04-河南移动用户投诉与网络质量常用KPI关联分析项目

河南移动May.3th,2011R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:2©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved目录河南移动用户投诉与网络质量关联分析项目综述河南移动网络投诉综合分析典型地市投诉与网络质量关联性模型构建分析项目总结与应用展望建议R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:3©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved可以预见投诉是网络质量运营的重心2011年网络考核：网络类投诉解决及时率2011集团客户感知评估体系：感知管理层•万用户投诉次数•质量投诉比•网络覆盖质量投诉占比•接入性质量投诉占比•保持性质量投诉占比•完整性质量投诉占比R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:4©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved如何从网络质量管控用户投诉是研究难点与热点！管理投诉：什么情况下用户会因网络KPI问题发生投诉？KPIKPIKPIKPIKPI753416用户投诉是对影响客户感知的具体网络及服务问题的反馈，需要更为高效和针对性的应对和加以解决，这就要对用户投诉和网络质量进行关联量化的分析。R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:5©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved思路：集团投诉支撑三期规范指导文件数据流管理标准化用户投诉和网络性能统计等数据流的标准化管理是投诉分析和优化体系的基础投诉分析条理化通过对各种投诉类型及其相关网络性能指标的关联分析，梳理核心要素，清晰化投诉处理的重点优化与预防精确化基于投诉与网络指标的关联关系，把投诉问题转换为特定指标优化，可以在投诉处理与预防方面做到有的放矢，实现高效精确地网络优化资源投放合理化投诉的预防是投诉管理的理想目标，而资源投放的前瞻性、合理性对用户投诉至关重要，基于性能分析指导资源投放，并预防投诉是实现这一目标可能的途径用户投诉管理体系分级关联（用户分级、投诉区域分级等）用户投诉管理平台（录入、分析、管理等）R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:6©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved内容：投诉与网络质量历史数据的关联挖掘Source:Bain&Co.,2007…superiorcustomerexperience80%8%80%ofcross-industryfirmsperceivetheydelivera…End-usersperceivethatonly8%ofthefirmsdeliverasuperiorcustomerexperience•对投诉进行重新分类和梳理，然后利用数据挖掘的聚类算法对全省地市进行分类，从而为投诉分级标准、差异化管理提供重要依据。•基于历史用户投诉和网络性能的统计数据，利用数据挖掘的决策树方法，分析和建立用户投诉与网络性能指标之间的关联模型，指导针对用户投诉的网络优化工作。河南投诉走势与细分？用户投诉与KPI什么关系？R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:7©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved项目提要：R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:8©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved主要发现（1）容忍度高投诉意愿低，是潜在发生投诉的小区，但目前还不需要我们重点监控。目标用户沉默用户主观用户正常用户KPI较差、发生投诉KPI较差、没有投诉KPI良好、发生投诉KPI良好、没有投诉用户分类•投诉兹具主观性和客观性，需区别对待。网络KPI问题而发生投诉是我们的研究重点；•因为沉默用户与主观用户的存在，加大了用户投诉研究的难度，一定程度上影响投诉事件；说明：由于KPI最小颗粒度只能测量到小区级别，所以实际应用时可用小区替代用户值得我们重点监控，因为指标的改善有助于减少用户投诉。投诉意识比较强，可能需要改善服务等非网络质量的原因，才能更有效的减少投诉。甄别投诉与否的依据，正常用户数据同等重要R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:9©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved主要发现（2）河南投诉记录概况投诉与网络质量关联•投诉标准化和录入欠准确和完整•可考虑各地市投诉分级管理，体现投诉问题的差异化•关键指标的相对相关系数与投诉问题基本保持一致•校区对数据业务问题反映更加敏感•历史投诉与未来投诉具有相关性•可建立用户投诉与网络质量关联的应用分析平台•通过决策树挖掘算法，得到的KPI规则及门限值具有网优意义•发生投诉时，符合模型规则的精度达到80%•依据KPI规则及历史投诉，部分投诉类别预测精度可达到50%R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:10©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved项目难点1、投诉数据与KPI数据的关联：时间、小区、颗粒度2、样本选取：正常样本数据3、投诉预测：指标选取、预测方法R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:11©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved目录项目综述河南移动网络投诉综合分析典型地市投诉与网络质量关联性模型构建分析项目总结与应用展望建议河南省全网历史投诉分析：•时间趋势：•用户品牌：•业务类型：•投诉原因：•地理区域：R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:12©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved全省投诉概况•投诉呈上升趋势，动感地带是投诉的重要群体；•语音类投诉居首位，但数据业务投诉有上升的趋势；•投诉的问题原因中，网络原因占比34.3%，并且集中在城区的高校及重要中学、城区的小区和家属院、农村的平原村庄、城区的商业及娱乐场所、城区的道路交叉口等。说明：数据为2009.11－2010.10全品牌全品牌投诉发展趋势2010年10月投诉业务量品牌分布动感地带神州行全球通话音基本业务14744，64.2%互联网类业务8023，34.9%2010年10月投诉类型基础通信分布16113，64.1%8624，34.3%382，1.5%2010年10月投诉类型问题原因分布其他网络原因用户原因2010年10月全省问题小区分布R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:13©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved投诉基础支撑问题——投诉归类网络覆盖，14095，95.6%通话质量，408，2.8%2010年10月投诉类型话音基本业务分布通话质量投诉分布串线35687.3%其他389.3%单通102.5%话音质量30.7%回音10.2%室外757053.7%室内611743.4%其他3202.3%TD/2G切880.6%网络覆盖分布网络覆盖共14095条，但相对应的业务内容中带有“掉*”词语的共484条，带有“接通或断”词语的共3492条，，包含“不清楚”369条，“通话质量差”748条，占比约36%。因此，在业务分类方面对问题的归类建议进一步完善。•语音投诉中，覆盖投诉占比约96%，主要为室内外网络覆盖，通话质量占比约3%，主要集中在串线；•话音基本业务中的网络覆盖归类层次不清晰，有的客户反应的掉话、接通、话音质量等问题等都归入了网络覆盖中，占比36%，投诉归类有待优化。话音为示例R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R137G146B155R175G0B51R52G195B51R0G0B0R255G255B255Primarycolours:Supportingcolours:14©NokiaSiemensNetworks-confidentialAllrightsreserved优化投诉基础支撑——标准的信息录入系统现有的录入系统：标准化、便捷化，但缺少精确化和智能化；示例1、问题：客服人员依据投诉人员叙述，结合自身的判断，选择投诉分类；2、建议：依据投诉内容，系统搜索关键字，给出可能的投诉分类，并将可能性较大的分类置前，客服人员再做选择(单选或多选)，就会提高分类的准确性。精确化智能化1、问题：依据投诉人叙述的地理位置在地图上查询经纬度；2、建议：根据用户反馈的投诉地点，系统将经纬度信息自动填入界面；系统还可根据用户投诉时通话位置，自动分析出用户位置；并根据输入的投诉用户号码，实现终端厂家，终端型号的自动匹配，对TD终端按照上网卡/上网本/终端的方式进行分类处理。R255G211B8R255G175B0R127G16B162R163G166B173R