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存量经营时代潜在4G用户分析徐大伟，赵睿（中讯邮电咨询设计院有限公司上海分公司，上海，200050）摘要：针对某业务区现有2/3/4G用户群体，分析用户的基本属性和通信行为，如用户年龄、性别、客户等级、入网时长、套餐选择、终端选择、通话时长、流量使用、业务偏好、地理分布等，统计4G签转用户签转前后通信消费的变化，分析聚类特性，圈出其中高品质、高粘性，对4G业务有潜在需求的2/3G用户，以其作为4G潜在用户，推动存量用户的签转，支撑4G网络规划与建设关键词：存量经营；4G用户；行为分析；阈值0 概述随着移动通信技术的发展和智能终端的普及，移动用户市场日趋饱和，根据工信部发布的2014年通信运营业统计公报显示，全国移动用户普及率达94.5部/百人，10省市移动普及率超过100部/百人，移动用户增量市场的空间不断减少，增速日益放缓，运营商对存量市场的依赖程度将不断增加2013年中国移动便提出存量经营、流量经营、集客经营作为其年度发展的三大驱动力，以推进企业的持续健康发展；在2014年国内三家运营商的财报中，均提到了“存量竞争”，认为市场竞争在逐步进入“存量竞争”时代；预计2015年全国移动普及率超过100%，净增用户将快速下降，新增移动用户市场空间出现拐点，移动通信市场的发展重点也从增量发展模式进入存量经营模式。

在存量经营模式下，减少用户流失、延长用户在网的生命周期、提升用户价值、发掘用户的非通信价值，成为运营商存量经营的重点运营商需依托大数据分析用户通信行为，掌握用户消费习惯，提升客户体验，开展精细化管理、差异化服务以维系客户，拓展价值2014年是中国4G移动通信发展的元年，在目前移动用户市场日趋饱和的情况下，通过分析存量2/3G用户的通信行为，挖掘潜在的4G用户分布，推动存量用户的签转，将有限的资金投入到4G网络建设最需要的地方，提高网络建设的精准度和投资效益，具有重要意义本文旨在针对某业务区现有2/3/4G用户群体，分析用户的基本属性和通信行为，如用户年龄、性别、客户等级、入网时长、套餐选择、终端选择、通话时长、流量使用、业务偏好、地理分布等，统计4G签转用户签转前后通信消费水平的变化，分析聚类特性，圈出其中高品质、高粘性，对4G业务有潜在需求的2/3G用户，以其作为4G潜在用户，推动存量用户的签转，并可关联网络侧数据分析其活动的热点场所，得出4G潜在的热点区域，以支撑4G网络的规划和建设1 移动用户基本信息用户是移动通信网络的活动主体，移动网络记录用户的各项行为，并对其服务进行收费，在移动通信中用户以套餐形式存在，基于目前网络制式可分为2G用户、3G用户和4G用户。

用户信息可分为基本属性信息和消费信息，主要包括：表1 用户基本信息表基本属性信息相关字段备注基本属性信息相关字段备注用户唯一标识号码　用户套餐属性套餐名称　IMSI　套餐费用　用户身份属性性别　套餐内通话时长　年龄　套餐内数据流量　职业　套餐外计费规则　用户网络属性入网时间　用户消费信息月账单费用　是否在网　语音费用　是否出账　流量费用　出账分类2/3/4G出账超出套餐费用　用户类型个体、集客本地通话时长　用户等级普客、VIP长途通话时长　用户终端属性终端类型智能、功能、上网卡、无线路由器等漫游通话时长　终端制式2G、3G、4G通话总时长　终端品牌　流量使用量　终端型号　　上表信息来源于运营商账单报表、用户注册信息报表及其它相关统计报表；用户通信行为分析关联语音详单、数据详单，详单中包含有具体通信事件信息，能够反映用户的消费行为习惯，详单中关键信息包括： 时间：业务发起时间、时长、计费次数 地点：LAC、CELL 人物：号码、IMSI、IMEI、主被叫 事件：语音/视频、长途、漫游、数据业务类型、上/下行流量2 用户分析工具简介基于移动用户的数据特性和记录大小,可采用Excel、IBM SPSS Modeler等专业数据分析软件进行分析。

相比Excel表分析，IBM SPSS Modeler软件在分析数据量、分析速度、数据逻辑建立、数据调试、数据挖掘等方面具有优势，本文简要介绍下IBM SPSS Modeler数据分析软件IBM SPSS Modeler最早由英国ISL公司开发，1998年被SPSS公司收购，并重新整合和开发，2009年被IBM收购，成为一款面向商业用户的高品质的数据挖掘产品，具有大数据量处理、可视化编程、模块化处理以及丰富的数据挖掘算法等优点，从诸如Statsoft Statistics、Oracle DM、MATLAB等众多软件中脱颖而出，V12版本以前是叫Clementine，之后改称SPSS ModelerSPSS Modeler数据分析通常经过数据收集、数据预处理、模型建立、模型评价等环节软件形象的将这些环节表示成若干节点，将数据分析过程看成数据在各个节点之间的流动，并通过一个图形化的“数据流”直观表示整个数据分析过程，不断修改和调整流中的节点及参数，执行数据流，进而完成整个数据分析任务一个简单的Modeler数据流包括数据源输入、数据处理过程和结果输出三个环节，涉及源节点、记录选项节点、字段选择节点和输出节点等。

数据流示意如下图所示：图1 Modeler数据流示例源节点：用来将数据读入Modeler中，支持的输入源文件包括文本文件、SPSS数据文件、ODBC 兼容的数据库、SAS 数据文件、用户输入文件等；记录选项节点：对数据进行条件筛选、样本抽取、横向/纵向连接、排序、均值/方差计算等操作；字段选项节点：对数据关键属性字段进行过滤、填充、字段重排、导出和重新分类等操作；输出节点：按照需求输出不同形式的结果3 移动用户分析3.1用户基本分析移动用户包括2G用户、3G用户和4G用户，其中4G用户来源新发展和存量2/3G用户签转根据第1节描述的用户基本信息字段，利用Modeler软件分析各类用户基本属性和通信行为特征，建立用户标签库，如： 用户基本属性标签：用户年龄、2/3/4G用户、用户性别、在网时长、用户等级、终端类型、是否上网卡用户、是否行业用户、是否出账用户等； 用户消费行为标签：用户套餐、月消费额、月流量消耗、月通话时长等； 用户业务行为标签：业务偏好标签、时间偏好标签、场景偏好标签、APP偏好标签等； 统计对比2/3G用户签转4G前后月消费额、月流量消耗、月通话时长、套餐和终端制式的变化。

3.2 4G用户分析在前节用户基本分析基础上，勾勒4G用户基本画像，得出：（1）4G用户的年龄分布区间、性别比例、用户等级比例2）4G用户的套餐分布、流量分布、通话时长分布，明确4G用户的消费特点3）4G用户的终端分布，确定各种终端制式的分布比例4）用户签转前后的对比，主要包括：套餐对比和流量对比，统计用户增加/持平/降低套餐费用、流量使用的比例5）聚类（1）-（4）的分析结果，综合得出以下结论： 4G用户主要面向的年龄群体排行 4G用户使用4G终端占比 签转用户的主要来源、是否切实享受到4G套餐带来的优惠（例如：签转后采用持平套餐，且流量使用增长的用户；签转后采用增加套餐的用户；签转后采用降低套餐，且流量使用增加/持平的用户）4 潜在4G用户挖掘根据以上分析，从月消费额、月均流量使用、用户终端制式、用户业务行为等角度匹配2/3/4G用户特征，聚焦潜在的4G用户：（1）单位、集团客户，具备集中营销，统一转网的潜在条件2）3G用户l 1）套餐维度 中高端套餐（186元套餐及以上）的用户，可排除掉语音、流量使用较少的部分用户 中低端套餐（156元套餐以下）当月流量超出套餐使用量XX%的用户。

中低端套餐（156元套餐以下）年龄在18-35岁之间，月均流量超过套餐内流量XX%的用户 中低端套餐（156元套餐以下），半年之内套餐到期的用户l 2）终端维度 使用4G终端的用户 3G终端型号陈旧，用户套餐使用年限1年以上的用户 2G终端，用户套餐使用年限1年以上，且月流量使用超过套餐XX%的用户l 3）上网行为维度 月流量与网页点击次数都为TOPXX%的用户 上网时长较长、流量较低的用户 月流量超过套餐内流量的用户 网页访问比重超过客户端访问比重的用户3）2G用户l 1）套餐维度 高端套餐，套餐内语音、流量使用到套餐内XX%以上的用户 中端套餐，套餐内语音、流量使用到套餐内XX%以上的用户 低端套餐，套餐内语音、流量使用到套餐内XX%以上的用户l 2）终端维度 使用4G终端的用户 使用3G终端，月上网流量大于XXXM以上的用户 使用2G终端，月上网流量大于XXXM以上的用户3）上网行为维度 月流量与网页点击次数都为TOPXX%的用户 上网时长较长、流量较低的用户 月流量超过套餐内流量的用户 网页访问比重超过客户端访问比重的用户注：以上阈值XX根据各业务区2/3/4G用户的统计值及匹配度来确定。

综合上面分析，本文认为持4G终端的2/3G用户、高价值、高流量的2/3G用户、以及一些行业用户群体具有较强的签转意向，是潜在的4G用户5 小结从存量的2/3G用户中挖掘潜在的4G用户，有助于运营商开展精细化运营，提供差异化服务，支撑客户维系、市场营销，拓展存量用户价值；另外，关联网络侧数据/语音详单、站址等信息，分析用户行为轨迹，聚集分布并进行地理呈现，聚焦热点区域、价值区域，支撑4G网络的规划和建设，提升网络投资效益参考文献：[1]工信部 2014年通信运营业统计公报[EB/OL]. 钱晶, 汪保友. 4G用户市场发展分析[J]. 互联网天地, 2014, (6).[4] 李娜. 移动互联网形势下的智能终端及用户行为分析[J]. 信息通信技术, 2013, (5).[5] 吕诚. 上网用户行为分析的关键技术研究与应用[D]. 北京交通大学, 2013.。