CN107580305B - 一种客户成员纯度分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种客户成员纯度分析方法及系统，电信业务分析技术领域。本发明其系统组成包括集团成员数据加载模块、通话详单采集模块、集团成员纯度分析模块、电话外呼模块、集团成员纯度数据输出模块；所述集团成员纯度分析模块包括集团成员纯度模型配置、集团成员纯度分析。本发明实现了本网非真实成员、新成员、异网成员的准确识别，减少客户经理大量的线下人工维护工作，大大提高了集团成员数据的真实性。

Description

一种客户成员纯度分析方法及系统

技术领域

本发明涉及电信业务分析技术领域，尤其是一种客户成员纯度分析方法及系统。

背景技术

随着电信存量客户市场占有率逐步饱和，新增占有率趋势进一步放缓，存量保有越来越重要，如何对集团客户、集团中高端用户、集团关键人等客户实现主动异动预警和主动营销的需求越来越迫切。在这种背景下，如何识别集团成员的真伪非常关键，只有对集团客户成员纯度分析准确了，才能实现精准的客户营销工作。

现有技术方案主要是采用客户经理拜访和电话外呼来识别集团成员信息，由集团客户经理拜访企业或单位，并获取该企业或单位的员工信息，录入系统；定期通过电话外呼的方式进一步确认集团内成员的真实性。客户经理频繁拜访企业和单位、以及电话外呼带来了大量的工作量和成本，并且对于集团客户的新进员工很难识别。现有的技术方案大体流程如下：

1）客户经理拜访企业或单位，并获取其企业信息和员工联系信息，员工联系信息主要为员工姓名、职务、身份证号码、手机号码、联系电话。其中若无手机号码的员工需要登记联系电话，以便后续能进一步接触到该员工。

2）客户经理将获取到的企业信息和员工联系信息录入业务系统。

3）对于新的企业或单位，需要新建集团客户资料，然后在集团下面创建成员信息。

4）对于已有的企业或单位，需要判断成员信息是否已经存在，如果成员信息已经存在则修改；如果成员信息不存在则新建；如果成员信息已经不再集团中，则删除。

5）定期由电话经理对集团成员进行回访，并进一步更新成员的真实性状态。

现有技术存在以下缺点：1、需要人工拜访集团客户（企业或单位）以确定信息的准确性，对于有上万个集团客户情况，拜访一遍工作量大，同时交通、人工成本也高；2、定期通过电话全量集团成员外呼对集团成员的真实性进行核对，一是时间滞后，另外对于新进的集团成员无法电话外呼到，造成数据遗漏。

发明内容

本发明的目的是解决上述不足，提供一种客户成员纯度分析方法及系统。

为实现上述目的，本发明的技术解决方案是：一种客户成员纯度分析方法及系统，其系统组成包括集团成员数据加载模块、通话详单采集模块、集团成员纯度分析模块、电话外呼模块、集团成员纯度数据输出模块；所述集团成员纯度分析模块包括集团成员纯度模型配置、集团成员纯度分析。

所述集团成员数据加载模块用于加载集团成员数据，集团成员数据构成包括：集团成员手机号码、集团成员姓名、归属的集团客户，所述集团成员数据加载模块将集团成员数据加载到内存表中，以便后续的分析处理。

所述通话详单采集模块从电信运营商业务支撑系统采集通话详单数据，并进行初步加工处理；所述通话详单采集模块需要对全网的通话详单数据采用多进程分库处理，并按集团成员手机号码归属地市来做多进程的划分依据；所需数据为采集最近3个月的通话详单数据。通话详单信息构成包括：手机号码、被叫号码、通话开始时间、时长、位置小区号、详单日期，所述通话详单采集模块将通话详单信息采集后存入数据库表中。

所述集团成员纯度分析模块有两部分组成：集团成员纯度模型配置、集团成员纯度分析。

所述集团成员纯度模型配置对各类集团成员的识别模型参数进行配置，模型的参数根据集团成员纯度分析结果准确性进行不断优化。所述集团成员纯度模型配置根据集团成员与本集团中其他成员的通话参数设置为本网非真实成员识别模型参数配置、新成员识别模型参数配置、异网成员识别模型参数配置，具体配置参数见表1、表2、表3。

表1.本网非真实成员识别模型参数配置：

表2.新成员识别模型参数配置：

表3.异网成员识别模型参数配置：

当通话参数均满足表中通话人数、通话次数、工作时间通话人数、工作时间通话次数规定的最小值至最大值之间时即判断为属于该类别成员，其余的即分为本网真实成员。

所述集团成员纯度分析流程按如下步骤：步骤1：加载集团成员纯度模型配置数据。

步骤2：圈定集团成员全集为分析对象，加载所有集团成员数据。并根据集团成员号码从详单记录中查找对端号码也是本集团成员的通话记录。

步骤3：计算集团成员的通话人数、通话次数、工作时间通话人数、工作时间通话次数指标。这些指标反应了集团成员交往的范围大小和交往的稳定性，同时也在一定程度上反映了该集团成员的影响力。

步骤4：根据集团成员纯度模型配置参数匹配集团成员的类别，分别生成本网真实成员、本网非真实成员、新成员、异网成员标签信息。

所述电话外呼模块根据集团成员纯度分析模块输出的本网非真实成员、新成员、异网成员清单进行电话外呼，并根据电话外呼结果标记这些数据的准确性。

所述集团成员纯度数据输出模块根据电话外呼模块输出的准确数据，对于本网非真实成员需要删除集团成员数据；对于新成员需要新增集团成员数据；对于异网成员信息标记，后续针对需要开展反抢客户营销工作，进一步提升集团客户存量。

本发明采用集团成员纯度识别模型，运用通话交往圈、通话集中度和通话归属位置指标综合评估集团成员的真实性，将集团成员精确细分为：本网真实成员、本网非真实成员、新成员、异网成员，根据集团成员纯度识别模型输出的结果，自动生成电话外呼任务，进一步确认模型输出结果的准确性，同时根据电话外呼结果反向优化集团成员纯度识别模型的参数，形成一个可持续优化的闭环流程。

本发明有如下优点：通过集团成员数据加载模块、通话详单采集模块、集团成员纯度分析模块、电话外呼模块、集团成员纯度数据输出模块实现了本网非真实成员、新成员、异网成员的准确识别，减少客户经理大量的线下人工维护工作，大大提高了集团成员数据的真实性，同时也为后续的精准营销提供了数据支撑；通话详单采集模块采用多进程分库进行处理，提高详单采集效率，提高数据分析的准确度；经过了集团成员纯度分析后，需要电话外呼的量将大大减少，减轻了外呼工作量。

附图说明：

图1为本发明的客户成员纯度分析系统示意图。

具体实施方式

一种客户成员纯度分析方法及系统，如图1所示，其系统组成包括集团成员数据加载模块、通话详单采集模块、集团成员纯度分析模块、电话外呼模块、集团成员纯度数据输出模块；所述集团成员纯度分析模块包括集团成员纯度模型配置、集团成员纯度分析。

所述集团成员数据加载模块用于加载集团成员数据，集团成员数据构成包括：集团成员手机号码、集团成员姓名、归属的集团客户，所述集团成员数据加载模块将集团成员数据加载到内存表中，以便后续的分析处理。

所述通话详单采集模块从电信运营商业务支撑系统采集通话详单数据，并进行初步加工处理；所述通话详单采集模块需要对全网的通话详单数据采用多进程分库处理，并按集团成员手机号码归属地市来做多进程的划分依据；所需数据为采集最近3个月的通话详单数据。通话详单信息构成包括：手机号码、被叫号码、通话开始时间、时长、位置小区号、详单日期，所述通话详单采集模块将通话详单信息采集后存入数据库表中。

所述集团成员纯度分析模块有两部分组成：集团成员纯度模型配置、集团成员纯度分析。

所述集团成员纯度模型配置对各类集团成员的识别模型参数进行配置，模型的参数根据集团成员纯度分析结果准确性进行不断优化。所述集团成员纯度模型配置根据集团成员与本集团中其他成员的通话参数设置为本网非真实成员识别模型参数配置、新成员识别模型参数配置、异网成员识别模型参数配置，具体配置参数见表1、表2、表3。

表1.本网非真实成员识别模型参数配置：

表2.新成员识别模型参数配置：

表3.异网成员识别模型参数配置：

当通话参数均满足表中通话人数、通话次数、工作时间通话人数、工作时间通话次数规定的最小值至最大值之间时即判断为属于该类别成员，其余的即分为本网真实成员。

所述集团成员纯度分析流程按如下步骤：步骤1：加载集团成员纯度模型配置数据。

步骤2：圈定集团成员全集为分析对象，加载所有集团成员数据。并根据集团成员号码从详单记录中查找对端号码也是本集团成员的通话记录。

步骤3：计算集团成员的通话人数、通话次数、工作时间通话人数、工作时间通话次数指标。这些指标反应了集团成员交往的范围大小和交往的稳定性，同时也在一定程度上反映了该集团成员的影响力。

步骤4：根据集团成员纯度模型配置参数匹配集团成员的类别，分别生成本网真实成员、本网非真实成员、新成员、异网成员标签信息。

所述电话外呼模块根据集团成员纯度分析模块输出的本网非真实成员、新成员、异网成员清单进行电话外呼，并根据电话外呼结果标记这些数据的准确性。

所述集团成员纯度数据输出模块根据电话外呼模块输出的准确数据，对于本网非真实成员需要删除集团成员数据；对于新成员需要新增集团成员数据；对于异网成员信息标记，后续针对需要开展反抢客户营销工作，进一步提升集团客户存量。

Claims (1)

1.一种客户成员纯度分析系统，其特征在于：其系统组成包括集团成员数据加载模块、通话详单采集模块、集团成员纯度分析模块、电话外呼模块、集团成员纯度数据输出模块；所述集团成员纯度分析模块包括集团成员纯度模型配置、集团成员纯度分析；

所述集团成员数据加载模块用于加载集团成员数据，集团成员数据构成包括：集团成员手机号码、集团成员姓名、归属的集团客户，所述集团成员数据加载模块将集团成员数据加载到内存表中，以便后续的分析处理；

所述通话详单采集模块从电信运营商业务支撑系统采集通话详单数据，并进行初步加工处理；所述通话详单采集模块需要对全网的通话详单数据采用多进程分库处理，并按集团成员手机号码归属地市来做多进程的划分依据；所需数据为采集最近3个月的通话详单数据；通话详单信息构成包括：手机号码、被叫号码、通话开始时间、时长、位置小区号、详单日期，所述通话详单采集模块将通话详单信息采集后存入数据库表中；

所述集团成员纯度分析模块有两部分组成：集团成员纯度模型配置、集团成员纯度分析；

所述集团成员纯度模型配置对各类集团成员的识别模型参数进行配置，模型的参数根据集团成员纯度分析结果准确性进行不断优化；所述集团成员纯度模型配置根据集团成员与本集团中其他成员的通话参数设置为本网非真实成员识别模型参数配置、新成员识别模型参数配置、异网成员识别模型参数配置，并根据配置模型对集团成员信息进行分类；

所述集团成员纯度分析流程按如下步骤：步骤1：加载集团成员纯度模型配置数据；

步骤2：圈定集团成员全集为分析对象，加载所有集团成员数据；并根据集团成员号码从详单记录中查找对端号码也是本集团成员的通话记录；

步骤3：计算集团成员的通话人数、通话次数、工作时间通话人数、工作时间通话次数指标；

步骤4：根据集团成员纯度模型配置参数匹配集团成员的类别，分别生成本网真实成员、本网非真实成员、新成员、异网成员标签信息；

所述电话外呼模块根据集团成员纯度分析模块输出的本网非真实成员、新成员、异网成员清单进行电话外呼，并根据电话外呼结果标记这些数据的准确性；

所述集团成员纯度数据输出模块根据电话外呼模块输出的准确数据，对于本网非真实成员需要删除集团成员数据；对于新成员需要新增集团成员数据；对于异网成员信息标记，后续针对需要开展反抢客户营销工作，进一步提升集团客户存量；

所述集团成员纯度模型配置根据集团成员与本集团中其他成员的通话参数设置为本网非真实成员识别模型参数配置、新成员识别模型参数配置、异网成员识别模型参数配置，具体配置参数见表1、表2、表3；

表1.本网非真实成员识别模型参数配置：

表2.新成员识别模型参数配置：

表3.异网成员识别模型参数配置：

当通话参数均满足表中通话人数、通话次数、工作时间通话人数、工作时间通话次数规定的最小值至最大值之间时即判断为属于该类别成员，其余的即分为本网真实成员。

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