画，为社会实体渠道的疑似养卡分析提供清晰而准确的数据来源。

用户异常模型用于社会实体渠道虚假销售的判断要保证两个方面的准确性：用户数据真实性、预测命中准确。通过抽取BSN（业务支撑网）系统两个月的用户使用行为信息构建了用户使用维。通过用户使用维，对满足用户异常模型识别特征一个以上条件的用户进行疑似养卡用户进行打标，完成用户异常模型构建。

利用用户异常模型对某本地网分公司岁末年初两个阶段的移动产品进行分析。通过异常用户进行社会实体渠道网点统计分析，可以快速发现疑似养卡占比过高的社会实体渠道网点。在消费商品上进行收敛，能迅的发现疑似养卡用户主要发生在什么商品上面。

从上表可以看出某一类移动产品发展数在其岁末年初的移动发展占比较高，分别为35.40%和44.62%，而这一产品的疑似养卡占比（疑似虚假占比=三无占比+基站集中数+串码集中数+通话集中数）又在50%以上。加入用户异常模型的网点受理维度对异常用户进行社会实体渠道网点分布统计分析，成功捕获了受理量大于10户，且该类产品在移动发展中占比大于50%，同时疑似虚假占比大于50%的76个社会实体渠道网点。在后续的跟进分析中，利用用户异常模型的出账费用属性分析，这批用户的出账比不到15%。

四、社会实体渠道虚假销售的应对

社会实体渠道的虚假发展造成了发展即流失的恶果，带来了大量营销成本的浪费，对有价值的规模发展和抢占有效市场份额带来致命的冲击。在利用用户异常模型进行发现社会实体渠道的虚假发展后，要有针对性的进行政策调优、加强社会实体渠道的发展质量管控，抑制其虚假发展。根据上节的相关分析，要切实做好以下几点：

1、加强社会实体渠道管理，建立有效的营销渠道考核及激励机制。

部署用户异常模型，每月计费出账后对新发展的用户进行检测，对发现的疑似虚假发展行为，下发清单到网点进行限期整改。严格执行“三不四追溯”制度，在全面剔减虚假发展的达量基础上，追溯发展佣金，确保网点发展的有效性。通信运营商要建立明确的业绩目标考核体系，采用适当的激励机制进行渠道管理，建立疑似虚假发展高占比社会渠道网点的退出机制。

2、建立合适的社会实体渠道体系。

社会实体渠道形式有特许合作营业厅、专营店、代办店等，不同渠道方式满足不同的客户需求。通信运营商要在对客户需求市场细分的基础上，分析不同渠道所适应的客户需求范围，如在人流密集的商业区构建以单产品合约终端销售核心商圈店；在小区等居住密集区开设以宽带服务为主的合作店，为用户提供个性化的营销渠道选择。针对不同类型、层级的社会实体渠道，应动态下达发展任务目标，做好不同产品的包装和销售指引。有了好的销售指引和合理的发展目标，可以从根本上减少社会实体网点虚假冲量的动机。

3、建立高效的社会实体营销渠道支撑体系。

针对不同的社会实体渠道配备不同渠道经理，通过渠道经理驻店，进行业务指导、重点营销政策选件并规范社会实体渠道的销售行为。在重点节假日促销时段，要帮助社会实体渠道网点做好炒店、炒小区等营销活动渠道协同。找到通信运营商和社会渠道实体网点的共同利益点，做到高质有效的发展。

4、完善业务发展佣金机制。

细分产品佣金，减少低质低收入产品的业务发展佣金，对高质高收入的产品进行业务佣金加大倾斜。对重点产品的业务佣金可以直接部分发放给社会渠道网点最末梢的销售人员，以促进重点产品的发展。动态调整业务发展佣金，对疑似虚假发展高的产品，调低佣金直至取消业务发展佣金。

五、结束语

社会实体渠道的是通信运营最主要的客户接触面，其发展效率直接影响通信运营商的整体业绩，社会实体渠道的忠诚度也直接影响到电信企业的品牌形象和规模价值发展。因此，必须建立有效的渠道考核体系和建立合理的激励机制，充分发挥体渠道的积极性和创造性。通信营商通过对数据仓库中的数据进行数据挖掘建立用户异常模型，能有效进行社会实体渠道营销行为分析和管理，做到有价值的规模发展，不断提升市场份额。

参考文献

[1] 钱立国，工程数据库、数据仓库与大数据探讨[J]. 安徽建筑，2015.06：198-201

[2] 曹星雯，移动互联网时代运营商大数据应用模式重要性突显[J].世界电信.2015.12：9-14

[3] 魏莉，赵纯坚.建设面向客户的客户关系管理系统[J]. 企业技术开发.2011.03：13-14

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