电信行业数据仓库项目收益.docx
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电信行业数据仓库项目收益.docx
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电信行业数据仓库项目收益
数据仓库项目收益
电信行业
版本1.0
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目录
1.概述1
1.1编写目的1
1.2适用范围1
1.3文档概述1
1.4术语、定义和缩写1
2.电信行业与数据仓库2
2.1企业现状2
2.2发展现状及问题2
2.3数据仓库生成功能3
2.4项目目标3
2.5成功的关键4
3.电信数据仓库系统KPI详述6
3.1网络利用分析6
3.1.1蜂窝利用6
3.1.2中继入利用6
3.1.3中继出利用6
3.1.4呼叫类型利用6
3.1.5终端类型利用6
3.1.6呼叫服务类型利用7
3.1.7中继入收入7
3.1.8中继出费用7
3.2通话模式7
3.2.1用户通话时长7
3.2.2通话费用7
3.2.3用户通话行为7
3.3用户资料8
3.3.1用户新增8
3.3.2用户保持/流失8
3.3.3服务种类利用8
3.3.4用户付费行为8
3.3.5其他收入9
3.3.6用户统计分析9
3.4用户计费9
3.4.1通话收入9
3.4.2用户欠费9
3.4.3用户欠费催缴9
3.4.4用户付费10
3.5客户受理10
3.5.1业务受理模式10
3.5.2业务受理费用10
3.6客户中心服务10
3.6.1客户投诉10
3.6.2客户咨询10
3.6.3需求建议11
3.6.4话费查询11
3.6.5响应效率11
3.6.6部门效率11
3.6.7员工效率11
3.6.8服务方式利用11
4.结束语12
1.概述
编写目的
本文档的目的是阐述了数据仓库系统的建设给企业带来的决策、管理和运营等方面主要收益。
适用范围
本文档适用于数据仓库建设初期阶段,供数据仓库项目组人员及总体组人员参阅。
文档概述
本文档不作数据仓库系统概念和关键思想的阐述,只描述数据仓库系统对电信行业各个部门业务、领导决策、管理运营的主要收益。
术语、定义和缩写
DW:
DataWarehousing,根据数据仓库之父Bill.Inmon的定义,"数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的,主要用于决策支持的数据库系统"。
ETL:
Extract-Transform-Load的缩写,数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。
2.电信行业与数据仓库
企业现状
中国电信行业目前正在进行的企业信息化,其中要实现的功能需求之一是为各级领导提供关键运营指标、综合分析数据信息,辅助领导决策。
而目前正在建设的经营分析系统、财务MIS、人力资源MIS等无法对企业数据信息全面、综合地统计分析。
一方面为运营商各级领导决策提供支持,另一方面为了满足上报信息产业部、国家统计局、国家经贸委、国家计委及统计局等所需报表数据及企业对内、对外的出版发布的需求,因而建设全企业统一的、唯一的、真实可靠的数据仓库是必需的、也是重要的。
相应的技术如OLAP(联机分析处理)、数据挖掘等,也是数据仓库建立后续的一些深层应用技术。
发展现状及问题
目前中国电信行业内部的信息支撑系统大多可以划分为管理信息系统和生产信息系统,计费、营业、客服、网管等都是生产信息支撑系统的典型部分,各种财务、统计、办公自动化系统、人力资源管理等系统属于管理支撑系统。
从工程实施的角度来看,这些系统可以归结为三大系统:
管理信息系统(MIS)、业务运营支撑系统(BOSS)和网管系统(NMS)。
目前存在的主要问题包括缺乏整体规划、各系统间的互联互通和信息共享无法实现、不能为管理决策提供必要支持等。
从电信公司的企业内部管理角度来看,需进一步借助计算机自动化辅助改进企业内部生产和办公管理的运作机制,生产运营状况的统计分析结果能及时上报,同时企业内部管理机制应能确保企业决策层将要求和指令及时传达至生产运营系统,从而提高企业内部工作效率。
由于电信公司现行的管理制度和各部门的职责划分等历史原因,MIS系统、计费系统、客服系统、网管系统分别立项建设,相关部门独立运行和管理。
由于受到部门职能纵向划分的影响,各系统的功能一直没有整合规划和布局,各专业系统的内在的横向的信息共享无法实现。
从市场效果来看,很难为用户提供全方位的优质服务。
面对电信公司发展和市场竞争的需要,公司内部行之有效的管理机制和经营运作模式是必要保证,还要把信息支撑系统全面整合,最终形成一个准确、高效地体现企业整体发展战略和经营策略的闭环。
电信公司的信息支撑系统架构的整合正是为了这个目的服务的,所以,我们必须站在全局高度对上述各个网络即信息支撑系统的发展方向统筹研究,并将企业的整体信息支撑系统重新构建和规划,使之投入产出能发挥最大效能,更能适应通信市场的竞争环境。
数据仓库生成功能
数据仓库生成功能应完成的作用主要是对各异构数据源的数据进行ETL处理,包括对源数据的清洗、转换、加载;应分为两个步骤实现:
(1)第一次ETL:
从数据采集后目标文件临时存储区中抽取数据,进行清洁、集成后可根据需要将数据按ODS信息模型进行转换,并装载到ODS数据存储区中;
(2)第二次ETL:
从ODS数据存储区中抽取所需数据,进行转换、计算、合并、汇总后将数据按数据仓库信息模型重新组织、装载到数据仓库数据存储区中。
其中数据加载应分为两个步骤:
初装、追加,由系统调度能够根据情况分别处理.追加是根据数据的追加策略,采用定时调度或触发方式,从数据采集后目标文件临时存储区抽取数据,经清洁、集成、转换后,加载到目标数据存储区中,实现对初装完成后相应数据的追加,进行数据积累。
经过ETL,系统保证了数据仓库中存储的数据的准确性和一致性。
项目目标
包括中国在内的世界电信市场面临着异常激烈的竞争,当前,竞争的焦点正在逐步从对网络的不断翻新改造转移到对客户的关注上。
能够把握高价值的客户,同时通过更加合理的产品定位和产品服务打包策略,吸引更多的潜在客户,从而提高公司的整体盈利水平,是电信公司成功的关键所在;另一方面,如何提高网络利用率,减少欺诈行为,降低运营费用也是重要的环节。
电信行业数据仓库及决策支持工程最主要的目的就是要基于对以下关键环节的把握,达到最大的投资回报:
通过分析客户行为,找到重要客户,并提供更个性化的服务,从而最大限度提高客户的满意度、忠诚度,实现客户价值最大化;
通过分析网络利用状况,发现网络配置瓶颈,最大限度提高网络利用率,最大限度保证网络质量;
通过分析业务量情况,发现客户增长、客户流失情况,业务量增减情况和趋势,为指导今后工作提供重要的决策依据;
通过分析业务品牌使用状况,发现不同客户群体、不同地区对不同产品的欢迎程度和使用情况,产生的利润增长情况,从而实现产品的优化组合和对不同客户的个性化市场营销活动;
通过对市场情况的调查、分析和比较,了解运营商在业务量、客户占有率、话费收入、服务质量、话费收入等方面与竞争对手相比的优势和劣势;
快速报表:
允许授权用户通过WEB或客户端从远端查看需要的报表信息,并且允许进行在线的数据分析;包括用户权限验证、报表查看日志、报表展示等。
可减轻报表生成在业务系统的负载,可达到企业报表的即使性、正确性的、统一视角等功能需求。
数据查询功能:
对用户请求进行身份验证,根据该用户的权限给出查询任务列表并接受查询请求。
用户拥有相应的权限时,可以拥有不同的查询权限,最终达到快速的业务查询需要。
成功的关键
电信行业数据仓库的成功关键在于产生怎样的可信投资回报。
一个成功的电信行业数据仓库系统,可以在以下几个方面对公司产生积极有益的帮助:
决策者可以方便迅速得到宏观客户、业务、市场、网络等关键主题的发展现状、发展趋势、业务风险,从而为做出重大战略决策提供真实可信、及时准确的数据依据;
市场人员可以方便迅速得到市场营销相关的信息和根据以往数据提供的建议和意见,指导市场人员进行更有针对性、更富有成效的市场营销活动;
产品策略人员可以方便迅速得到不同产品在不同情况下的使用状况和趋势,从而为制定更合理的产品价格、产品组合提供强有力的支持;
网络管理人员可以方便迅速从该系统中了解到网络的运行状况、利用率等关键指标,为实现网络的合理利用提供合理的建议;
客户服务部门可以方便迅速得到服务对象的全面准确信息,并根据历史数据推荐最合理的服务策略,为客户提供优质、个性化服务;同时,根据系统的建议,进行交叉销售,将客户服务部门从成本中心转变为利润中心;
财务人员可以方便迅速得到有关公司整体成本和效益的关键业绩指标,比如MOU、ARPU、EBITDA等,从宏观了解公司运作健康程度;
各个不同部门的信息需求可以从该系统中得到充分迅速和准确的满足;
3.电信数据仓库系统KPI详述
本章节只针对重点业务作关键KPI描述。
网络利用分析
帮助运营商从不同角度分析电信网络资源利用和使用情况,以便对网络资源进行更有效规划和使用。
可对网关、交换机、国际局网络、CDMA网络等资源作出企业迫切的数据层统一整合,其快速性、准确性是由数据仓库系统保证并提供的。
蜂窝利用
这一指标可以分析蜂窝的利用情况。
如找出哪个地区的蜂窝利用率较高,在蜂窝利用率较高的地区主要是以何种呼叫类型为主等。
通过把握蜂窝利用的规律和趋势,可以提高蜂窝利用率。
中继入利用
这一指标可以分析不同中继的接入次数及利用率情况。
如分析每天不同时间段进入中继的通话次数,找出高峰时段,或分不同地区考察中继入的情况。
这一指标可以帮助提高中继利用率,从而优化网络性能,提高用户的使用感受。
中继出利用
这一指标分析不同中继的转出次数及利用率情况。
同上。
呼叫类型利用
这一指标主要分析不同的呼叫类型的使用情况。
如分析按不同地区的多方通话的使用情况(包括通话时长和次数),以决定在该地区是否需要增加或较少相应的网络资源。
终端类型利用
这一指标可以反映用户使用的终端的偏好情况。
如分析用户是使用手机或呼机或是坐机进行通话?
使用不同终端通话的时长和次数?
漫游时情况有无改变?
不同地区之间有何差异?
等等。
根据用户的终端使用情况,进行网络资源的支持。
呼叫服务类型利用
这一指标分析不同呼叫服务类型的利用情况。
如分地区、通话时长、网络类型等对不同呼叫服务类型(电话、短消息、WAP服务等)进行分析。
这一指标可以帮助做出是否增加对新业务的网络建设的决策。
中继入收入
这一指标分析通过中继接入而带来的收入状况。
如按不同地区的中继收入不同,可以选择在收入高的地区增加中继的数量。
中继出费用
这一指标分析通过中继转出带来的收入状况。
同上。
通话模式
通话模式分析可以按照不同年龄、性别、客户服务包等客户资料,分析用户通话的行为,可以配合促销,进行有针对性的市场活动,也是制订价格和推出新服务的基础依据。
用户通话时长
这一指标可以反映按照不同的年龄、性别、服务包等不同客户的通话时长规律。
如不同年龄用户在漫游和非漫游状态下的通话时长差异,通话时长较长的用户使用的终端设备,网络类型对通话时长有无影响等。
选择不同的衡量标准,以用户的通话时长作为一个重要的考察因素,可以作为对市场、销售、新服务推出、计费等各方面工作的决策支持。
通话费用
这一指标反映按照不同的年龄、性别、服务包等不同客户的通话费用情况。
也是市场、销售、新服务推出、计费等各方面工作的一个重要的考察因素。
用户通话行为
这一指标反映按照不同的年龄、性别、服务包等不同客户类型的通话行为习惯。
如用户工作日和周末的通话频率、通话时长的差异;不同地区的通话行为差异、主叫和被叫的通话行为差异等,以便有针对性地快速对各项工作作出调整。
用户资料
为客户建立档案资料,包括客户统计分类(如性别、年龄、职位、收入等)、客户编号、合同状况、服务包种类、客户当前状态和付款行为等,并对其进行分析。
用户资料是制订政策的依据和进行其他各种客户相关分析的基础,也是电信公司最宝贵的资源。
用户新增
这一指标考察活动用户的数量和占总用户数的比例。
通过观察不同渠道的用户的活跃程度,可以进行相应的渠道支持。
同时,也可以按年龄、性别、职业、教育水平、地理区域、通话时长和计费范围等进行不同角度的活跃用户分析,找出目标客户,并有针对性地进行促销。
用户保持/流失
这一指标反映活动用户和非活动用户的活动情况。
通过观察按年龄、地理区域等客户资料和通话时长、漫游时长、渠道、服务包、计费周期的用户活跃/非活跃情况,保持详细的活动起止日期记录,计算出流失率,分析流失原因,观察客户转移到竞争对手去的情况。
根据客户流失的原因,改进电信服务项目和客户服务水平,加强市场营销能力,保持一个较高的用户保持水平,维护用户的忠诚度。
服务种类利用
这一指标反映用户使用不同业务种类的情况。
可以观察新服务推出后的使用情况,快速适应市场变化;也可以协助调整提供的服务种类,面向不同的用户组提供相应的服务和促销。
用户付费行为
这一指标反映用户采用的支付方式(如通过直接支付、现金/支票、信用卡等方式)、帐单信息和支付周期的长短。
可以根据不同地理区域、年龄范围和收入水平等客户资料考察用户的支付倾向和支付行为特点,协助进行计费政策的制订。
其他收入
这一指标反映了其他业务收入的情况。
用户统计分析
主要包括分析所有客户的客户构成,包括按年龄、地区、用户类型、服务包等的用户数量。
了解了客户的详细情况,可以区分出最有价值的客户,进行有针对性的客户保持,也可以根据所掌握的客户规律,更有效地获取新的客户。
用户计费
为计费中心提供了客户计费和付款的相关信息。
看到客户的付款记录和计费记录,并且对其进行分析。
比如年龄范围、地理区域、费用范围、付款类型、客户类型,这样可以了解用户资料和付费模式。
通话收入
这一指标可以考察营业收入的状况,通过不同的角度,如地理区域、服务项目等客户资料的组合,可以发现收入来自何种服务、哪个地区和何种目标客户群,并通过与通话模式进行比较,可以协助制定新的费率计划或对某特定细分用户进行目标促销;
用户欠费
这一指标考察付款情况、未付款用户的情况和由于过期未付款或从未付款的客户造成的的客户延迟或流失,以及这些未付款账户的用户数量,这一指标可以用来做客户的信用控制和客户欺诈分析,并有依据地建立用户信用库。
用户欠费催缴
当用户欠费超过设定的时间长度,启动对用户进行催讨的程序,并记入用户的付款记录,普通金额的帐户可通过收费的代理进行催讨,大帐户则要进行手工催讨;如果欠费达到一定金额,对该帐号转入停机处理;对于欠费为零的用户则自动开通。
该指标可以协助进行付款控制和催讨分析。
用户付费
这一指标反映用户通过何种支付方式(如通过直接支付、现金/支票、信用卡等方式)在哪一个收费代理点进行付款,付款数量的多少和支付周期的长短。
可以根据不同地理区域、年龄范围和收入水平等客户资料考察用户的支付倾向和支付行为特点,协助进行计费政策的制订。
客户受理
客户受理分析可以分析各种不同的业务受理类型的使用状况和赢利状况。
可以帮助改善业务受理的服务质量,优化进行业务处理的方式和流程。
业务受理模式
这一指标可以分析各种业务受理模式的使用情况。
如分析哪种业务受理模式最受用户欢迎,是营业厅,还是网站的自助服务?
业务受理费用
这一指标可以分析各种业务受理费用情况。
可以帮助找出哪种业务是利润教高,哪种业务受理的成本较高,不同的地区哪种业务开展的好等。
客户中心服务
可帮助客户服务中心追踪客户服务的质量和客户满意度,并与网络利用分析相结合,快速找出并修正网络问题,加快对客户的响应速度。
客户投诉
这一指标分析客户投诉的数量、投诉方法、该客户的编码、投诉反馈情况等,进行投诉记录,并向下钻取找出对应于该客户的投诉应由哪个部门负责,是哪个基站出现了故障,该基站是属于哪个电信运营商等等。
通过对这一指标的分析,可以考察电信服务和客户服务的薄弱环节在哪里,并采取措施改进。
客户咨询
这一指标分析客户咨询的数量、采用的咨询途径、咨询的服务种类、该客户的编码、客户咨询的解答情况等,进行记录,并可以按不同地区、年龄、时间段等角度找出客户关注的热点问题,可建立常见问题的知识库,在客户服务中心共享,提高客户服务水平。
需求建议
这一指标可以考察客户需求建议的数量、采用的建议途径、建议内容、建议的采纳情况等,加强与客户的沟通。
话费查询
这一指标可以考察客户进行话费查询的频率、用户数、用户采用何种话费查询的方式等。
响应效率
这是衡量运营商客户服务水平的重要指标。
通过分析客户请求是否在规定时间内得到响应,平均响应时间等反映出运营商客户服务水平的高低。
进一步通过选取不同的部门、地区、时间段等角度分别考察客户服务水平。
部门效率
这一指标可以分析客户服务中心各部门的工作效率情况,也可以向下钻取发现请求次数最多的部门,可以帮助进行部门人员设置和调整的决策支持。
员工效率
这一指标可以分析客户服务中心各员工的工作效率情况。
服务方式利用
这一指标分析在不同地区、不同时间段等的服务方式利用情况。
4.结束语
总之,电信公司对全企业的数据集中、整合,最大化的统一企业数据标准,在OLAP、数据挖掘等技术的帮助下,充分挖掘数据表面的和潜在的巨大价值,使企业达到业务和决策的快速的、准确的反应并最大化作到数据资源的共享,真正达到数据仓库的辅助决策的目的。
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