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電信企業(yè)經(jīng)營分析系統(tǒng)應(yīng)用中的問題和對策
關(guān)鍵字:經(jīng)營分析系統(tǒng),聯(lián)機分析處理,數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)挖掘
1.經(jīng)營分析系統(tǒng)的概念
經(jīng)營分析系統(tǒng)以業(yè)務(wù)運營支撐系統(tǒng)中其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建統(tǒng)一的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫。利用先進的OLAP技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),幫助企業(yè)的經(jīng)營決策層了解企業(yè)經(jīng)營的現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)企業(yè)運營的優(yōu)勢和劣勢,預(yù)測未來趨勢;幫助細分市場和客戶,指導(dǎo)營銷、客服部門進行有針對性的營銷和高效的客戶關(guān)系管理;對決策的執(zhí)行情況和結(jié)果進行客觀準確的評估。
2.經(jīng)營分析系統(tǒng)的商業(yè)驅(qū)動
系統(tǒng)建設(shè)的背景有兩個方面。一方面隨著電信市場的開放,客戶選擇電信業(yè)務(wù)及電信企業(yè)的余地越來越大,電信企業(yè)之間對客戶的爭奪也越來越激烈。由于市場競爭的加劇和產(chǎn)品的同質(zhì)化,電信企業(yè)紛紛拿起價格利器搶占市場份額。經(jīng)過兩三年的“價格戰(zhàn)”,電信市場出現(xiàn)了嚴重的“增量不增收”現(xiàn)象。大量低忠誠度的客戶轉(zhuǎn)網(wǎng)或變更業(yè)務(wù)。即使采取相應(yīng)的預(yù)防措施,也不能有效的遏制大規(guī)?蛻袅魇У默F(xiàn)象。比如,某些電信公司采用“租機”、“返還話費”等具有一定優(yōu)惠期限的活動來降低客戶的流失率。在活動的優(yōu)惠期,客戶流失率明顯降低,客戶流失現(xiàn)象似乎得到了遏制。但是,一旦優(yōu)惠期結(jié)束后,很多客戶享受完了優(yōu)惠,便紛紛離網(wǎng)或變更到本網(wǎng)其他的業(yè)務(wù)。結(jié)果是客戶流失現(xiàn)象與平時相比變得更為嚴重,呈突發(fā)、集中、大規(guī)模的特點,致使電信企業(yè)的業(yè)務(wù)收入急劇下滑。另一方面,電信客戶近幾年高速增長,形成龐大、需求差異很大的客戶群體。同時,由于電信技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新不斷生成各種新型業(yè)務(wù)。如何細分市場、客戶群,將最合適的業(yè)務(wù)推銷給最需要的客戶,實現(xiàn)業(yè)務(wù)和客戶的最佳匹配成為電信企業(yè)的重要課題。
基于以上兩方面的背景,電信企業(yè)逐漸意識到以客戶中心經(jīng)營的必要性,開始從業(yè)務(wù)驅(qū)動向客戶驅(qū)動轉(zhuǎn)化。企業(yè)嘗試新的方法,通過分析業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)中海量的數(shù)據(jù),對市場、客戶進行理性分析,實現(xiàn)精細化營銷。電信行業(yè)是信息化程度最高的部門之一,各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)的建設(shè),積累了海量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)不僅是歷史紀錄的呈現(xiàn),也蘊涵了客戶的消費模式,為客戶分析提供了豐富的素材,也為經(jīng)營分析系統(tǒng)提供了寬廣的用武之地。
3.經(jīng)營分析系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)
經(jīng)營分析系統(tǒng)采用先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù),即聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘兩大類。
3.1聯(lián)機分析處理(OLAP)
聯(lián)機分析處理是一種軟件技術(shù),使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個方面觀察信息,以達到深入理解數(shù)據(jù)的目的。這些信息是從原始數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)換過來的,他們以用戶容易理解的方式反映企業(yè)的真實情況。聯(lián)機分析處理大部分策略都是將關(guān)系型的或普通的數(shù)據(jù)進行多維數(shù)據(jù)存貯,以便于進行分析,從而達到聯(lián)機分析處理的目的。這種多維數(shù)據(jù)存儲可以被看作一個超立方體,沿著各個維方向存貯數(shù)據(jù),它允許分析人員沿事物的軸線方便地分析數(shù)據(jù),分析形式一般有切片和切塊以及下鉆、挖掘等操作。
3.2數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖據(jù)出隱含的、未知的、用戶可能感興趣的和對決策有潛在價值的知識和規(guī)則。這些規(guī)則蘊含了數(shù)據(jù)庫中一組對象之間的特定關(guān)系,揭示出一些有用的信息,可以為經(jīng)營決策、市場策劃和金融預(yù)測等方面提供依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)典型的分析方法有分類、聚類、關(guān)聯(lián)等。每類方法有很多不同特點的算法,如分類方法有決策樹算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,聚類算法有劃分聚類算法、分層聚類算法等。
3.3聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別
聯(lián)機分析處理與數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)的區(qū)別:OLAP更多地依靠分析人員輸入的問題和假設(shè),受分析人員業(yè)務(wù)水平因素影響很大。在進行數(shù)據(jù)分析時,分析人員對業(yè)務(wù)發(fā)展情況建立一系列假設(shè),然后利用聯(lián)機分析處理技術(shù)驗證假設(shè)的正確性。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能幫助企業(yè)以更全面的視角洞察客戶,依靠強大的挖掘工具自動化地挖掘數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的商業(yè)機會。
4.經(jīng)營分析系統(tǒng)的主要功能
經(jīng)營分析系統(tǒng)的主要功能有四個,即關(guān)鍵指標監(jiān)控(KPI)、統(tǒng)計報表、綜合分析和數(shù)據(jù)挖掘。
4.1關(guān)鍵指標監(jiān)控
關(guān)鍵指標監(jiān)控是對電信企業(yè)業(yè)務(wù)指標實時的監(jiān)控和預(yù)警功能。KPI借助表格和圖形方式直觀的展現(xiàn)使得管理者能以宏觀的角度及時了解現(xiàn)有用戶數(shù)量、業(yè)務(wù)收入以及和同期發(fā)展的比較,也能以微觀的角度了解具體某個地區(qū)、某類業(yè)務(wù)用戶的具體情況。管理者根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展不同時期的情況,可以通過選擇或輸入的方式對關(guān)鍵指標的門限值進行相應(yīng)設(shè)置,達到對業(yè)務(wù)發(fā)展實時監(jiān)控的目的。
4.2統(tǒng)計報表功能
統(tǒng)計報表功能指在制訂的統(tǒng)計周期之內(nèi),按市場部門的要求生成統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù),進行匯總或分析處理,形成規(guī)定格式的報表圖形,并向相關(guān)部門提供有關(guān)的業(yè)務(wù)預(yù)測與經(jīng)營分析資料。報表生成具有很高的靈活性,支持按指定時間段自動匯總、統(tǒng)計各級報表數(shù)據(jù)自動生成匯總報表,支持選擇各種統(tǒng)計元素。同時,提供報表模板,可以靈活選擇特定的模版,也可自定義所需要的模版。
4.3綜合分析
綜合分析是基于OLAP的多維分析技術(shù)。綜合分析內(nèi)容包括客戶分析、收益分析、業(yè)務(wù)量分析、新業(yè)務(wù)綜合分析一些綜合性較強的分析等。分析維度包括時間、地區(qū)、申請類型、用戶性質(zhì)、用戶狀態(tài)、通話類型、受理方式等。綜合分析根據(jù)某個分析主題,選擇與主題相關(guān)的維度,進行多維度分析。綜合分析提供靈活多樣的展現(xiàn)方式,常用的展現(xiàn)方式有:固定(預(yù)定義)報表、圖表、即席查詢、多維動態(tài)分析等。
4.4高級數(shù)據(jù)挖掘功能
高級數(shù)據(jù)挖掘時利用數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù),從大量的數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)系模式。高級數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)容包括客戶價值分析、業(yè)務(wù)預(yù)測、消費層次變動分析、客戶流失分析、客戶細分等。與前面分析不同,數(shù)據(jù)挖掘分析不是一個單步驟的分析,而是一個迭代、螺旋式上升的流程。流程包括數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)建模、模型評價和解釋三個階段。當最后階段的模型評價解釋不能達到要求時,就重新回到第二階段數(shù)據(jù)建模階段,甚至有時必須回到第一階段數(shù)據(jù)準備。比如客戶流失分析,數(shù)據(jù)準備階段,獲取與主題有關(guān)的所有數(shù)據(jù),如客戶狀態(tài)變動、消費變動、市場競爭強度、投訴申告強大等數(shù)據(jù)和信息,然后預(yù)處理消除噪聲,導(dǎo)出與主題關(guān)系更強的變量。接著是數(shù)據(jù)建模階段,采用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習等方法,分析客戶流失的主要特征,建立客戶的流失模型,預(yù)測發(fā)現(xiàn)流失概率較大的客戶。第三階段是數(shù)據(jù)評價和解釋階段,對模型評分和解釋,如果達到要求,就保存模型并應(yīng)用所得結(jié)果于市場行動。這類分析涉及的變量數(shù)目多,變量的關(guān)系復(fù)雜,需導(dǎo)出主題相關(guān)的變量,數(shù)據(jù)分布缺少較強的規(guī)律性,因此分析的綜合性、難度和深度比前三種分析大的多,對分析人員要求很高。如果沒有對數(shù)據(jù)挖掘算法和業(yè)務(wù)的深入理解,分析的效果往往很難得到保證。
5.系統(tǒng)應(yīng)用中出現(xiàn)的問題
5.1經(jīng)營分析系統(tǒng)退化為報表系統(tǒng)。
在經(jīng)營分析系統(tǒng)沒有投入使用之前,市場部門往往通過向計費中心人員提出某種數(shù)據(jù)需求獲取數(shù)據(jù),利用EXCEL工具作一些簡單的描述性統(tǒng)計分析。系統(tǒng)投入使用后,市場部門人員還是習慣于報表形式的分析模式,對經(jīng)營分析系統(tǒng)承擔的任務(wù)認識不夠清晰。由于客戶主題分析和數(shù)據(jù)挖掘方面的知識較新,市場部門對這方面的認識還處于初步的學習和了解階段,相應(yīng)的分析和從數(shù)據(jù)挖掘圖表獲取信息的能力還較為欠缺。具有強大分析和預(yù)測功能的經(jīng)營分析系統(tǒng)退化為一個報表系統(tǒng)。
5.2缺少專業(yè)人員利用系統(tǒng)挖掘功能進行高層次主題分析。
經(jīng)營分析系統(tǒng)具有主要四類分析功能,這四類功能操作分析難度差異很大,對分析人員的要求也不同。像關(guān)鍵指標監(jiān)控,統(tǒng)計報表這些功能,一般市場部人員只需使用鼠標點擊就可以實現(xiàn)。像聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘分析,一方面由于分析變量數(shù)目多,需要利用數(shù)據(jù)挖掘算法或是數(shù)據(jù)倉庫的操作,技術(shù)方面要求高,即使經(jīng)營分析系統(tǒng)的分析界面非常友好,市場部人員由于能力所限,也不能很好的開展綜合性較強的高級分析。另一方面,分析主題性強、非結(jié)構(gòu)化,數(shù)據(jù)挖掘分析不等同于數(shù)據(jù)庫操作。與數(shù)據(jù)庫操作遵循統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化查詢標準不同,挖掘分析受人的主觀因素很大。分析過程中所選用的數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的方式和采用的模型都會因為分析人員個人不同的理解而不同。計費中心人員雖有扎實的數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)和熟悉帳表的優(yōu)勢,但是缺乏系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘知識和電信業(yè)務(wù)知識,經(jīng)過短期培訓(xùn)很難掌握經(jīng)營分析系統(tǒng)。因此很難在數(shù)據(jù)挖掘高層分析中起到主導(dǎo)作用,只能在數(shù)據(jù)準備階段提供支持。
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