黃毅華 孫柳益 盧洪濤 魏垚
【摘 要】移動通信服務(wù)的競爭日益激烈,用戶體驗的提升是留住用戶的重要手段,為了能夠有效地評價用戶實際感受,通過對無線參數(shù)及核心網(wǎng)信令數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,提出了可實施的評價算法,通過該算法對用戶體驗進(jìn)行量化評分,客觀地表達(dá)了用戶的真實感受。
【關(guān)鍵詞】用戶感知;感知體系;用戶體驗質(zhì)量
1 引言
隨著4G的普及,用戶對無線通信網(wǎng)絡(luò)的依賴程度不斷加深。因此,用戶的網(wǎng)絡(luò)體驗直接影響用戶對運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)的選擇。
以用戶體驗提升為目標(biāo)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò),逐漸替代現(xiàn)有的通過路測進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,從而達(dá)到運(yùn)營商品牌忠誠度提高的目的,推動用戶流量使用量的提升。
2 用戶感知體系現(xiàn)狀
運(yùn)營商曾經(jīng)在3G時代使用端到端優(yōu)化來改善用戶體驗,已經(jīng)設(shè)計出一套完整的用戶感知打分體系,該體系主要是通過監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量,通過綜合打分,來判斷用戶對無線網(wǎng)絡(luò)的感知情況。各廠家各制式的感知體系在細(xì)節(jié)上有些不同,但是總體的思路基本相同。大多都是采用4層模型分解(如圖1所示),提出QoE(Quality of Experience,用戶體驗)目標(biāo),分解到KQI(Key Quality Indication,關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo))及KPI(Key Performance Indication,關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo)),再到具體的指標(biāo),然后指定各指標(biāo)權(quán)重,最后對網(wǎng)絡(luò)整體的用戶感知狀況進(jìn)行打分。
但是,隨著網(wǎng)絡(luò)從3G升級到4G,用戶使用手機(jī)的需求和習(xí)慣產(chǎn)生了很大的變化,影響網(wǎng)絡(luò)的因素也有很大的變化,不同的App、不同的手機(jī)、不同的網(wǎng)站都可能對用戶體驗產(chǎn)生重大影響。而用戶對網(wǎng)頁打開時延的忍受力,聊天應(yīng)用的順利與否,視頻的卡頓等也都成為用戶感知的主要內(nèi)容。原有的感知體系也需要跟著用戶的需求變化而發(fā)生變化。因此,需要重新制定一份滿足現(xiàn)狀的評分體系來評估LTE的用戶感知。
3 用戶感知體系搭建
3.1 客戶體驗管理體系概念
用戶投訴往往是用戶對網(wǎng)絡(luò)不能忍受的情況下才提出來的,如果能夠在投訴前就發(fā)現(xiàn)用戶問題,及時地跟進(jìn)解決,那就會在很大程度上提升用戶體驗。CEM(Customer Experience Management,客戶體驗管理)就是針對這一體驗管理而提出的。CEM體系通過分析用戶對各種業(yè)務(wù)的使用頻度、網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)質(zhì)量、對KQIs進(jìn)行加權(quán)匯總,建立起盡可能貼近用戶感受的CEM指標(biāo)體系,進(jìn)行測量、計算、監(jiān)控和分析利用,及時發(fā)現(xiàn)和定位影響用戶感知的問題,并通過各種保障措施確保用戶感知。同時通過分析相關(guān)數(shù)據(jù),對用戶感知進(jìn)行營銷,使用戶感知保障成為可持續(xù)的經(jīng)營活動。
針對CEM的度量,給出了一個CEI(Customer Experience Indicators,客戶管理指標(biāo))指標(biāo)。CEI指標(biāo)的定義原則如下所示:
(1)QoE指標(biāo)分為子項感知度和整體感知度。
(2)子項感知度的定義與用戶對業(yè)務(wù)某一方面的應(yīng)用感受相一致,用戶對該業(yè)務(wù)的應(yīng)用感受有幾個方面,則定義幾個相應(yīng)的子項感知度指標(biāo)。
(3)每個子項感知度指標(biāo)都有與之相對應(yīng)的一個或一組KQI指標(biāo)。這個或這組KQI指標(biāo)描述的是某一業(yè)務(wù)應(yīng)用在某一方面的性能,而對應(yīng)的子項感知度則是用戶對這一方面性能的主觀感受。
(4)整體感知度是用戶對某一業(yè)務(wù)應(yīng)用的綜合體驗質(zhì)量,是該業(yè)務(wù)對應(yīng)的所有子項感知度的綜合反映,為單獨(dú)的一個指標(biāo),包括用戶行為和終端分析。
(5)CEI的指標(biāo)從網(wǎng)絡(luò)側(cè)多個接口獲取數(shù)據(jù),從端到端的角度來分析用戶感知。因此,其度量的指標(biāo)能夠較為準(zhǔn)確地反映用戶的實際情況,如圖2所示。
CEI是基于用戶感知的總體評價,分為三層,第一層是CEI度量的分值,第二層是KQI指標(biāo)參數(shù),第三層是KPI指標(biāo)參數(shù),如圖3所示。而KQI又可以由分布在不同網(wǎng)絡(luò)側(cè)的KPI參數(shù)來監(jiān)控得到。雖然最后都是分解到KPI指標(biāo),但是此KPI和傳統(tǒng)的KPI還是有很大區(qū)別。其具體區(qū)別如下:
(1)物理鏈路
傳統(tǒng)KPI關(guān)注運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)/網(wǎng)元;KQI關(guān)注業(yè)務(wù)應(yīng)用的端到端網(wǎng)絡(luò)性能。
(2)業(yè)務(wù)類別
傳統(tǒng)KPI無法區(qū)分業(yè)務(wù)應(yīng)用類別;KQI體系重點(diǎn)考察具體業(yè)務(wù)應(yīng)用性能。
(3)協(xié)議層
底層協(xié)議層性能無法完整反映上層協(xié)議層性能。
3.2 用戶感知指標(biāo)體系指標(biāo)的選取
為了能夠量化用戶感知,需要給出一定的量化指標(biāo)。因此要從客觀的角度去找到一些影響用戶感知的因素,并對其進(jìn)行量化,方便客觀地評價感知情況。
影響感知的因素有很多,包括:
(1)網(wǎng)絡(luò)因素:由于網(wǎng)絡(luò)通信問題,例如通信質(zhì)量差、速率慢等因素導(dǎo)致用戶體驗差。
(2)手機(jī)因素:由于手機(jī)本身問題,例如出現(xiàn)卡死,手機(jī)本身CPU處理較慢等因素導(dǎo)致用戶體驗差。
(3)應(yīng)用因素:手機(jī)App也是影響用戶體驗的一個重要因素,App本身的界面,操作等因素是否合理對用戶體驗的影響也很大。
(4)其他因素:例如品牌、價格、客服等其他因素的影響。
通過用戶感知發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)所存在的問題,通過提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量來提升用戶感知。
通過大量的用戶投訴意見分析,發(fā)現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋是用戶的基礎(chǔ)需求,網(wǎng)絡(luò)接入性和保持性是保障網(wǎng)絡(luò)的基本條件,用戶感知的最主要部分是用戶對業(yè)務(wù)的體驗。而且對于業(yè)務(wù)體驗,可以通過網(wǎng)絡(luò)側(cè)的一些監(jiān)控參數(shù)來實現(xiàn)。通過專家法給出了三個方面的權(quán)重,無線覆蓋質(zhì)量30%,網(wǎng)絡(luò)接入性和保持性10%,業(yè)務(wù)體驗60%。
(1)無線質(zhì)量覆蓋:用戶可以在手機(jī)界面上直接看到信號強(qiáng)度,因此,一旦信號強(qiáng)度顯示較差,就會影響運(yùn)營商品牌在用戶心中的得分。因此,選取RSRP直接反應(yīng)了用戶對網(wǎng)絡(luò)的主觀感受。如果手機(jī)信號回落到3G或2G,數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在用戶心中的體驗就會明顯降低。因此,專家討論后給了一半的權(quán)重。
(2)網(wǎng)絡(luò)接入性和保持性:通過隨機(jī)對200位用戶的調(diào)研發(fā)現(xiàn):電話網(wǎng)絡(luò)是否能接通,需要多久接通,是否經(jīng)常掉話,這三個方面在用戶主觀感受中排在前三位。根據(jù)這個調(diào)研結(jié)果,建議選取RRC連接成功率、RRC連接時延、掉話率三個指標(biāo)作為感知指標(biāo)。通過專家法給出了三個指標(biāo)的權(quán)重,RRC連接成功率30%,RRC連接時延40%,掉話率30%。
(3)業(yè)務(wù)體驗:通過用戶調(diào)研排名,選取了占用戶時間較多的即時通訊、視頻、應(yīng)用下載、其他下載。由于不同的用戶偏好不同,因此,采用了根據(jù)時間來確定動態(tài)權(quán)重的方式來設(shè)定各個應(yīng)用的權(quán)重?;诟鱾€應(yīng)用體驗,也通過專家法選取了KPI指標(biāo),并確定其權(quán)重,具體如圖4所示。
3.3 得分計算方法
對用戶的打分,分為單用戶得分、單小區(qū)感知得分、區(qū)域總體感知得分。滿分為100分,根據(jù)失敗情況,進(jìn)行單項扣分,扣完后加權(quán)計算得到感知的最后得分。
用戶打分可以根據(jù)公式(1)來確定最后的得分。根據(jù)異常次數(shù)來扣分,每次扣分步長是根據(jù)預(yù)定的期望分?jǐn)?shù)和異常事件次數(shù)代入公式(1)來進(jìn)行計算的。單用戶評分是要把用戶數(shù)量改成一個,設(shè)定合適的期望分?jǐn)?shù)和一定時間的異??倲?shù)。期望分?jǐn)?shù)值和期望每日異常次數(shù)為人工經(jīng)驗值??鄯植介L計算規(guī)則如表1所示:
表1 扣分步長計算規(guī)則
指標(biāo) 評分規(guī)則
成功類 滿分100分,失敗一次扣一個步長STEP,扣完為止
時延類 滿分100分,超過門限一次扣一個步長STEP,扣完為止
速率類 滿分100分,低于門限一次扣一個步長STEP,扣完為止
(1)
其中,STEP表示步長,SubscriberNo表示用戶數(shù),Exceptation表示用戶評分期望值,Abnormal表示異常話單次數(shù)。
(1)單用戶打分計算說明
1)一般用戶得分
單指標(biāo)得分計算(扣分方式)=100-每日實際異常次數(shù)×扣分步長;扣分步長=(100-期望分?jǐn)?shù)值)/單用戶期望每日異常次數(shù) (2)
其中,期望分?jǐn)?shù)值和期望每日異常次數(shù)為經(jīng)驗值。
2)異常用戶得分
針對一些特定用戶,異常次數(shù)較少,但是成功率特別低。例如,掉話三次,但是一共發(fā)生4次電話。針對這樣的用戶引入了按成功率計算得分的方式。其計算公式如下:
單指標(biāo)得分計算(成功率)=100×(總次數(shù)-異常次數(shù))/總次數(shù) (3)
單指標(biāo)實際最后得分:Min[扣分方式得分,成功率得分] (4)
3)最后總分
根據(jù)單指標(biāo)加權(quán)匯總得分。
(2)小區(qū)用戶感知打分計算說明
將小區(qū)當(dāng)做一個用戶,打分方式參考單用戶打分。
(3)區(qū)域感知打分計算
區(qū)域感知打分是將區(qū)域內(nèi)的各小區(qū)的感知打分進(jìn)行平均處理。
3.4 實際打分案例
從廣東電信某地區(qū)獲取某一用戶得分案例。內(nèi)容說明如下。
(1)項目:根據(jù)指標(biāo)體系獲取可直接打分項目。
(2)得分:100-(問題次數(shù)×扣分步長)。
(3)問題次數(shù):問題發(fā)生次數(shù)是該用戶實際的用戶問題發(fā)生次數(shù)。得到上述數(shù)據(jù)后,得到如表2所示的計算表格。
(4)扣分步長:根據(jù)“扣分步長=(100-期望分?jǐn)?shù)值)/單用戶期望每日異常次數(shù)”計算方法得出扣分步長。
(5)期望每日異常次數(shù):該地區(qū)期望每日異常次數(shù)得分由該地區(qū)的日常統(tǒng)計得出。根據(jù)經(jīng)驗值給定80分時對應(yīng)的每日異常次數(shù)。
得到每項的得分后,計算加權(quán)分?jǐn)?shù)。其中業(yè)務(wù)體驗的二級權(quán)重根據(jù)用戶使用時間來確定比例。通過加權(quán)計算得到最后的總分為86.7分,如表3所示。
4 應(yīng)用效果分析
4.1 用戶得分情況分析
用戶感知體系設(shè)計完成之后,在某地市進(jìn)行應(yīng)用。該地市電信用戶總數(shù)543 956人,期望值取80分。期望異常數(shù)根據(jù)各指標(biāo)不同按照人工經(jīng)驗值給出。
圖5是2017年2月某地市的得分情況,從數(shù)據(jù)上看,80分以上人數(shù)占總數(shù)的68%,大部分用戶感知符合此次評估的預(yù)期。但是仍存在很多感知較差的用戶。例如低于20分的,可以認(rèn)為這部分用戶感知極差,可能會產(chǎn)生投訴或離網(wǎng),需要進(jìn)行主動關(guān)懷。
4.2 小區(qū)得分情況分析
通過查看小區(qū)的打分,發(fā)現(xiàn)問題小區(qū)。選取某一感知較差小區(qū),該小區(qū)得分為67分。
查看其第一級子項得分,發(fā)現(xiàn)覆蓋和業(yè)務(wù)得分較低,體驗較差,初步判斷是由于覆蓋問題導(dǎo)致的業(yè)務(wù)體驗差。詳細(xì)得分如表4所示:
一級子項雷達(dá)圖如圖6所示:
進(jìn)一步查看無線覆蓋質(zhì)量下的二級子項得分,RSRP得分只有52分,4G覆蓋較差,且3G連接也不是非常好,可能會因流量速率較差,導(dǎo)致用戶體驗差。二級子項得分情況(天線覆蓋)如表5所示:
查看業(yè)務(wù)體驗二級子項,發(fā)現(xiàn)視頻、應(yīng)用下載和其他下載得分明顯偏低,說明在需要高速下載相關(guān)的應(yīng)用都存在較差體驗,這個符合我們之前的判斷。二級子項得分情況(業(yè)務(wù)體驗)如表6所示。
二級子項(業(yè)務(wù)體驗)雷達(dá)圖如圖7所示。
通過此套體系評估體系,可以認(rèn)識到該小區(qū)覆蓋的用戶感知情況,初步判斷小區(qū)存在問題的原因。通過該打分體系對所有小區(qū)打分后,可以針對感知得分較差的小區(qū)進(jìn)行專項優(yōu)化,以提升用戶感知。
4.3 與實際投訴用戶得分進(jìn)行對比分析
選取一些實際投訴用戶,通過查看他們的得分情況以評判投訴用戶的情況??傮w來看投訴用戶的部分時間得分較低。下面選取了5種投訴用戶的情況:
(1)有信號無法上網(wǎng)投訴。當(dāng)月最差日得分:22.5分。
(2)語音投訴。當(dāng)月最差日得分:72.7分。
(3)無信號投訴。當(dāng)月最差日得分:37分。
(4)頻繁掉線投訴。當(dāng)月最差日得分:52分。
(5)網(wǎng)速慢投訴。當(dāng)月最差日得分:54分。
從上述得分來看,除了語音投訴用戶得分較高外,其他用戶得分都相對較低。由于系統(tǒng)中不對2G、3G的參數(shù)進(jìn)行感知評分,因此語音問題沒能夠反應(yīng)在感知得分中,符合系統(tǒng)預(yù)期的設(shè)計。
5 結(jié)束語
用戶感知評估系統(tǒng)能夠從一個簡單的得分就看出用戶感知的好壞,將復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化簡單化,通過對用戶大數(shù)據(jù)的分析,將更精準(zhǔn)地把脈網(wǎng)絡(luò)。
隨著感知系統(tǒng)的逐漸成熟,用大數(shù)據(jù)進(jìn)行問題分析的能力也要進(jìn)一步加入。
(1)問題點(diǎn)細(xì)化。感知評分需要根據(jù)不同場景進(jìn)行細(xì)化,比如忙時場景,會展場景,校園場景等多個維度場景來區(qū)分評分,以便更有效地發(fā)現(xiàn)問題。
(2)自動發(fā)現(xiàn)問題。通過信令分析,對得分低的小區(qū)問題自動定界定位。自動給出問題的經(jīng)驗方案供網(wǎng)優(yōu)人員參考。
(3)人工智能網(wǎng)優(yōu)。再到后期通過大數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí),可以讓系統(tǒng)自動跟蹤用戶習(xí)慣,調(diào)整系統(tǒng)評估參數(shù),發(fā)現(xiàn)異常用戶,實現(xiàn)網(wǎng)優(yōu)的人工智能化。
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