CN108777644B - 一种离网可能性的预测方法、装置和网络系统 - Google Patents

一种离网可能性的预测方法、装置和网络系统 Download PDF

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Abstract

本发明的实施例提供了一种离网可能性的预测方法、装置和网络系统,涉及通信技术领域,解决了如何预测用户的离网可能性的问题。该方法包括,获取指定业务的在网用户和离网用户的行为数据;其中,行为数据至少包括:平均通话时长、平均使用流量、平均消费和平均年龄中的任一项;根据行为数据,确定在网用户的离网可能性得分;根据离网可能性得分,生成在网用户的预测结果;其中,预测结果用于指示在网用户的离网可能性。本发明实施例用于预测在网用户的离网可能性。

Description

一种离网可能性的预测方法、装置和网络系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种离网可能性的预测方法、装置和网络系统。
背景技术
目前,通信市场经历十余年的市场扩张后,用户规模增长日趋缓慢,市场竞争也亦趋于饱和状态,市场发展呈显出新入网用户增长的同时,转网流失的用户也在不断的增长,净增用户数的规模日趋于较低的水平,这不仅直接影响到通信企业利润增长,同时也对运营支撑系统带来了较大的额外性能负荷。为降低用户营销成本及运营支撑系统负荷压力,通信经营战略由用户规模运营逐渐转向存量用户保有及价值提升。由于每个用户使用通信业务和产品的消费偏好、消费额度、使用规律、及对通信服务的要求都因人而异,而且用户的转网不仅仅是简单的用户流失,用户频繁的注销、开户业务可能会导致系统的负荷过大,严重时造成系统瘫痪。因此,面对用户黏性下降、高离网率的市场环境,只有成功地开展存量用户保有、价值提升,才是通信企业有效实现企业经营战略,降低支撑系统负荷的关键所在,而预测潜在用户流失成为了一个亟待解决的技术难题。
发明内容
本发明的实施例提供一种离网可能性的预测方法、装置和网络系统,解决了如何预测用户的离网可能性的问题。
为达到上述目的,本发明的实施例采用如下技术方案:
第一方面、本发明的实施例提供一种离网可能性的预测方法,包括:获取指定业务的在网用户和离网用户的行为数据;其中,行为数据至少包括:平均通话时长、平均使用流量、平均消费和平均年龄中的任一项;根据行为数据,确定在网用户的离网可能性得分;根据离网可能性得分,生成在网用户的预测结果;其中,预测结果用于指示在网用户的离网可能性。
由上述方案可知,本发明的实施例提供的离网可能性的预测方法,基于指定业务的在网用户和离网用户的行为数据,可以确定在网用户的离网可能性得分,并根据离网可能性得分生成在网用户的预测结果,从而可以知道在网用户的离网可能性;因此,运营商可以根据该预测结果,对离网可能性较大的在网用户给出更多的政策,从而降低该在网用户的离网可能性;解决了如何预测用户的离网可能性的问题。
可选的,该方法还包括:根据指定业务和离网可能性得分,确定需要维系的在网用户;其中,维系用于降低在网用户的离网可能性。
可选的,根据行为数据,确定在网用户的离网可能性得分,包括:根据行为数据,确定在网用户的离网可能性得分;其中,在网用户的离网可能性得分等于
Figure BDA0001770574860000021
w1+w2+w3+w4=1;
其中,Dou表示在网用户的平均使用流量,Douavg表示离网用户的平均使用流量,Mou表示在网用户的平均通话时长,Mouavg表示离网用户的平均通话时长,Apru表示在网用户的平均消费,Apruavg表示离网用户的平均消费,Age表示在网用户的平均年龄,Ageavg表示在离用户的平均年龄,D表示指定业务赠送的流量,M表示指定业务赠送的通话时长,A表示指定业务的资费,Ag表示指定平均年龄,w1、w2、w3和w4表示权重。
可选的,该方法还包括:根据预设规则,确定w1、w2、w3以及w4的权重;其中,预设规则包括:w1>w2>w3>w4
第二方面、本发明的实施例提供一种离网可能性的预测装置,包括:获取模块,用于获取指定业务的在网用户和离网用户的行为数据;其中,行为数据至少包括:平均通话时长、平均使用流量、平均消费和平均年龄中的任一项;处理模块,用于根据获取模块获取的行为数据,确定在网用户的离网可能性得分;处理模块,还用于根据离网可能性得分,生成在网用户的预测结果;其中,预测结果用于指示在网用户的离网可能性。
可选的,处理模块,还用于根据获取模块获取的指定业务和离网可能性得分,确定需要维系的在网用户;其中,维系用于降低在网用户的离网可能性。
可选的,处理模块,具体用于根据行为数据,确定在网用户的离网可能性得分;其中,在网用户的离网可能性得分等于
Figure BDA0001770574860000031
w1+w2+w3+w4=1;
其中,Dou表示在网用户的平均使用流量,Douavg表示离网用户的平均使用流量,Mou表示在网用户的平均通话时长,Mouavg表示离网用户的平均通话时长,Apru表示在网用户的平均消费,Apruavg表示离网用户的平均消费,Age表示在网用户的平均年龄,Ageavg表示在离用户的平均年龄,D表示指定业务赠送的流量,M表示指定业务赠送的通话时长,A表示指定业务的资费,Ag表示指定平均年龄,w1、w2、w3和w4表示权重。
可选的,处理模块,还用于根据预设规则,确定w1、w2、w3以及w4的权重;其中,预设规则包括:w1>w2>w3>w4
第三方面、本发明的实施例提供一种网络系统,包括:如第二方面提供的任一项离网可能性的预测装置。
可以理解地,上述提供的任一种离网可能性的预测装置用于执行上文所提供的第一方面对应的方法,因此,其所能达到的有益效果可参考上文第一方面的方法以及下文具体实施方式中对应的方案的有益效果,此处不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的实施例提供的一种离网可能性的预测方法的流程示意图之一;
图2为本发明的实施例提供的一种离网可能性的预测装置的结构示意图。
附图标记:
离网可能性的预测装置-10;
获取模块-101;处理模块-102。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案,在本发明的实施例中,采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分,本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不是在对数量和执行次序进行限定。
在本发明实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
在本发明实施例的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是指两个或两个以上。例如,多个网络是指两个或两个以上的网络。
本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。本文中符号“/”表示关联对象是或者的关系,例如A/B表示A或者B。
实施例一
本发明的实施例提供一种离网可能性的预测方法,如图1所示包括:
S101、获取指定业务的在网用户和离网用户的行为数据;其中,行为数据至少包括:平均通话时长、平均使用流量、平均消费和平均年龄中的任一项。
需要说明的是,在实际的应用中,指定业务至少包括:套餐名、流量D、语音M、套餐资费A、语音通话时长MOU、流量使用DOU、实际消费APRU和年龄AGE中的任一项。
具体的,可以获取离网用户在离网前的预设时间段内的行为数据以及在网用户在该预设时间段内的行为数据,进行分析。
S102、根据行为数据,确定在网用户的离网可能性得分。
可选的,本发明的实施例提供一种离网可能性的预测方法中,根据行为数据,确定在网用户的离网可能性得分,包括:
S1020、根据行为数据,确定在网用户的离网可能性得分;其中,在网用户的离网可能性得分等于
Figure BDA0001770574860000051
w1+w2+w3+w4=1;
其中,Dou表示在网用户的平均使用流量,Douavg表示离网用户的平均使用流量,Mou表示在网用户的平均通话时长,Mouavg表示离网用户的平均通话时长,Apru表示在网用户的平均消费,Apruavg表示离网用户的平均消费,Age表示在网用户的平均年龄,Ageavg表示在离用户的平均年龄,D表示指定业务赠送的流量,M表示指定业务赠送的通话时长,A表示指定业务的资费,Ag表示指定平均年龄,w1、w2、w3和w4表示权重。
需要说明的是,在实际的应用中,Ag可以根据实际的情况进行设置,示例性的Ag可以设置为30岁;具体的,离网可能性得分的数值越大,说明该在网用户的离网可能性越小,反之,则说明在网用户的离网可能性越大。
可选的,该方法还包括:
S104、根据预设规则,确定w1、w2、w3以及w4的权重;其中,预设规则包括:w1>w2>w3>w4
需要说明的是,在实际的应用中,用户使用流量的多少,能反应用户对套餐的依赖程度,因此,对应的权重w1最大;通话时长的使用次之,权重为w2;消费则是在使用过程中产生的,反应了用户对套餐的喜好程度,但是该参数的重要性较低,权重为w3;不同的套餐也受用户年龄的影响,不同年龄段可能偏好不一样,权重为w4
S103、根据离网可能性得分,生成在网用户的预测结果;其中,预测结果用于指示在网用户的离网可能性。
可选的,本发明的实施例提供一种离网可能性的预测方法还包括:
S105、根据指定业务和离网可能性得分,确定需要维系的在网用户;其中,维系用于降低在网用户的离网可能性。
需要说明的是,在实际的应用中,得到在网用户的离网可能性得分后,通常按照在网用户的离网可能性得分进行排序,从低到高进行排序,根据业务需求,如果某套餐需要进行存量维系活动的,可以根据分数从低到高,取前面5%-20%的用户进行维系,做到有的放矢,这样存量维系活动的效果要好于随机抽取,提高维系的针对性。
由上述方案可知,本发明的实施例提供的离网可能性的预测方法,基于指定业务的在网用户和离网用户的行为数据,可以确定在网用户的离网可能性得分,并根据离网可能性得分生成在网用户的预测结果,从而可以知道在网用户的离网可能性;因此,运营商可以根据该预测结果,对离网可能性较大的在网用户给出更多的政策,从而降低该在网用户的离网可能性;解决了如何预测用户的离网可能性的问题。
实施例二
本发明的实施例提供一种离网可能性的预测装置10,如图2所示包括:
获取模块101,用于获取指定业务的在网用户和离网用户的行为数据;其中,行为数据至少包括:平均通话时长、平均使用流量、平均消费和平均年龄中的任一项。
处理模块102,用于根据获取模块101获取的行为数据,确定在网用户的离网可能性得分。
处理模块102,还用于根据离网可能性得分,生成在网用户的预测结果;其中,预测结果用于指示在网用户的离网可能性。
可选的,处理模块102,还用于根据获取模块101获取的指定业务和离网可能性得分,确定需要维系的在网用户;其中,维系用于降低在网用户的离网可能性。
可选的,处理模块102,具体用于根据行为数据,确定在网用户的离网可能性得分;其中,在网用户的离网可能性得分等于
Figure BDA0001770574860000071
w1+w2+w3+w4=1;
其中,Dou表示在网用户的平均使用流量,Douavg表示离网用户的平均使用流量,Mou表示在网用户的平均通话时长,Mouavg表示离网用户的平均通话时长,Apru表示在网用户的平均消费,Apruavg表示离网用户的平均消费,Age表示在网用户的平均年龄,Ageavg表示在离用户的平均年龄,D表示指定业务赠送的流量,M表示指定业务赠送的通话时长,A表示指定业务的资费,Ag表示指定平均年龄,w1、w2、w3和w4表示权重。
可选的,处理模块102,还用于根据预设规则,确定w1、w2、w3以及w4的权重;其中,预设规则包括:w1>w2>w3>w4
实施例三
本发明的实施例提供一种网络系统,包括:如第二方面提供的任一项离网可能性的预测装置。
可以理解地,上述提供的任一种离网可能性的预测装置用于执行上文所提供的实施例二对应的方法,因此,其所能达到的有益效果可参考上文实施例二的方法以及下文具体实施方式中对应的方案的有益效果,此处不再赘述。
本发明实施例中的预警装置与接收装置可以为智能移动终端。该智能移动终端为具有操作系统的移动终端。该智能移动终端可以为:智能手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer,UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant,PDA)、智能手表、智能手环等终端设备,或者该智能移动终端还可以为其他类型的智能移动终端,本发明实施例不作具体限制。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种离网可能性的预测方法,其特征在于,包括:
获取指定业务的在网用户和离网用户的行为数据;其中,所述行为数据至少包括:平均通话时长、平均使用流量、平均消费和平均年龄中的任一项;
根据所述行为数据,确定所述在网用户的离网可能性得分;
根据所述离网可能性得分,生成所述在网用户的预测结果;其中,所述预测结果用于指示所述在网用户的离网可能性;
所述根据所述行为数据,确定所述在网用户的离网可能性得分,包括:
根据所述行为数据,确定所述在网用户的离网可能性得分;其中,所述在网用户的离网可能性得分等于
Figure FDA0003059865480000011
其中,Dou表示在网用户的平均使用流量,Douavg表示离网用户的平均使用流量,Mou表示在网用户的平均通话时长,Mouavg表示离网用户的平均通话时长,Apru表示在网用户的平均消费,Apruavg表示离网用户的平均消费,Age表示在网用户的平均年龄,Ageavg表示在离用户的平均年龄,D表示所述指定业务赠送的流量,M表示所述指定业务赠送的通话时长,A表示所述指定业务的资费,Ag表示指定平均年龄,w1、w2、w3和w4表示权重;
根据预设规则,确定所述w1、所述w2、所述w3以及所述w4的权重;其中,所述预设规则包括:w1>w2>w3>w4
2.根据权利要求1所述的离网可能性的预测方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述指定业务和所述离网可能性得分,确定需要维系的在网用户;其中,所述维系用于降低在网用户的离网可能性。
3.一种离网可能性的预测装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取指定业务的在网用户和离网用户的行为数据;其中,所述行为数据至少包括:平均通话时长、平均使用流量、平均消费和平均年龄中的任一项;
处理模块,用于根据所述获取模块获取的所述行为数据,确定所述在网用户的离网可能性得分;
所述处理模块,还用于根据所述离网可能性得分,生成所述在网用户的预测结果;其中,所述预测结果用于指示所述在网用户的离网可能性;
所述处理模块,具体用于根据所述行为数据,确定所述在网用户的离网可能性得分;其中,所述在网用户的离网可能性得分等于
Figure FDA0003059865480000021
其中,Dou表示在网用户的平均使用流量,Douavg表示离网用户的平均使用流量,Mou表示在网用户的平均通话时长,Mouavg表示离网用户的平均通话时长,Apru表示在网用户的平均消费,Apruavg表示离网用户的平均消费,Age表示在网用户的平均年龄,Ageavg表示在离用户的平均年龄,D表示所述指定业务赠送的流量,M表示所述指定业务赠送的通话时长,A表示所述指定业务的资费,Ag表示指定平均年龄,w1、w2、w3和w4表示权重;
所述处理模块,还用于根据预设规则,确定所述w1、所述w2、所述w3以及所述w4的权重;其中,所述预设规则包括:w1>w2>w3>w4
4.根据权利要求3所述的离网可能性的预测装置,其特征在于,所述处理模块,还用于根据所述获取模块获取的所述指定业务和所述离网可能性得分,确定需要维系的在网用户;其中,所述维系用于降低在网用户的离网可能性。
5.一种网络系统,其特征在于,包括:如权利要求3-4任一项所述的离网可能性的预测装置。
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