基于市场数据挖掘的用户业务模型研究

基于市场数据挖掘的用户业务模型研究信息产业部电信规划研究院市场研究部2008年8月目前一页\总数七十四页\编于十三点2项目背景：网络面向市场进一步前移需求紧迫要求实时性高、容错率低的新业务，用户对网络的容忍区间越来越小。甚至要求网络资源配制与与营销政策变化及时调整。消息类。。。。流媒体类交互类会话类短消息、彩信、邮件、飞信等手机支付、手机游戏、网络浏览等视频点播、手机电视、万花筒等时延要求高：可视电话、视频会议流量类消息类研究背景研究目的时延（低）误码(高)让市场营销政策转化为网络资源调配的有效信息让网络监测信息转化为市场判断突变和制定营销案考虑重要因子网络市场网络市场目前二页\总数七十四页\编于十三点3项目研究流程：发现问题－－寻找方法－－解决问题通过调研访谈，发现市场到网络、网络到市场的信息交互中目前存在的问题，找出构建市场与网络沟通“桥梁”的切入点。问题？研究方案关键思路市场部数业中心问题聚焦专业聚焦

调研访谈，了解情况，发现问题根据问题找出切入点，形成研究思路问题？研究目标网优中心网维中心网络与市场研究内容规划技术部12数据挖掘、建模、方法，最终形成研究内容3目前三页\总数七十四页\编于十三点4研究思路：消费行为－市场与网络－二者之间的联系用户消费行为市场关注网络关注营销政策资费政策语音业务消费行为数据业务消费行为二者之间的联系市场与网络联系的指标联系指标之间的换算关系市场到网络映射模型网络到市场传递信息模版数据业务的预测方法网络市场研究切入点研究过程研究结果映射反馈把握网络与市场以各自岗位和专业角度理解用户消费行为不同为研究切入点。站在不同的角度看用户消费行为，理解的用户消费行为的点和面就不同。网络作为幕后资源支撑和市场作为前台具体面向客户运作的两个不同角度看用户消费行为，实际上关注用户消费行为的信息是不一样的。寻求二者之间的联系。实现市场到网络的映射，网络到市场的信息反馈，主要有5个研究成果。目前四页\总数七十四页\编于十三点主要研究内容第一章调研发现主要问题及原因分析第二章市场向网络映射的指标分析第三章语音业务对网络资源配置需求的规律建模第四章数据业务对网络资源配置需求的规律探索第五章识别数据业务发展的综合预测方法第六章网络向市场反馈信息的方式与方法目前五页\总数七十四页\编于十三点主要研究内容第一章调研发现主要问题及原因分析第二章市场向网络映射的指标分析第三章语音业务对网络资源配置需求的规律建模第四章数据业务对网络资源配置需求的规律探索第五章识别数据业务发展的综合预测方法第六章网络向市场反馈信息的方式与方法目前六页\总数七十四页\编于十三点7收入ARPM××用户业务量用户细分品牌结构业务结构业务类型二者关注的用户消费行为不同导致映射指标的隐蔽性－市场市场关注用户消费行为：什么样的用户花了多少钱使用什么业务！◆市场承担的职责是创收和确保竞争地位；◆市场占有率分为用户占有率和收入占有率；◆用户数和ARPU值是影响市场占有率和收入的主要指标；◆因此，市场关注用户的消费行为主要是用户结构和业务类型和业务结构。市场占有率市场ARPU目前七页\总数七十四页\编于十三点8二者关注的用户消费行为不同导致映射指标的隐蔽性网络质量设备利用率系统忙时业务量小区忙时业务量忙时集中度波动系数不均衡系数网络资源网络关注用户消费行为：在什么地方什么时点使用多少业务量◆网络主要是网络资源的投资与配置；◆影响网络资源的投资与配置的主要是两个指标网络质量和设备利用率；◆影响网络质量和设备利用率的指标主要是系统忙时业务量、小区忙时业务量；◆因此网络关注的用户消费行为指标是忙时集中度、波动系数和不均衡系数。－网络目前八页\总数七十四页\编于十三点9用户数和业务量是市场向网络映射的关键指标网络质量利用率业务结构和类型业务分布业务量（时长、流量）营销政策业务收入通信考核市场网络业务量(话务量、流量）系统忙时业务量用户数登记开机网络资源集中系数波动系数不均衡系数小区忙时业务量重大节假日保障热点区域保障用户数用户行为用户结构桥梁1？桥梁2？本章节研究重点第一步打通关键环节：桥梁1：研究通信用户数与VLR登记用户数；桥梁2：研究市场的业务量与网络的业务凉的关系。第二步研究营销对用户数、业务量、业务分布的影响。这是后面章节研究的重点。目前九页\总数七十四页\编于十三点桥梁1：由于漫游出访比漫游来访用户多是造成VLR登记用

户比通信用户数少的主要原因双方各个部门共同较为关注通信用户数，用于测算ARPU、MOU、单机话务量、业务渗透率；视角不同导致关注范围不同，即对对出访和来访用户关注程度不同，典型的如通信用户数和VLR用户数；差异还在于统计周期不同，网络口的指标统计周期更短、通常逐日观测，例如（月度）VLR用户数实际上是日平均登记用户数，市场口的指标由于计费周期的原因、通常关注月度指标。本地非漫游用户数漫游来访用户本地非漫游用户数漫游出访的本地用户漫游出访比漫游来访的人多VLR开机用户VLR登记用户考核用户数：主动通信用户数通信用户数：本月活跃用户数在网用户数：三个月内活跃用户数网络管理视角市场营销视角由于VLR登记用户数比通信用户小，因此建议规划设计资源时还是采用通信用户数比较合理。目前十页\总数七十四页\编于十三点桥梁2：话务量从市场到网络的“换算系数”受到节假月份

的影响Erl/小时≈1.01~1.04，通常情况0.94，春节影响月份存在统计口径差异，影响较小市场营销关注的是“计费时长”，由于免费时长比例较小，因而影响不大；统计范围差异，影响较大，且有季节性由于管理视角的不同、用户的移动性，因而双方对来访和出访消费量的关注不同；通常情况下换算系数略大于1，是由于免费时长造成、或来访通话量略大于出访通话量；佛山的人口流动性特点决定了春节期间大量用户漫游出访，从而导致在春节影响的月份出访通话量明显大于来访通话量，因而换算系数明显小于1。市场营销视角网络管理视角本公司用户本公司网络本地用户非漫游消费量漫游来访通话量漫游出访通话量免费时长目前十一页\总数七十四页\编于十三点桥梁2：GPRS流量从市场到网络的“换算系数”波动较大存在统计口径差异，影响较小市场营销关注的是“计费流量”，由于免费流量极少，因而影响不大；统计范围差异，影响较大，且有季节性由于管理视角的不同、用户的移动性，因而双方对来访和出访消费量的关注不同；通常情况下换算系数略小于1，说明来访用户的下行流量略低于出访用户的下行流量；佛山的人口流动性特点决定了春节期间大量用户漫游出访，从而导致在春节影响的月份换算系数明显小于1。市场营销视角网络管理视角本公司用户本公司网络本地用户非漫游消费量漫游来访下行流量漫游出访下行流量上行流量免费流量流量换算≈0.88~1.00，通常情况0.82，春节影响月份目前十二页\总数七十四页\编于十三点流量换算≈0.88~1.00，通常情况0.82，春节影响月份13市场向网络映射的“桥梁转换公式”网络质量利用率业务结构和类型业务分布业务量（时长、流量）营销政策业务收入通信考核市场网络业务量(话务量、流量）系统忙时业务量用户数登记开机网络资源集中系数波动系数不均衡系数小区忙时业务量重大节假日保障热点区域保障用户数用户行为用户结构桥梁1：VLR/通信用户≈0.8-0.9桥梁2Erl/小时≈1.01~1.04，通常情况0.94，春节影响月份是否直接对用户消费行为的时点分布和区域分布产生影响？对用户业务量的影响目前十三页\总数七十四页\编于十三点主要研究内容第一章调研发现主要问题及原因分析第二章市场向网络映射的指标分析第三章语音业务对网络资源配置需求的规律建模第四章数据业务对网络资源配置需求的规律探索第五章识别数据业务发展的综合预测方法第六章网络向市场反馈信息的方式与方法目前十四页\总数七十四页\编于十三点市场与网络关于语音业务的关联分析路径图营销资源配置网络资源配置从左到右是市场和网络两方面的指标上下两层指标之间是总分关系市场和网络方面对下层指标关注的维度不同总量局部和结构用户消费行为（生产和销售一体化）用户/业务需求网络能力需求时间地点分布通话时长话务价格通信用户数总话务量系统忙时话务量VLR/HLR用户数全网忙时集中系数小区不均衡系数小区忙时话务量①桥梁1细分市场通话时长品牌结构全网最忙时各品牌集中系数桥梁2AB③各品牌话务价格各品牌通信用户数②蓝色箭头表示有明显的影响关系，本部分研究关联公式①②③，再利用“桥梁”关系1和2，指标间确定性公式A和B，搭建语音业务从市场到网络的关联分析路径；红色箭头指向的将作为分析营销活动对网络影响的输入指标。营销活动目前十五页\总数七十四页\编于十三点关联公式①和②－通话时长的资费弹性分析模型价格弹性分析模型模型原理：日均通话时长的增长主要有两个原因，一是价格刺激，二是用户增长拉动话务价格对日均通话时长的弹性系数为a,正常应为负数通信用户数对日均通话时长的弹性系数为b，正常应为正数。模型应用解释现状：测算弹性系数、分析通话时长增长动力。预测未来：根据对用户增长速度、资费下降速度的预测，推算通话时长增长率。公式说明：采用二元对数线性模型，即认为lnQ＝a×lnP＋b×lnU指标说明：分析中采用日均通话时长，以消除月度自然波动的影响原因结果日均通话时长Q话务价格P通信用户数U弹性系数b弹性系数a目前十六页\总数七十四页\编于十三点并不是所有的营销活动都能通过模型测算出其对用户的影响力；红字部分可以进入模型测算出营销政策的调整对用户业务量的影响；实体打卡和实体赠送虽然可以转化为资费的变相下降，但是由于在话单上没有办法体现出来用户具体享受到的优惠幅度，可以通过扣除实体卡折扣额和赠送额的办法实现。蓝字部分不能通过模型测算出营销活动对用户的影响程度，但是这部分的营销影响占比仅为7％，对模型的测算影响不大。与资费套餐、“减收类”营销策划给用户带来的折扣相比，“成本类”折扣占比较小，对测算“用户感知的资费水平”影响不大全球通占12％、神州行占4％、动感地带占3％，品牌合计占7％2007年各类折扣占业务收入的比例只有转化为资费调整的营销政策才能进入模型，并可测算出这部分营销活动对用户的影响程度营销政策资费设计营销策划

实体卡打折

实体卡赠送

积分赠送抽奖等减收类:系统赠送成本类可以转化为资费的变相降价目前十七页\总数七十四页\编于十三点关联公式①和②

－进入模型的各种资费水平测算指标的比较与选择指标测算公式用途问题量收比量收比=业务收入/业务总量综合价格指数，行业分析常用总单价资费，不能区分业务折扣率折扣率=总体折扣/优惠冲减前运营收入相对于各品牌标准资费的总体优惠程度，佛山公司经营分析使用，分品牌测算总单价资费，不能区分业务每分钟收入ARPM（折扣前和折扣后两种）ARPM=运营收入/通话时长经营分析常用，可用于跨地域、跨企业的比较分子分母不对等，随着数据增值收入占比的提高、越来越偏离语音资费水平折扣后语音ARPM语音ARPM=（运营收入－数据增值收入）/通话时长现有BI数据可以测算，接近于用户感知的语音资费水平数据增值收入为公司财务划分口径，与用户感知有一定差异；口径随考核办法经常变动；尚缺乏分品牌数据增值收入数据；话务价格（从ITC提数测算）话务价格＝（月基本费＋超出套餐的实收通话费）/通话时长测算用户实际感知的话音资费水平，用于测算资费弹性由于系统割接等原因，目前ITC使用的历史数据存在缺失等数据质量问题用户感知的业务资费水平应作为关联分析的基本输入指标，因此选择话务价格进入模型测算。。目前十八页\总数七十四页\编于十三点关联公式①－全网实算结果时长增长动力语音价格用户因素综合影响月均增长率r1=-1.7%r2=2.4%弹性系数a=-0.806b=0.325影响时长增长1.4%0.8%2.2%(实际2.1%)影响力占比64.3%35.7%全网来看，价格弹性和用户弹性都小于1，表现为缺乏弹性；语音价格月均下降1.7％，刺激时长月均增长1.4％，不足以弥补价格下降带来的收入损失；用户月均增长2.4％，仅拉动时长月均增长0.8％，用户拉动影响力不如资费刺激影响力。时长增长模式－0.8060.325预测公式日均通话时长增长率r＝a×话务价格增长率r1+b×通信用户数增长率r2=-0.806×话务价格增长率r1+0.325×通信用户数增长率r2注：采用从ITC提取的2007年月度数据（0706－0712），话务价格指标。日均通话时长Q话务价格P通信用户数U07年下半年全网（总量指标）的价格弹性分析模型目前十九页\总数七十四页\编于十三点关联公式②－分品牌实算结果神州行用户对语音价格比较敏感，全球通和动感地带用户缺乏价格弹性；两个增长动力比较来看，价格刺激的作用更大一些。时长增长模式注1：采用从ITC提取的2007年月度数据，话务价格指标；注2：神州行1－4月数据不可用；动感地带5月数据丢失。时长增长动力语音价格用户因素综合影响全球通月均增长率-1.4%0.5%弹性系数-0.630.60影响时长增长0.9%0.3%1.2%/1.2%影响力占比64.3%35.7%神州行月均增长率-1.0%2.5%弹性系数-1.310.27影响时长增长1.3%0.7%2.0%/1.8%影响力占比66.5%33.5%动感地带月均增长率-3.6%4.4%弹性系数-0.770.60影响时长增长2.8%2.6%5.4%/5.7%影响力占比51.4%48.6%2007年各品牌的价格弹性分析模型及相关测算预测公式全球通话务模型=-0.63×话务价格增长率r1+0.6×通信用户数增长率r2神州行话务模型＝－1.31×话务价格增长率r1+0.27×通信用户数增长率r2动感地带话务模型＝－0.77×话务价格增长率r1+0.6×通信用户数增长率r2目前二十页\总数七十四页\编于十三点话务忙时集中度自有规律，资费对其的影响是通过对话务量的品牌构成间接造成的周期性明显：博彩日和节假日影响大没有明显的行政区域差别品牌特征明显：动感地带用户削峰作用明显相关系数通话时长话务量忙时集中系数折扣前ARPM-0.80-0.800.39折扣后ARPM-0.37-0.400.08折扣后语音ARPM-0.30-0.350.01资费关联不明显：资费对忙时集中系数的影响是通过对话务量的品牌构成来间接造成的目前二十一页\总数七十四页\编于十三点关联公式③品牌忙时集中度过渡到全网忙时集中度的方法P1U1a1b1P2U2a2b2P3U3a3b3Q1Q2Q3Q/1c1Q/2c2Q/3c3TQ/1TQ/2TQ/3通话时长话务量erl全网最忙时话务量┼┼QQ/BQ/=┼┼=KT1KT2KT3AKc全网最忙时各品牌集中系数目前二十二页\总数七十四页\编于十三点分析示例－双改单等资费因素对网络的影响分析－0.8060.3250.94～1.04通话时长话务价格通信用户数总话务量系统忙时话务量全网忙时集中系数小区不均衡系数小区忙时话务量①各品牌通话时长全网最忙时各品牌集中系数AB③各品牌话务价格各品牌通信用户数②资费因素（含双改单）②价格弹性用户弹性话务换算全球通-0.630.600.969神州行-1.310.271.047动感地带-0.770.600.935品牌合计-0.8060.32514.7%7.5%36.0%14.9%14.6%15.7%38.1%18.1%13.8%14.9%37.1%17.0%其他原因8.9%9.9%31.2%11.9%8.1%21.6%23.7%19.8%导致下降0.94～1.045.0%5.0%5.0%5.4%从左往右，逐步推算；从下往上，由分项指标推算总量指标；绿色框内为输入指标和参数；测算结果为各指标07年12月同比增长率。全球通神州行动感地带品牌合计目前二十三页\总数七十四页\编于十三点主要研究内容第一章调研发现主要问题及原因分析第二章市场向网络映射的指标分析第三章语音业务对网络资源配置需求的规律建模第四章数据业务对网络资源配置需求的规律探索第五章识别数据业务发展的综合预测方法第六章网络向市场反馈信息的方式与方法目前二十四页\总数七十四页\编于十三点数据业务分类数据业务的分类根据业务规格，数据业务可以分为两类：消息类、流量类；这两者之间的最大差别在于：前者无持续时间、后者有持续时间。市场营销视角网络资源配置视角短类消息类流量类－彩信GPRS流量类数据业务目前二十五页\总数七十四页\编于十三点数据业务市场与网络的关联分析路径图使用用户数资费变化业务流量BPDCH需求EPDCH需求载波需求RPP板需求载波需求RPP板需求GPRSEDGE忙时流量忙时集中度忙时使用次数PDCH、RPP板、无线网载波数量是配置网络资源的基本的指标分析它们的关键又在于忙时集中度和忙时使用次数两个指标利用“桥梁”指标通话时长和话务量，用8个关联公式建立从市场到网络的关联分析路径①②网络流量桥梁ADBCEF营销资源配置网络资源配置用户消费行为（生产和销售一体化）用户/业务需求网络能力需求G通信用户数目前二十六页\总数七十四页\编于十三点选择用户感知的业务资费水平作为关联分析的基本输入指标采用ITC提取的数据：数据业务资费水平＝（基本费用＋超出套餐的流量费）/总业务量消息类：短信资费水平＝（基本费用＋超出套餐外的短信费用）/总短信条数彩信资费水平＝（基本费用＋超出套餐外的彩信费用）/总彩信条数流量类：GPRS资费水平＝（基本费用＋超出套餐外的GPRS费用）/总流量目前二十七页\总数七十四页\编于十三点短信用户的充分活跃表明资费弹性作用大注：根据ITC提取月度数据测算，神州行数据07年3月后含大众卡。从短信收入结构看，套餐用户比较活跃，没有收入虚高造成资费超高的情况，资费弹性可以正常发挥作用。动感地带短信收入突出，流量收入（超出套餐赠送流量后按流量计费的收入）约占30％；神州行全部为流量费，全球通短信收入以流量费为主，套餐收入较少。分品牌的短信资费弹性分析只能采用部分数据。口径不一致：神州行0703后包含大众卡（而0704有异常，不含大众卡？）数据缺失：动感地带0705，动感地带0706后短信套餐费，各品牌短信条数、使用用户数0604；数据异常：全球通资费有几次较大的变化，原因是营销政策影响还是异常原因？（如06年5月比06年3月流量增64％，套餐费增35％，而使用用户仅增5％）提取套餐费为0套餐费和流量激增目前二十八页\总数七十四页\编于十三点构建短信条数的资费弹性模型弹性分析模型路径分析模型日均短信条数的增长主要有两个原因，一是价格刺激因素，二是用户增长因素其中短信价格对短信量的作用路径有两条，一是刺激短信使用用户增加使用量（弹性为a2）,二是通过刺激更多的用户使用短信（成为短信使用用户）从而间接促进短信量增长（弹性为a1×b2）通信用户增长对短信量的作用路径是通过带动短信使用用户数的增长而间接达到的（弹性为b1×b2）。其他说明基础数据：ITC统计的各品牌点对点短信上行条数、短信套餐费和流量费用、短信使用用户数、当月发生业务用户数。弹性公式：对数线性模型。b1a1U1PU（1）a2b2QPU1（2）短信价格P日均短信条数Q短信使用用户数U1通信用户数Ub1a1a2b2目前二十九页\总数七十四页\编于十三点不同品牌用户的短信条数的资费弹性分析全球通短信价格P日均短信条数Q短信使用用户数U1发生业务用户数U-2.442.500.58-1.45动感地带短信价格P日均短信条数Q短信使用用户数U1发生业务用户数U-1.150.690.93-0.14短信价格P日均短信条数Q短信使用用户数U1发生业务用户数U-1.390.841.06-0.76神州行说明全球通采用0610－0705数据神州行采用0705－0712数据；动感地带采用0605－0704数据。弹性a=2.44+1.45×2.5=6.05弹性b=0.58×2.5=1.45弹性a=1.39+0.76×0.84=2.04弹性b=1.06×0.84=0.90弹性a=115+0.14×0.69=1.25弹性b=0.58×2.5=0.64目前三十页\总数七十四页\编于十三点GPRS用户的流量活跃度低表明资费弹性不明显注：根据BI提取全网月度数据测算，神州行数据07年3月后含大众卡。GPRS用户比较“沉默”，收入虚高造成资费超高，资费弹性作用不能正常发挥。根据全省统一推出的GPRS套餐，全球通客户默认开通“标准资费”，神州行、动感地带客户默认开通“日套餐”；从GPRS收入结构（BI数据）看，0709后流量收入（超出套餐赠送流量后按流量计费的收入）不到10％，其中全球通2～16％波动，动感地带12～19％波动，神州行0％；根据ITC提取的数据测算，0709前全球通GPRS业务资费在20元/M以上。加上数据质量问题，因此，仅利用部分数据做全网弹性研究。BI和ITC提取的数据波动都太大，口径可能有较大调整；ITC提取的动感地带收入数据缺失严重。注：根据BI提取全网月度数据测算。目前三十一页\总数七十四页\编于十三点实证演算结果表明GPRS流量的资费弹性作用没有正常发挥品牌合计GPRS价格P日均GPRS流量Q短信使用用户数U1通信用户数U-0.011.364.960.93说明：采用0712－0805的BI统计数据测算弹性a=－0.01+0.93×1.36=1.26弹性b=4.96×1.36=6.73日均短信条数的增长主要有两个原因，一是价格刺激因素，二是用户增长因素。价格弹性没有正常发挥作用，测算结果为正数（由于二者负相关、应该为负数）；用户增长因素占了绝对主导作用，测算结果弹性系数远远大于单位弹性1。日均GPRS流量QbGPRS使用用户数U1改变模型，继续测算。目前三十二页\总数七十四页\编于十三点下一步的工作改变模型计算营销政策对GPRS流量类业务的影响测算彩信业务的资费弹性消息类与流量类业务对用户时点分布的影响测算目前三十三页\总数七十四页\编于十三点主要研究内容第一章调研发现主要问题及原因分析第二章市场向网络映射的指标分析第三章语音业务对网络资源配置需求的规律建模第四章数据业务对网络资源配置需求的规律探索第五章识别数据业务发展的综合预测方法第六章网络向市场反馈信息的方式与方法目前三十四页\总数七十四页\编于十三点识别数据业务发展的综合预测方法数据业务在不同生命周期阶段的影响因素分析数据业务渗透率与生命周期规律探索考虑多种因素的综合预测步骤与方法选择考虑到综合因素的典型业务预测实例目前三十五页\总数七十四页\编于十三点36影响数据业务发展的主要因素分析网络影响终端影响资费影响业务的开放度业务创新营销创新□网络始终是业务发展的保障，不管语音业务还是数据业务，网络的品质直接影响业务使用的品质。□数据网络对培育用户业务需求潜力更重要。□支持业务的终端价格。终端价格与用户使用业务的数量成反比。□支持该业务的终端普及率。□终端按键的次数。研究结果表明，每多按一次键就会减少30%的用户，如果多按三次以上基本没有人愿意使用这项业务了。□开通费，使用某项业务需要定制而产生的费用。申请开通的费用越高，用户使用业务的意愿度就越低。□单价资费。单价资费在业务不同的生命周期阶段影响的作用是不一样的。创新品牌营销影响□产品创意的过程主要包含识别市场需求、业务产品定位、市场细分、等等过程。□产品创意越贴近客户需求，业务产品与用户细分越具有针对性，数据业务的发展就越快，诱发该业务进入超高速发展的可能性就越大。□品牌的开放度。如果业务初期只对某个品牌开放，然后发展到一定时期后对其它品牌也开放后，很可能出现跃变点，出现超高速的发展。□是否自动开通。如果用户不用专门定制某项业务，而是按照需要随心所欲的使用，该项业务的发展就会很快。□创新品牌营销影响□概念产品营销影响□细分市场营销影响□创新渠道营销影响□体验式整合营销影响□广告营销影响□产业链的拓展影响目前三十六页\总数七十四页\编于十三点37影响数据业务发展的因素在不同生命周期的作用力分析（手机电视、手机支付等）决定性作用力素（彩玲、彩信）影响力生命周期终端资费营销创新网络业务创新导入期成长期成熟期代表性业务（短信）□网络质量□终端价格和性能□在终端上使用的按键次数□资费□业务开放度□营销创新□业务创新□业务创新□营销创新目前三十七页\总数七十四页\编于十三点识别数据业务发展的综合预测方法数据业务在不同生命周期阶段的影响因素分析数据业务渗透率与生命周期规律探索考虑多种因素的综合预测步骤与方法选择考虑到综合因素的典型业务预测实例目前三十八页\总数七十四页\编于十三点数据业务的渗透率在9%-10%左右是进入成长期的标志GPRS实际发生业务的渗透率情况点对点彩信和梦网彩信2005年以来的渗透率□成长期：2005年7月份以后进入成长期。GPRS用户渗透率达到9.61%是其由导入期进入成长期的标志。□跃变点1：2005年5月向神州行大众卡开通GPRS，7月向动感地带默认开通，8月用户增长幅度由14%提高到31%，持续时间为2个月；□跃变点2：2006年5月向神州行、大众卡默认开通，用户激增，增长率超过50%，持续时间为2个月。□点对点彩信的导入期是2002年--2005年9月份，共经历了三年的时间。梦网彩信的导入期是2002年-2006年2月份，共经历了3年半的时间，比点对点彩信滞后半年。□点对点彩信用户渗透率达到9.22%是其由导入期进入成长期的标志。□梦网彩信用户渗透率达到9.83%是其由导入期进入成长期的标志。目前三十九页\总数七十四页\编于十三点□国外发达国家的新业务渗透率研究表明，总体新业务进入成熟期需要的时间大约7－10年；□GPRS业务，中国移动从2002年5月17日正式GPRS商用，佛山移动的渗透率从起步到2008年2月的51.1%，历时接近6年；□彩铃业务，从2003年到2007年9月佛山移动的渗透率从起步达到52.3%，历时接近5年;□短信业务，从1998年到2006年佛山移动的用户渗透率从约1%达到70%，历时8年。40佛山移动的数据业务渗透率达到50%平均需要5-8年（1/2）发达国家总体新业务进入成熟期需要7－10年佛山gprs渗透率达到50％历时6年51.1％佛山彩铃渗透率达到50％历时5年国际与佛山移动公司经验表明目前四十页\总数七十四页\编于十三点佛山移动的数据业务渗透率达到50%平均需要5-8年（2/2）根据以上因素判断，佛山移动的未来数据业务的渗透率进入成熟期的年限将缩短低于国外发达国家的年限，如果抛开其他社会政治经济不稳定因素及不可抗力因素外，佛山移动的数据业务的渗透率达到50%需要的时间大约为5-8年。与互联网和网络视频发展有着紧密地联系。Cnnic数据表明①中国互联网的普及率于2007年年底已达到16%。②我国使用网络视频的网民高达1.6亿，相当于每1.3个网民中就有一个网络视频用户。业务开放度的影响。GPRS和彩信未对全用户开放时，潜在需求压抑，而开放后，压抑释放效应立马显现。用户年龄结构的影响。年轻人对网络和手机上网的新事物接受快，因此年龄结构对新业务的使用影响很大。①五普数据显示，佛山市总人口中15-30岁的人口比例大概占到60%。②cnnic数据显示，2007年WAP用户近八成的年龄在15－30岁。奥运年开启手机流媒体业务发展的大好时机。交互类业务如手机支付、手机游戏业务，流媒体类业务如手机电视、视频点播等终端性能支持:佛山市移动用户普及率高，增量市场小是个换机市场，因此佛山市用户中超过70%的手机支持彩信和GPRS功能。①cnnic关于2006年足球世界杯对北京球迷的调查显示，网民球迷们把网络获取世界杯信息的第二渠道，仅次于电视。②在奥运会召开之际，手机上网的便捷性和随意性很可能成为用户获得赛事或观看赛况的主要媒体之一。目前四十一页\总数七十四页\编于十三点数据业务出现超高速跃变点的条件规律总结所谓超高速是指数据业务突破原来的增长速率，在一段时期内出现了超常规的增速发展。把握或者预测数据业务的超高速跃变点对资源规划和配置预案预留一定时间，避免出现由于市场业务的突变高速需求而资源紧迫的风险。超高速增长通常发生在该数据业务的成长时期；数据业务的成长时期的标志是该业务的渗透率在10%左右；较高的移动电话普及率+某一数据业务的处于成长时期+成熟的产业链致是数据业务超高速增长出现的基本条件；当处于成长时期的数据业务，对价格资费的敏感度大，将可能引发数据业务超高速增长；用户的结构变化，如业务的开放造成用户的结构层次增加，使得潜在用户成为现实用户，那么这一业务出现数据业务超高速增长的机会大。目前四十二页\总数七十四页\编于十三点识别数据业务发展的综合预测方法数据业务在不同生命周期阶段的影响因素分析数据业务渗透率与生命周期规律探索考虑多种因素的综合预测步骤与方法选择考虑到综合因素的典型业务预测实例目前四十三页\总数七十四页\编于十三点考虑多种因素的预测步骤近期需求预测——基本已知某一业务的资费、终端和促销策略的变化情况，预测近1年以内的用户群体规模或业务量的变化，一般以渗透率来衡量。潜在需求预测——对某一业务的资费、营销策略等因素的变化只能有大致的把握和判断，预测1年以上的用户群体或业务量的变化。最大需求——是指用户对某一业务的资费、营销策略的变化基本不敏感，用户的消费能力不再取决于购买能力，而归结于需不需要使用和能不能使用的问题，该业务发展表现为“天花板效应”，预测用户群体规模或业务消费量。判断业务生命周期阶段多角度定性分析选定预测方法判断超高速发展阶段实际验证检测结果1、业务特征分析：业务形式、技术标准、商业模式；2、分析新业务当前所处的生命周期阶段和预测期将经历的生命周期阶段。1、生命周期中决定影响作用力判断；2、多角度的定性分析包括，业务特性和业务定位，目标客户群研判，必要的市场需求调查，优劣势与机会威胁的SWOT分析，业务需求预测的前提界定和假设。；1、选定目标用户；2、判断目标用户的消费行为特点；3、针对目标用户选择适合的预测方法；1、重点把握业务生命周期的成长期，综合各相关因素的影响，来预测把握该阶段的业务发展规模，找出超高速发展的业务和增长量。1、经过实际验证，检验预测结果。包括小范围的用户群体的实用验证，再推到总体用户的验证，再修正完善预测方法。目前四十四页\总数七十四页\编于十三点45考虑多种因素的数据业务综合预测方法选择流程否是重要影响市场调研同比增长预测法经验借鉴类比法否是是曲线拟合法或时间序列法否否否否价格弹性法否因果分析法生命周期判断有好的关系信息有客观历史数据是是重要影响因素变化大市场调研结合模糊决策分析法同比增长预测法经验借鉴类比法因果变量多是是曲线拟合法趋势外推法或时间序列法价格弹性法瑞利预测法考虑因素方法选择业务特性环境分析目前四十五页\总数七十四页\编于十三点46市场调查结合模糊综合评判法原理市场调查只是获得数据的手段，而模糊综合评判法才是获得结果的分析方法。模糊综合评判法的最大优点就是把用户数据业务的影响因子作了综合评价，最终得出用户的使用意愿度，结果更加全面和客观。选取目标用户意愿度的几个关键因子，如资费、使用容易程度、业务特性；根据该业务所处的生命周期，判断关键因子的权重(w1w2w3)；针对关键因子确定评价集（很愿意使用、愿意使用、可能愿意使用、不愿意使用）；对目标用户进行调研，得到资费、使用容易程度、业务特性的评价集。影响因素1影响因素2影响因素3很愿意愿意可能愿意不愿意r11%r21%r31%r12%r22%r32%r13%r23%r33%r14%r24%r34%111合计权重w1w2w3最终用户使用业务的意愿度为：r11r12r13……r1mr21r22r23……r2mr31r32r33……r3m°(w1w2w3……wn)……rn1rn2rn3……rnm目前四十六页\总数七十四页\编于十三点47市场调查结合模糊多因素评判法预测七步法第一步：选定目标用户第二步：确定市场调查方式第三步：选定影响因素第四步：选定评判标准第五步：确定影响因素权重第六步：引入模糊多因素评判法第七步：考虑综合因素预判根据品牌、ARPU、使用某一业务用户等确定目标用户电话调查、营业厅拦截、网上调查等资费、业务功能、使用容易程度、业务开放程度等很愿意、愿意、可能愿意、不愿意根据业务生命周期判断影响因素权重近期需求预测：很愿意*目标用户比例潜在需求预测：（很愿意+愿意）*目标用户比例最大需求预测：（很愿意+愿意+可能愿意）*目标用户比例针对某一新业务即将或正在推向市场，了解用户的使用意愿度：目前四十七页\总数七十四页\编于十三点识别数据业务发展的综合预测方法数据业务在不同生命周期阶段的影响因素分析数据业务渗透率与生命周期规律探索考虑多种因素的综合预测步骤与方法选择考虑到综合因素的典型业务预测实例目前四十八页\总数七十四页\编于十三点49市场调查结合模糊多因素评判法－万花筒业务方法选择：市场调查结合模糊多因素决策分析方法。选择理由：万花筒业务属于新产品，初期导入市场，没有客观数据也没有经验借鉴。而佛山公司与益普索公司长期合作做有关增值业务的满意度调查，因此做万花筒等初期引入的产品调查还是比较快捷的得到调研数据反馈。调查手段：网络调查或者电话调查调查目的：万花筒业务作为引入市场的新业务，了解潜在用户消费的比例调查内容：用户关于万花筒业务发展的几个主要影响要素的看法，即对业务功能、资费、终端支持、开通方式、使用难易程度等5个因素的接受程度调查对象：针对手机上网用户群问题设置：1、万花筒业务主要实现手机看电视的功能，可以实时收看新闻、电视剧、现场转播等节目，这样的业务您愿意使用吗：1）很愿意

2）愿意

3）可能愿意

4）不愿意2、万花筒业务需要每月至少需要花费15元以上，您愿意吗？1）很愿意

2）愿意

3）可能愿意

4）不愿意3、万花筒业务需要支持GPRS功能的终端使用，您愿意使用吗？1）很愿意

2）愿意

3）可能愿意

4）不愿意4、万花筒业务需要发送whtsq至10086方可开通使用，您愿意申请吗？1）很愿意

2）愿意

3）可能愿意

4）不愿意5、使用万花筒业务操作与WAP上网一样，您还愿意使用吗？1）很愿意

2）愿意

3）可能愿意

4）不愿意目前四十九页\总数七十四页\编于十三点50万花筒业务需求模拟预测结果模拟第一步：选定目标用户第二步：确定市场调查方式第三步：选定影响因素第四步：选定评判标准第五步：确定影响因素权重第六步：根据调查结果获得数据

引入模糊多因素评判法第七步：考虑综合因素预判结果使用过手机上网的用户电话调查和网上调查业务功能资费终端方式开通要求难易程度很愿意、愿意、可能愿意、不愿意近期需求预测：32%*目标用户比例潜在需求预测：59%*目标用户比例最大需求预测：86%*目标用户比例业务功能0.15；资费0.25；终端要求0.3；开通方式0.1；难易程度0.1归一化：目前五十页\总数七十四页\编于十三点手机支付业务需求预测实施方法选择：经验借鉴类比法理由：手机支付业务只针对全球通品牌开放，消费金额有限制。初期导入市场，功能实现方式上还有待改进和完善，还没有形成客观数据，另佛山移动没有做过相关课题的调研。借鉴In-Stat市场需求调查：鉴于佛山移动尚未进行有关手机钱包本地市场需求调查，此处将参考海外地区手机钱包市场的需求调查结果，据In-Stat的2006年调查发现：在美国，用户对移动钱包的态度是三分之一的受访者表示感兴趣，三分之一无所谓，而另外三分之一不感兴趣……；借鉴日本发展手机经验：认为此业务初期的目标客户群定位为35岁以下年轻人，特别是大学生和白领。待安全性问题解决之后，目标客户可扩展到15-59岁的人群，重点在于学生、居家人士、上班族等。手机支付业务发展预测假设实现方式：目前只能实现远端支付，任何人只要用手机和信用卡就能注册。在资源条件匹配的前提下，还会实现终端支付，需要手机在硬件和软件上都支持手机；便利性：加强了与各大超市、商场、电子商务（如实现支付宝捆绑）的合作，并在城市公共交通、地铁等中开始应用，让大众享受到此业务带来生活上的便利。2008年7月17日，广州移动公司针对全球通用户推出手机地铁票尝试业务，很快推广到佛山公共交通汽车票业务。借鉴合理性：结合日本、美国等发展手机钱包情况，分析佛山移动用户使用手机钱包的渗透率，可能有一定的区间较符合实际。目前五十一页\总数七十四页\编于十三点52手机支付业务需求结果佛山移动用户数*85%*70%借鉴市场调查结果：愿意使用+可能使用占比70%佛山移动用户数*85%考虑到佛山市是个新事物接受能力很强的城市，把移动支付业务的年龄定在15-39岁之间，佛山市这个阶段的用户占比为81%，佛山移动高于这个比例，估计为85%佛山移动用户数*75%*67%根据三分之愿意使用，三分之一无所谓，确定愿意使用+可能使用占比67%手机支付目标客户接受手机支付的客户群手机支付的最终客户群手机支付的渗透率佛山移动用户数*75%*67%*70%借鉴In-stat市场调查结果：愿意尝试手机支付的业务，有70%成为最终用户保守估计乐观估计佛山移动用户*85%*70%*80%借鉴市场调查结果：愿意尝试手机支付的业务，有80%成为最终用户初期最大需求67%潜在需求：75%*67%*70%=33.7%初期最大需求为：70%潜在需求为：85%*67%*70%=42%佛山移动用户数*75%佛山市15-35岁之间这个阶段的用户占比为73%，佛山移动略高于这个比例，估计为75%目前五十二页\总数七十四页\编于十三点主要研究内容第一章调研发现主要问题及原因分析第二章市场向网络映射的指标分析第三章语音业务对网络资源配置需求的规律建模第四章数据业务对网络资源配置需求的规律探索第五章识别数据业务发展的综合预测方法第六章网络向市场反馈信息的方式与方法目前五十三页\总数七十四页\编于十三点网络向市场反馈信息的方法与方法网络与市场信息反馈的主要途径网络针对营销案反馈的信息模板及分析方法用户消费行为时点分布是网络向市场反馈的重要信息目前五十四页\总数七十四页\编于十三点55网络介入营销案联审机制是网络向市场反馈的主要途径沟通例会□每周例会，并不是因为需要才召开，常常是把以前发生的事情大家就会上进行一次通告和总结，大多属于事后行为，如果出现了市场与网络发展错位问题，也是属于事后解决，而没有做到事前的分析和预备，显得比较被动。正式文件或转发文件□部门领导每天都会收到各种各样的文件，如果没有涉及到紧急事情值得关注的话，很多的文件信息就会被淹没掉。网络还不能完全根据营销案的需要做出最快的资源调配准备工作。非正式文件□非正式沟通主要的问题没有确定的沟通对象，即信息的重要性和沟通对象不一定匹配。由于沟通对象不准确，很可能忽略重要信息。另外非正式沟通没有约束力，执行力度不够。营销案联审□网络专业齐全，有统一的接口对象。网络的相关专业相关部门都会参加进来，沟通对象明确，重要信息不会被延误或被过滤掉；□第一时间事前反应，事后有应对举措。目前五十五页\总数七十四页\编于十三点网络向市场反馈信息的方法与方法网络与市场信息反馈的主要途径网络针对营销案反馈的信息模板及分析方法用户消费行为时点分布是网络向市场反馈的重要信息目前五十六页\总数七十四页\编于十三点57网络针对营销案信息反馈的总体思路语音类信息条数类GPRS消息类资费设计营销策划判别输入什么数据决定输出什么数据………………………………………………………………市场口提供作为输入数据网络反馈信息作为输出数据营销政策需求资源估算评估方法1方法……方法选择政策类别政策范畴目前五十七页\总数七十四页\编于十三点58网络针对语音类营销案的信息反馈的思路框架语音类资费设计营销策划资费下降幅度目标用户群预测办理量资费弹性资费弹性法通话分钟数忙时点忙时集中系数小区不均衡系数忙时话务量（erl）通话时长预测法现网忙时话务量（erl）现网剩余容量（erl）资源能力评估风险评估目标用户数预测办理量MOU法资费弹性法网络根据营销政策变化得出的评估过程市场营销政策可提供的数据网络通过其他渠道可获得的数据网络最终的评估结果现网话音忙时点现网数据忙时点忙时点评估15267834目前五十八页\总数七十四页\编于十三点网络针对语音类营销案信息反馈的用到的分析方法□对于资费设计类营销案，如果判断资费是影响用户消费行为的主要因素，那么网络口根据资费下降幅度、目标用户数、预测办理量通过资费弹性法预测通话分钟数，公式：通话分钟数＝=-0.806×话务价格增长率r1+0.325×通信用户数增长率r2□对于营销策划类营销案，如果营销策划方案可以转化为资费下调方案，并且认为资费的变化是影响用户消费行为的主要因素，那么就可以采用公式□如果营销案策划方法不可以转化为资费下调方案，则可以采用MOU法，即公式：通话分钟数＝用户办理用户数×MOU1语音类资费设计营销策划资费下降幅度目标用户群预测办理量资费弹性资费弹性法通话分钟数目标用户数预测办理量MOU法资费弹性法121212目前五十九页\总数七十四页\编于十三点□营销案引起的忙时点判断，需要根据目标用户的习惯消费特点以及营销方案的引导等因素判断；□忙时集中系数和小区不均衡系数需要根据语音营销案的影响幅度判断，如果资费的影响比较大，则主要模型为：□如果资费对忙时集中系数和小区不均衡系数影响不大，则按照现网历史数据趋势外推法获得。□忙时话务量＝通话分钟数/60×忙天集中系数×忙时集中系数。通话分钟数忙时点忙时集中系数小区不均衡系数△忙时话务量（erl）通话时长预测法现网忙时话务量（erl）现网剩余容量（erl）资源能力评估风险评估现网话音忙时点现网数据忙时点忙时点评估56783434网络针对语音类营销案信息反馈的用到的分析方法3455目前六十页\总数七十四页\编于十三点网络针对语音营销案的反馈结果□忙时点评估

：根据预测忙时点和现网语音忙时点、现网数据忙时点做忙时时点比较，如果营销案目标用户的消费忙时点预测与现网用户语音忙时点或者与数据业务忙时点重叠的话，则意味着需要增加更多的资源，否则只考虑用户消费在地域的判断；□资源能力评估：忙时预测话务量与现网忙时话务量、现网剩余容量（erl）等指标对该营销案资源能力的评估；□风险评估：对于用户的消费行为可能在什么样的情况下出现业务量的激增下可能存在资源配置上风险是什么，做风险风险评估。通话分钟数忙时点忙时集中系数小区不均衡系数△忙时话务量（erl）通话时长预测法现网忙时话务量（erl）现网剩余容量（erl）资源能力评估风险评估现网话音忙时点现网数据忙时点忙时点评估567834678678目前六十一页\总数七十四页\编于十三点62网络针对消息条数类营销案信息反馈的思路框架消息条数类资费设计营销策划资费下降幅度目标用户群预测办理量资费弹性资费弹性法单用户每月使用条数忙时点忙时集中系数忙日集中系数忙时处理能力（请求/秒）现网忙时处理能力现网剩余容量资源能力评估风险评估目标用户数预测办理量趋势外推法资费弹性法现网话音忙时点现网数据忙时点忙时点评估网络根据营销政策变化得出的评估过程市场营销政策可提供的数据网络通过其他渠道可获得的数据网络最终的评估结果15267834目前六十二页\总数七十四页\编于十三点网络针对消息条数类营销案信息反馈用到的分析方法消息条数类资费设计营销策划资费下降幅度目标用户群预测办理量资费弹性资费弹性法单用户每月使用次数目标用户数预测办理量趋势外推法资费弹性法1212□对于资费设计类营销案，如果判断资费是影响用户消费行为的主要因素，那么网络口根据资费下降幅度、目标用户数、预测办理量通过资费弹性法预测单用户每月使用次数，公式：点对点短信类资费弹性模型为：点对点彩信类资费弹性模型为：□对于营销策划类营销案，如果营销策划方案可以转化为资费下调方案，并且认为资费的变化是影响用户消费行为的主要因素，那么就可以采用公式□否则，则可以采用目标用户趋势外推法112目前六十三页\总数七十四页\编于十三点网络针对消息条数类营销案信息反馈用到的分析方法345单用户每月使用条数忙时点忙时集中系数忙日集中系数忙时处理能力需求（请求/秒）现网忙时处理能力现网剩余容量资源能力评估风险评估现网话音忙时点现网数据忙时点忙时点评估567834□营销案引起的忙时点判断，需要根据目标用户的习惯消费特点以及营销方案的引导等因素判断；□忙时集中系数和小区不均衡系数需要根据语音营销案的影响幅度判断，如果资费的影响比较大，则主要模型为：□否则，按照现网历史数据趋势外推法获得。□忙时处理能力（请求/秒）＝预测用户数（办理量）×单用户每月使用次数×忙日集中系数×忙时集中系数/3600。345目前六十四页\总数七十四页\编于十三点网络针对消息条数类营销案的反馈结果□忙时点评估

：预测用户集中使用该业务的时间会在什么时点上，是否有助于实现话音忙时与数据忙时错峰的实现？是否与现网话音忙时点、现网数据忙时点一致？如果一致，则判断对网络资源的利用影响有多大，会不会出现拥塞现象；□资源能力评估：根据预测忙时处理能力需求与现网忙时处理能力和现网剩余容量进行资源能力评估；□风险评估：对于用户的消费行为可能在什么样的情况下出现业务量的激增下可能存在资源配置上风险是什么，做风险风险评估。678678单用户每月使用条数忙时点忙时集中系数忙日集中系数忙时处理能力需求（请求/秒）现网忙时处理能力现网剩余容量资源能力评估风险评估现网话音忙时点现网数据忙时点忙时点评估567834目前六十五页\总数七十四页\编于十三点66网络针对GRPS流量类营销案信息反馈的思路框架GPRS流量类资费设计营销策划资费下降幅度目标用户群预测办理量资费弹性资费弹性法单用户每月单次流量忙时点忙时使用次数忙时最大吞吐量现网忙时处理能力现网剩余容量资源能力评估风险评估目标用户数预测办理量趋势外推法资费弹性法忙时最大并发用户容量现网话音忙时点现网数据忙时