用戶(hù)畫(huà)像在用戶(hù)價(jià)值提升中的研究與應(yīng)用

【摘? 要】針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量大、用戶(hù)畫(huà)像在用戶(hù)消費(fèi)行為模型構(gòu)建中使用較少的問(wèn)題，利用用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)，通過(guò)用戶(hù)的自然屬性、使用屬性、消費(fèi)行為屬性、充值行為屬性建立用戶(hù)畫(huà)像模型。通過(guò)跟蹤單個(gè)用戶(hù)ARPU值的變化軌跡，用戶(hù)畫(huà)像報(bào)告生成，用戶(hù)ARPU的宏觀關(guān)聯(lián)性分析介紹了用戶(hù)畫(huà)像模型的使用。通過(guò)高危用戶(hù)的挽留實(shí)驗(yàn)，從實(shí)踐的角度證實(shí)了模型的用途。此模型的使用有效地反應(yīng)了業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)狀況，可以全景展示業(yè)務(wù)視圖，為提升用戶(hù)ARPU值提供了策略制定依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】用戶(hù)畫(huà)像;模型構(gòu)建;關(guān)聯(lián)分析doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2019.04.013

中圖分類(lèi)號(hào)：TN929.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1006-1010（2019）04-0070-05

引用格式：施曉光. 用戶(hù)畫(huà)像在用戶(hù)價(jià)值提升中的研究與應(yīng)用[J]. 移動(dòng)通信， 2019，43（4）： 70-74.

[Abstract]?In view of large amounts of Internet data and few uses of user portrait in user consumption behavior model， the user portrait technology is used to build user portrait model based on natural property， usage attribute， consumption behavior attribute and charge behavior attribute. By tracking the changing trajectory of ARPU value for a single user， the user portrait report is generated. The macro correlation analysis of users ARPU introduces the use of user portrait model. Through the retention experiment of high-risk users， the use of the model is validated from the aspect of practice. The use of the model effectively reflects the operation state of business， comprehensively displays the business view and provides a strategic basis to enhance users ARUPU value.

[Key words]user portrait; modeling; association analysis

1? ?引言

移動(dòng)通信技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用不僅提升了用戶(hù)使用通信媒體的便利性，也產(chǎn)生了大量的用戶(hù)信息，而如何完善這些用戶(hù)信息，進(jìn)而根據(jù)用戶(hù)的使用規(guī)律有效地配置資源，做到效益最大化是一項(xiàng)迫在眉睫的事情。用戶(hù)畫(huà)像作為真實(shí)用戶(hù)的虛擬代表，是建立在一系列真實(shí)數(shù)據(jù)之上的用戶(hù)模型。關(guān)于用戶(hù)畫(huà)像的使用遍布各個(gè)行業(yè)[1]，為了對(duì)“知乎”網(wǎng)站PM2.5話(huà)題下1 303位用戶(hù)進(jìn)行實(shí)證分析，構(gòu)建了基于用戶(hù)基本屬性、社交屬性、興趣屬性和能力屬性四個(gè)維度的動(dòng)態(tài)用戶(hù)畫(huà)像模型[2]。趙剛等人在入侵檢測(cè)技術(shù)中引入了用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)，提出基于用戶(hù)畫(huà)像的入侵檢測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)入侵檢測(cè)粒度的細(xì)化，將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，發(fā)掘其潛在研究及使用價(jià)值，使入侵檢測(cè)技術(shù)具有大數(shù)據(jù)特性。用戶(hù)畫(huà)像在通信領(lǐng)域的應(yīng)用也非常的普遍，尤其是在分析用戶(hù)的運(yùn)動(dòng)軌跡方面[3]，有顯示移動(dòng)用戶(hù)的頻繁活動(dòng)規(guī)律、周期性行為及出行方式的移動(dòng)用戶(hù)行為畫(huà)像模型，可用來(lái)分析移動(dòng)用戶(hù)群體行為及用戶(hù)間交互行為[4]。通過(guò)時(shí)空關(guān)聯(lián)分析的方法提出了一套通信用戶(hù)停留分析的方法，分析用戶(hù)的軌跡行為。通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)分析用戶(hù)的消費(fèi)行為的模型不是很多。

本文利用用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)，通過(guò)用戶(hù)的自然屬性、使用行為屬性消費(fèi)行為屬性、充值行為屬性建立用戶(hù)畫(huà)像模型。在跟蹤單個(gè)用戶(hù)的ARPU值的變化軌跡，生成用戶(hù)畫(huà)像報(bào)告，在用戶(hù)ARPU的宏觀性關(guān)聯(lián)性分析方面闡述了此畫(huà)像模型的應(yīng)用，為提升用戶(hù)ARPU值提供策略制定依據(jù)。

2? ?用戶(hù)畫(huà)像模型構(gòu)建

在本文中，一切研究目的都是圍繞著提升用戶(hù)ARPU值，所以建模的目的就是為了發(fā)現(xiàn)各個(gè)屬性對(duì)ARPU值的影響。圖1為本文的建模思路：

整個(gè)用戶(hù)畫(huà)像建模思路為：首先整理數(shù)據(jù)，并拆分為自然屬性、使用行為屬性、消費(fèi)行為屬性、充值行為屬性四個(gè)數(shù)據(jù)集;然后分別對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行定義，構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像模型;最后則是介紹此用戶(hù)畫(huà)像模型的應(yīng)用。

2.1? 數(shù)據(jù)收集與處理

本文選擇的數(shù)據(jù)集為某電信運(yùn)營(yíng)商近半年線(xiàn)上用戶(hù)的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)和繳費(fèi)數(shù)據(jù)。此數(shù)據(jù)包含60萬(wàn)用戶(hù)5個(gè)月的屬性行為、消費(fèi)行為、繳費(fèi)行為數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)收集的過(guò)程中，根據(jù)數(shù)據(jù)的類(lèi)別進(jìn)行了拆分處理，整理后的數(shù)據(jù)集如圖2所示。

2.2? 用戶(hù)畫(huà)像模型構(gòu)建

（1）用戶(hù)自然屬性

在本文中，基于用戶(hù)數(shù)據(jù)收集成本與隱私的保護(hù)，主要考慮了用戶(hù)的年齡、性別、所屬區(qū)縣、星級(jí)、受教育程度對(duì)用戶(hù)ARPU的影響力，通常受教育程度越高的用戶(hù)產(chǎn)生的ARPU會(huì)偏高一些。定義函數(shù)Natu（i）表示用戶(hù)i的自然屬性對(duì)用戶(hù)ARPU的影響力：

（2）用戶(hù)使用行為屬性

本文探討的使用行為屬性包含套餐、時(shí)長(zhǎng)、合約與否。在本文的數(shù)據(jù)集中，用戶(hù)的套餐會(huì)有基本的月租費(fèi)，用戶(hù)ARPU由基本的月租費(fèi)和套餐外收入組成，月租費(fèi)越高，對(duì)應(yīng)的用戶(hù)ARPU相應(yīng)也會(huì)增加。在網(wǎng)時(shí)間越長(zhǎng)，用戶(hù)的使用習(xí)慣會(huì)逐漸形成，用戶(hù)的ARPU值便會(huì)趨于一個(gè)穩(wěn)定值。定義函數(shù)App（i）表示用戶(hù)i的使用行為屬性對(duì)用戶(hù)ARPU的影響力：

（3）用戶(hù)消費(fèi)行為屬性

目前用戶(hù)使用通信服務(wù)，通常體現(xiàn)在用戶(hù)撥打電話(huà)、發(fā)送短信、使用流量三個(gè)方面。相應(yīng)地，反映出來(lái)的數(shù)據(jù)為語(yǔ)音通話(huà)時(shí)長(zhǎng)、短信條數(shù)、流量值。其中語(yǔ)音通話(huà)時(shí)長(zhǎng)又分為市話(huà)和長(zhǎng)途、來(lái)話(huà)與去話(huà);短信分為發(fā)送短信和接收短信;流量的區(qū)分按網(wǎng)絡(luò)制式可分為2G、3G、4G流量，按使用范圍又可分為本地流量和長(zhǎng)途流量等。針對(duì)不同的產(chǎn)品、不同的人群，用戶(hù)消費(fèi)行為的側(cè)重點(diǎn)也不一樣，年輕人通常使用流量比較多，老年人則較習(xí)慣撥打電話(huà)。在不同時(shí)期，用戶(hù)消費(fèi)行為的三個(gè)方面對(duì)用戶(hù)ARPU值的影響比重又有變化。前幾年用戶(hù)移動(dòng)端上網(wǎng)沒(méi)有完全普及的時(shí)候，用戶(hù)使用短信和通話(huà)對(duì)用戶(hù)ARPU的影響比較大，現(xiàn)在則是流量對(duì)用戶(hù)ARPU的影響比較大。本文定義了函數(shù)Con（i）表示用戶(hù)i的消費(fèi)行為屬性對(duì)用戶(hù)ARPU的影響力：

（4）用戶(hù)充值行為屬性

用戶(hù)的充值行為與用戶(hù)的ARPU是相輔相成的，用戶(hù)ARPU值越大，用戶(hù)的充值行為則越頻繁，充值金額則越大;用戶(hù)的充值屬性越明顯，用戶(hù)則越穩(wěn)定，則越容易成為穩(wěn)定客戶(hù)。在本文中，我們著重考慮用戶(hù)的充值行為對(duì)用戶(hù)ARPU的影響。定義了函數(shù)Pay（i）表示用戶(hù)i的充值行為屬性對(duì)用戶(hù)ARPU的影響力：

3? ?用戶(hù)畫(huà)像模型應(yīng)用

本文構(gòu)建的用戶(hù)畫(huà)像模型包含了與用戶(hù)ARPU值直接關(guān)聯(lián)的各種屬性，同時(shí)數(shù)據(jù)集的體量也是非常大的，包含了60萬(wàn)線(xiàn)上用戶(hù)的屬性信息。這對(duì)于充分發(fā)掘此畫(huà)像模型的應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的基礎(chǔ)。在本文中，從單個(gè)用戶(hù)ARPU的變化規(guī)律、用戶(hù)畫(huà)像報(bào)告和用戶(hù)ARPU的宏觀性關(guān)聯(lián)分析方面介紹此用戶(hù)畫(huà)像模型的應(yīng)用。

3.1? 單個(gè)用戶(hù)的ARPU變化規(guī)律

企業(yè)整體的收入是由單個(gè)用戶(hù)產(chǎn)生的收入累加起來(lái)的，所以分析好每一個(gè)用戶(hù)的ARPU值變化則顯得尤為重要。本文選擇了某一個(gè)用戶(hù)近五個(gè)月的ARPU值與消費(fèi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行舉例闡述，如表1所示：

從表1、圖3、圖4可以看出，用戶(hù)的套餐月租費(fèi)遠(yuǎn)小于用戶(hù)的ARPU，這表明用戶(hù)目前的套餐不適于用戶(hù)的使用方式;ARPU值和流量的下降，則表明用戶(hù)有離網(wǎng)的傾向。綜上，需要協(xié)助用戶(hù)選擇合適的套餐，做好用戶(hù)的挽留工作。

3.2? 用戶(hù)畫(huà)像報(bào)告

用戶(hù)畫(huà)像報(bào)告對(duì)用戶(hù)進(jìn)行全景視圖展示，本文可以從各個(gè)視角進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像報(bào)告，比如年齡、性別、區(qū)局、套餐等。現(xiàn)在從用戶(hù)ARPU值高于平均ARPU和低于平均ARPU的角度來(lái)介紹用戶(hù)畫(huà)像模型的使用。圖5和圖6展示了高于平均ARPU和低于ARPU的組成情況。

3.3? 用戶(hù)ARPU的宏觀性關(guān)聯(lián)分析

用戶(hù)ARPU的宏觀性關(guān)聯(lián)分析在分析趨勢(shì)變化原因方面非常有用，依據(jù)本文的工作重點(diǎn)，就近五個(gè)月的整體收入變化進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，圖7至圖9展現(xiàn)了近五個(gè)月的整體收入變化、新增收入變化和存量收入變化規(guī)律。

從圖7至圖9可以看出，用戶(hù)近5個(gè)月的收入呈現(xiàn)上升的變化趨勢(shì)，用戶(hù)的收入增加由新增用戶(hù)的收入和存量用戶(hù)的收入組成。新增收入在201804賬期呈現(xiàn)了下降趨勢(shì)，而存量收入在201804賬期上升明顯。由此可見(jiàn)，用戶(hù)收入的上升是由存量用戶(hù)的收入增加引起的，這表明存量用戶(hù)的維系工作做的比較到位，而新增用戶(hù)的發(fā)展則需要加強(qiáng)。

4? ?實(shí)驗(yàn)結(jié)果

利用本文構(gòu)建的用戶(hù)畫(huà)像模型，提取了1 025條高危用戶(hù)，本文定義的高危用戶(hù)指的是連續(xù)三個(gè)月用戶(hù)ARPU值都持續(xù)下降，并且流量、語(yǔ)音、短信使用很少的用戶(hù)。圖10為本批用戶(hù)的年齡分布：

不同年齡段的用戶(hù)有不同的使用習(xí)慣與需求，通過(guò)圖10可以看出，用戶(hù)著重分布在30歲以下，這也說(shuō)明30歲以下的年輕人更容易流失。所以本文制定策略時(shí)著重考慮年輕人，依據(jù)目前年輕人都比較喜歡玩網(wǎng)游的特點(diǎn)，采用微信推廣與短信通知的方式推薦用戶(hù)參加公司的“充值送流量”活動(dòng)。策略實(shí)施后的平均ARPU變化如圖12所示：

通過(guò)以上實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出，策略實(shí)施后用戶(hù)的平均ARPU有了明顯回升。

5? ?結(jié)束語(yǔ)

移動(dòng)通信技術(shù)的迅猛發(fā)展產(chǎn)生了大量的用戶(hù)數(shù)據(jù)，如何從大量的數(shù)據(jù)中提取有益于提高效益的信息是非常重要的。本文利用用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)，從用戶(hù)自然屬性、使用行為屬性、消費(fèi)行為屬性和充值行為屬性方面構(gòu)建了用戶(hù)畫(huà)像模型，并從單個(gè)用戶(hù)的ARPU變化規(guī)律、用戶(hù)畫(huà)像報(bào)告和用戶(hù)ARPU的宏觀性關(guān)聯(lián)分析方面探討了用戶(hù)畫(huà)像模型的使用。通過(guò)高危用戶(hù)的挽留實(shí)驗(yàn)，從實(shí)踐的角度證實(shí)了模型的用途。此模型的使用直觀明了地反映了用戶(hù)的全景視圖及收入變化的原因，為企業(yè)制定決策提供了依據(jù)。

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