文/吳敏

1 項(xiàng)目概述

1.1 項(xiàng)目背景

隨著移動(dòng)通信技術(shù)的不斷演進(jìn)，中國(guó)移動(dòng)已從話音經(jīng)營(yíng)時(shí)代進(jìn)入流量經(jīng)營(yíng)時(shí)代，大數(shù)據(jù)時(shí)代下運(yùn)營(yíng)商確立了以智能管道（物理網(wǎng)絡(luò)）和聚合平臺(tái)（商業(yè)網(wǎng)絡(luò)）為基礎(chǔ)，以擴(kuò)大流量規(guī)模、提升流量層次、豐富流量?jī)?nèi)涵為經(jīng)營(yíng)方向，以釋放流量?jī)r(jià)值為目的的一系列理念、策略和行動(dòng)的集合。流量經(jīng)營(yíng)的最終目的是順應(yīng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，轉(zhuǎn)變運(yùn)營(yíng)商的收入結(jié)構(gòu)，達(dá)到利潤(rùn)最大化。為了避免“被管道化”，流量運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)當(dāng)之無(wú)愧地成為了運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)時(shí)代的煉金術(shù)。

中國(guó)移動(dòng)在2012年流量經(jīng)營(yíng)工作上的主要方向上提出：要把握移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代特征，努力加強(qiáng)流量經(jīng)營(yíng)。提出了五點(diǎn)要求：

（1）要提供好用易用的管道，不斷提高核心網(wǎng)質(zhì)量；

（2）要將終端補(bǔ)貼重點(diǎn)向中低端智能手機(jī)傾斜；

（3）要做好手機(jī)上網(wǎng)客戶(hù)培訓(xùn)和主動(dòng)關(guān)懷工作；

（4）要提升手機(jī)上網(wǎng)使用感知；

（5）要加強(qiáng)流量的精細(xì)化經(jīng)營(yíng)。

如何通過(guò)業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)更好的助力互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的電信運(yùn)營(yíng)商的流量經(jīng)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)加強(qiáng)流量經(jīng)營(yíng)的工作要求是本項(xiàng)目課題主要研究的方向。

1.2 項(xiàng)目建設(shè)方向

1.2.1 把握流量特點(diǎn)

存在問(wèn)題：用戶(hù)上網(wǎng)行為千差萬(wàn)別，特征差異大，有待深度掌握。

工作方向：建設(shè)流量經(jīng)營(yíng)分析支撐系統(tǒng)，精準(zhǔn)把握用戶(hù)互聯(lián)網(wǎng)行為特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，提升流量經(jīng)營(yíng)工作效果和效率。

1.2.2 落實(shí)四網(wǎng)協(xié)同

存在問(wèn)題：流量結(jié)構(gòu)不合理，2G承載過(guò)高，訪問(wèn)感知差。

工作方向：加強(qiáng)TD網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，加大TD智能終端、MIFI的營(yíng)銷(xiāo)力度，加快WLAN熱點(diǎn)補(bǔ)盲，有效分流2G網(wǎng)絡(luò)壓力。

1.2.3 釋放流量?jī)r(jià)值

存在問(wèn)題：套餐內(nèi)外差價(jià)大，用戶(hù)需求受到抑制。

工作方向：做好流量定價(jià)策略，豐富流量套餐資費(fèi)，通過(guò)GPRS疊加包、閑時(shí)流量?jī)?yōu)惠包等資費(fèi)手段，釋放用戶(hù)流量需求。

1.2.4 擴(kuò)大流量規(guī)模

存在問(wèn)題：普及率和人均流量有待進(jìn)一步提升。

工作方向：降低用戶(hù)上網(wǎng)門(mén)檻，創(chuàng)造便利上網(wǎng)條件，培養(yǎng)用戶(hù)流量使用習(xí)慣，擴(kuò)大流量用戶(hù)規(guī)模。

2 流量經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)的建設(shè)思路

建設(shè)流量運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，支撐解決流量供給、提升流量?jī)r(jià)值、個(gè)性化流量營(yíng)銷(xiāo)等流量經(jīng)營(yíng)工作建設(shè)流量運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，支撐解決流量供給、提升流量?jī)r(jià)值、個(gè)性化流量營(yíng)銷(xiāo)等流量經(jīng)營(yíng)工作上海公司緊跟流量運(yùn)營(yíng)四大工作方向，核心解決流量供給、提升流量?jī)r(jià)值、個(gè)性化流量營(yíng)銷(xiāo)三方面問(wèn)題，建設(shè)省級(jí)流量運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，整合用戶(hù)級(jí)流量信息數(shù)據(jù)，強(qiáng)化平臺(tái)與各網(wǎng)絡(luò)條線資源的融合互通，實(shí)現(xiàn)全能力流量運(yùn)營(yíng)工作。

目標(biāo)一：提升引流能力，用更低的成本獲得更多的有效流量，獲得更多的客戶(hù)接觸機(jī)會(huì)。

目標(biāo)二：提升流量轉(zhuǎn)化成收入的能力，提升向客戶(hù)成功推銷(xiāo)產(chǎn)品的概率。

2.1 流量經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)建設(shè)的思考

面對(duì)海量的和非結(jié)構(gòu)化的互聯(lián)網(wǎng)流量信息數(shù)據(jù)，我們?cè)撊绾巍芭腼儭彼?/p>

面對(duì)高實(shí)時(shí)性要求的應(yīng)用功能，我們?cè)撊绾巍皾M(mǎn)足”它？

網(wǎng)絡(luò)側(cè)數(shù)據(jù)和計(jì)費(fèi)側(cè)數(shù)據(jù)都接入了，怎么“呵護(hù)我們的系統(tǒng)生命線”？

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)流量信息中含有大量的敏感信息數(shù)據(jù)，在項(xiàng)目實(shí)施中，如何保證信息安全無(wú)差錯(cuò)？

系統(tǒng)功能的方向，最全面的？最需要的？

系統(tǒng)能力的互通，需要？不需要？

2.2 關(guān)鍵技術(shù)的實(shí)現(xiàn)：海量非結(jié)構(gòu)化互聯(lián)網(wǎng)流量信息數(shù)據(jù)精準(zhǔn)處理

上海日均網(wǎng)絡(luò)流量達(dá)4萬(wàn)G(2012年數(shù)據(jù))，日均流量信息接口數(shù)據(jù)為1T。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，此數(shù)據(jù)量還會(huì)逐步增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2013年底，日均流量信息接口數(shù)據(jù)量至少在1.5T以上?；ヂ?lián)網(wǎng)信息數(shù)據(jù)中包含了大量的非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)：如內(nèi)容文本數(shù)據(jù)、XML和HTML網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)等。面對(duì)海量的和非結(jié)構(gòu)化的互聯(lián)網(wǎng)流量信息數(shù)據(jù)，引入多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)處理。

2.2.1 引入新技術(shù)-“分布式處理”

搭建Hadoop分布式環(huán)境：利用低成本的PC服務(wù)器和存儲(chǔ)，構(gòu)建Hadoop分布式環(huán)境。

使用MapReduce模型進(jìn)行編程：基于MapReduce 編程模型，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)處理程序。最終消化掉互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)。

2.2.2 精進(jìn)老技術(shù)-“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”

數(shù)據(jù)的處理必須依賴(lài)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，因此必須充分運(yùn)用。

壓縮大數(shù)據(jù)量表，提供訪問(wèn)速度：對(duì)大數(shù)據(jù)量表，進(jìn)行壓縮處理，以提高該表的訪問(wèn)速度。

分區(qū)表和多維集群的應(yīng)用：按照業(yè)務(wù)創(chuàng)建分區(qū)表，更加均勻分布大數(shù)量表；按照常用維度，創(chuàng)建多維集群應(yīng)用層表，提供查詢(xún)性能。

2.2.3 流量報(bào)文數(shù)據(jù)處理利器-“協(xié)議分析”

原始流量信息數(shù)據(jù)解析：利用“協(xié)議分析”技術(shù)，深度檢查和解析互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)報(bào)文，從中獲取原始的流量信息數(shù)據(jù)：例如“應(yīng)用協(xié)議”信息、URL信息、UA信息。最終為后續(xù)流量的分析運(yùn)營(yíng)，提供海量、精準(zhǔn)信息。

2.2.4 “爬蟲(chóng)、分詞”-非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容文本數(shù)據(jù)處理

爬蟲(chóng)技術(shù)：通過(guò)URL自動(dòng)的抓取互聯(lián)網(wǎng)上信息數(shù)據(jù)，包括用戶(hù)訪問(wèn)的原始內(nèi)容文本數(shù)據(jù)。

分詞技術(shù)：將獲取的內(nèi)容文本，進(jìn)行合理、正確的切割，使文本計(jì)算機(jī)化，為后續(xù)內(nèi)容分析和挖掘提供輸入。

2.3 流量數(shù)據(jù)的智能處理和實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)

2.3.1 智能感、智能知分析功能

智能感：主要包含應(yīng)用分析、終端分析、內(nèi)容分析以及位置分析。精確定位終端用戶(hù)需求，全面分析終端用戶(hù)上網(wǎng)偏好，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的深度分析和結(jié)果固化、沉淀，掌握客戶(hù)習(xí)慣偏好、行為等信息，識(shí)別個(gè)性化需求。

智能知：支持實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)、快速挖掘用戶(hù)的行為偏好，并及時(shí)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綘I(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)，為用戶(hù)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的營(yíng)銷(xiāo)提供及時(shí)的數(shù)據(jù)。

2.3.2 實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)功能

實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)引入了多種大數(shù)據(jù)接口，能處理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用無(wú)法分析的數(shù)據(jù)：從C3智能感知平臺(tái)的大數(shù)據(jù)流；從小區(qū)短信輸出的A口信令數(shù)據(jù)、互聯(lián)互通信令數(shù)據(jù)；IVR的12580按鍵數(shù)據(jù)。

（1）實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)使用的是NoSql技術(shù)的數(shù)據(jù)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，能應(yīng)對(duì)大量的事物頻繁的更新等實(shí)時(shí)性較高的操作

（2）結(jié)合了經(jīng)分的常規(guī)數(shù)據(jù)，對(duì)用戶(hù)做更細(xì)致的分群，過(guò)濾，提高營(yíng)銷(xiāo)的效率

（3）多渠道統(tǒng)一管控，設(shè)置優(yōu)先策略，各營(yíng)銷(xiāo)之間的并行關(guān)系，依賴(lài)關(guān)系等配置

2.4 數(shù)據(jù)完整性維護(hù)保障

（1）消除單點(diǎn)故障保障方式，通過(guò)多進(jìn)程部署，增加管理進(jìn)程控制，在進(jìn)程異常時(shí)保證數(shù)據(jù)不丟失。

1）增加管理模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控各個(gè)進(jìn)程的活動(dòng)狀態(tài)、控制數(shù)據(jù)流、收集進(jìn)程狀態(tài)。

2）所有模塊與管理模塊定時(shí)心跳。

3）當(dāng)進(jìn)程異常，管理模塊主動(dòng)檢測(cè)，將數(shù)據(jù)分流到其他進(jìn)程。

（2）文件方式保障方式，在系統(tǒng)異常或主動(dòng)運(yùn)維時(shí)，可以以保存文件的方式，保障數(shù)據(jù)完整性。

系統(tǒng)異常情況如下：

1）增加管理模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控各個(gè)進(jìn)程的活動(dòng)狀態(tài)、控制數(shù)據(jù)流、收集進(jìn)程狀態(tài)。

2）所有模塊與管理模塊定時(shí)心跳。

3）當(dāng)進(jìn)程異常，管理模塊主動(dòng)檢測(cè)，將流數(shù)據(jù)先保存成文件，再由其他進(jìn)程補(bǔ)充處理文件。

（3）互聯(lián)網(wǎng)全量分析應(yīng)用平臺(tái)采用“DFI+DPI”兩種技術(shù)相結(jié)合分析數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。

監(jiān)測(cè)會(huì)話連接或數(shù)據(jù)流的狀態(tài)等流量行為初步分析判斷數(shù)據(jù)應(yīng)用并監(jiān)測(cè)應(yīng)用層協(xié)議特征、業(yè)務(wù)流和控制流關(guān)聯(lián)，協(xié)議行為判斷具體數(shù)據(jù)應(yīng)用。新增近50款應(yīng)用：如http 下載、http 瀏覽、微信、微博、BT、迅雷、PPStream、QQ、飛信、魔獸、PPLive、Skype…等。

2.5 實(shí)時(shí)精確AP推薦功能的實(shí)現(xiàn)

通過(guò)算法進(jìn)行基站和熱點(diǎn)匹配，預(yù)先配置區(qū)域規(guī)則。通過(guò)基站實(shí)時(shí)捕獲用戶(hù)GPRS上網(wǎng)行為，實(shí)時(shí)匹配目標(biāo)用戶(hù)屬性字段，實(shí)時(shí)推送目標(biāo)用戶(hù)到營(yíng)銷(xiāo)管理平臺(tái)。

實(shí)時(shí)捕獲、實(shí)時(shí)匹配、實(shí)時(shí)推送基于實(shí)時(shí)消息接口：與網(wǎng)絡(luò)側(cè)的處理模塊銜接，采用MQ消息接口；與營(yíng)銷(xiāo)管理平臺(tái)處理模塊的銜接采用WebService接口；內(nèi)部處理模塊銜接采用Socket接口。

對(duì)于用戶(hù)GPRS上網(wǎng)行為的實(shí)時(shí)捕獲，與網(wǎng)絡(luò)側(cè)協(xié)同，則直接復(fù)用了網(wǎng)絡(luò)側(cè)實(shí)時(shí)捕獲GPRS上網(wǎng)的能力，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)對(duì)接到流量運(yùn)營(yíng)平臺(tái)。

采用內(nèi)存實(shí)時(shí)匹配。業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)時(shí)性要求高，且基本都是小批量用戶(hù)匹配。因此無(wú)法采用傳統(tǒng)的手段，即在數(shù)據(jù)庫(kù)中匹配、判斷用戶(hù)屬性字段，而采用在內(nèi)存中完成了這些處理，以保證處理的實(shí)時(shí)性。

2.6 人員、設(shè)備、數(shù)據(jù)，信息安全三維保證

信息安全永遠(yuǎn)的高壓線。復(fù)雜的項(xiàng)目實(shí)施和大量的敏感信息，使得信息安全有很多隱患。流量數(shù)據(jù)敏感信息較多，如用戶(hù)賬號(hào)信息、用戶(hù)位置信息、終端信息、訪問(wèn)內(nèi)容信息、使用應(yīng)用信息。同時(shí)，項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程復(fù)雜，項(xiàng)目實(shí)施人員多、廠商非PSO的人員參與多、實(shí)施工期長(zhǎng)、涉及多個(gè)服務(wù)器環(huán)境。項(xiàng)目實(shí)施又繞不開(kāi)數(shù)據(jù)，如何保障信息安全？

首先，從項(xiàng)目實(shí)施環(huán)境上物理分離。項(xiàng)目實(shí)施環(huán)境：分別搭建正式環(huán)境、測(cè)試環(huán)境、開(kāi)發(fā)環(huán)境，三境分離。其中正式環(huán)境存放正式數(shù)據(jù)，測(cè)試環(huán)境的數(shù)據(jù)由正式環(huán)境分發(fā)生成，開(kāi)發(fā)環(huán)境的數(shù)據(jù)由測(cè)試環(huán)境抽樣生成。

其次，從項(xiàng)目人員角色上明確權(quán)限。明確項(xiàng)目實(shí)施人員的角色，嚴(yán)格區(qū)分測(cè)試人員、開(kāi)發(fā)人員。測(cè)試人員有人數(shù)限定。開(kāi)發(fā)人員只能訪問(wèn)開(kāi)發(fā)環(huán)境，測(cè)試人員只能訪問(wèn)測(cè)試環(huán)境。

第三，數(shù)據(jù)加密、歷史數(shù)據(jù)加強(qiáng)保障。測(cè)試環(huán)境中的敏感信息數(shù)據(jù)，事先準(zhǔn)備好加密程序或者算法，在數(shù)據(jù)分發(fā)時(shí)，進(jìn)行統(tǒng)一加密；測(cè)試環(huán)境的數(shù)據(jù)周期只能存在歷史數(shù)據(jù)，比如上個(gè)月或上個(gè)星期的。

2.7 功能架構(gòu)設(shè)計(jì)聚焦關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求

如果建設(shè)全體系的監(jiān)控指標(biāo)、全方位的分析維度、全流程的系統(tǒng)功能？面對(duì)著系統(tǒng)提供的各式各樣的全面的系統(tǒng)功能，不僅增加了使用上的不便，也讓很多功能出現(xiàn)了局部重復(fù)，并失去了針對(duì)性。為了支撐系統(tǒng)大而全的應(yīng)用功能，系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)量往往增大了很多，這將直接增加系統(tǒng)運(yùn)行負(fù)荷，影響系統(tǒng)性能。建設(shè)大而全的系統(tǒng)，系統(tǒng)的建設(shè)周期會(huì)加長(zhǎng)。這將可能會(huì)影響系統(tǒng)支撐業(yè)務(wù)發(fā)展的時(shí)效性。

流量運(yùn)營(yíng)，目前尚處于剛起步階段，因此無(wú)法實(shí)現(xiàn)最全面的功能。且系統(tǒng)隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展不斷有新需求，業(yè)務(wù)一直在發(fā)展，探索階段無(wú)法做最全面的系統(tǒng)。指標(biāo)是無(wú)窮盡的，換個(gè)單位，也許就變成另外一個(gè)指標(biāo)了。因此需要聚焦業(yè)務(wù)人員最為關(guān)心的指標(biāo)，然后努力實(shí)現(xiàn)它們。維度只是分析的角度，并非所有的角度都是正確的，因此需要聚焦業(yè)務(wù)人員最為需要的分析視角。系統(tǒng)功能是為業(yè)務(wù)發(fā)展服務(wù)的。而業(yè)務(wù)發(fā)展是有時(shí)間要求的。我們需要盡可能快的完成業(yè)務(wù)人員最為需要的系統(tǒng)功能支撐，這樣才是對(duì)業(yè)務(wù)最有效的支撐。

綜上，我們確定了系統(tǒng)的定位：不是純分析型系統(tǒng)，必須是支撐業(yè)務(wù)發(fā)展的系統(tǒng)。

裝備“長(zhǎng)矛”-營(yíng)銷(xiāo)能力互通：實(shí)現(xiàn)流量運(yùn)營(yíng)平臺(tái)和營(yíng)銷(xiāo)管理平臺(tái)對(duì)接，可以直接將流量運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的分析成果，如用戶(hù)群、熱門(mén)內(nèi)容和應(yīng)用等，直接作為營(yíng)銷(xiāo)資源，用于營(yíng)銷(xiāo)。例如：新入網(wǎng)用戶(hù)推薦功能，就是在流量運(yùn)營(yíng)平臺(tái)監(jiān)控新入網(wǎng)用戶(hù)的終端型號(hào)和流量情況，捕捉適合推薦流量套餐的用戶(hù)后，推送至營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)推薦。

裝備“盾牌”-服務(wù)能力互通：對(duì)于流量運(yùn)營(yíng)平臺(tái)中生成的、可用于服務(wù)維系支撐的分析結(jié)果和資源，形成管理功能，在系統(tǒng)具備與外圍服務(wù)維系類(lèi)系統(tǒng)能力互通后，即可使用。例如：終端配置指導(dǎo)功能，就是定期分析GPRS上網(wǎng)失敗和彩信發(fā)送失敗的清單數(shù)據(jù)，獲取失敗用戶(hù)終端型號(hào)。在與OTA平臺(tái)對(duì)接后，自動(dòng)化向用戶(hù)推送終端彩信上網(wǎng)配置信息。

3 流量運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的應(yīng)用

開(kāi)展基于流量運(yùn)營(yíng)平臺(tái)開(kāi)展自動(dòng)化換機(jī)用戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶(hù)換機(jī)行為，通過(guò)服務(wù)新機(jī)用戶(hù)的關(guān)懷行動(dòng)挖掘二次營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)。

根據(jù)終端換機(jī)應(yīng)用模型，平臺(tái)根據(jù)不同的用戶(hù)情況進(jìn)行分析，推送不同的換機(jī)服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景?？梢圆樵?xún)每款機(jī)型每天用戶(hù)數(shù)的變動(dòng)情況，為設(shè)置具體的終端換機(jī)營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景提供支撐；

（1）可以根據(jù)操作系統(tǒng)、屏幕、雙卡等參數(shù)設(shè)置場(chǎng)景，進(jìn)行靈活配置；

（2）可通過(guò)“終端換機(jī)場(chǎng)景管理”新增所需的換機(jī)場(chǎng)景，從而實(shí)時(shí)抓取符合條件的換機(jī)用戶(hù)；

（3）可查看已設(shè)置的換機(jī)場(chǎng)景及具體配置信息；

（4）可直接點(diǎn)擊“營(yíng)銷(xiāo)”按鈕，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)方案的配置和生成，針對(duì)換機(jī)用戶(hù)發(fā)起實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)。

將有換機(jī)行為的，在活動(dòng)中有套餐升級(jí)的用戶(hù)與未升級(jí)用戶(hù)進(jìn)行對(duì)比，觀察其流量變化。

（5）從數(shù)據(jù)中可以看出，有套餐升級(jí)的用戶(hù)5月提升量明顯高于未升級(jí)的用戶(hù)，提升比例大于未升級(jí)用戶(hù)的2倍以上。

（6）5元升10元的用戶(hù)提升比例最高，達(dá)205%；10元升20元相對(duì)較低，提升比例為88%。

（7）5元升20元的用戶(hù)人均流量低于10元升20元的用戶(hù)，但提升比例高于10元升20元用戶(hù)。

（8）觀察換機(jī)用戶(hù)在換機(jī)前后，套餐升級(jí)前后的流量變化，以期找出最合適的換機(jī)營(yíng)銷(xiāo)時(shí)間。

4 項(xiàng)目總結(jié)及展望

作為運(yùn)營(yíng)商流量經(jīng)營(yíng)時(shí)代的主要分析平臺(tái)，上海移動(dòng)流量運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)自2012年建設(shè)以來(lái)，逐步實(shí)現(xiàn)了流量偏好分析、沉默與低使用量客戶(hù)促進(jìn)、流量促進(jìn)提升、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同分析、終端運(yùn)營(yíng)應(yīng)用、高價(jià)值用戶(hù)流失預(yù)警、新業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)、運(yùn)營(yíng)效果評(píng)估這八大類(lèi)流量分析模型，以及四大類(lèi)關(guān)鍵時(shí)刻場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)、八類(lèi)屬地化深度分析報(bào)表，并在實(shí)際生產(chǎn)中取得了較好應(yīng)用效果，有力的支撐了大數(shù)據(jù)時(shí)代的流量經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略落地。

此外，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)流量信息數(shù)據(jù)的研究結(jié)果，如用戶(hù)偏好模型、終端信息庫(kù)、應(yīng)用特征庫(kù)、內(nèi)容分詞分類(lèi)等，我們?cè)撊绾巍肮蚕怼保窟@也是項(xiàng)目組不斷思考的，對(duì)于共性化結(jié)果，建議建立共享信息庫(kù)；個(gè)性化結(jié)果，建立交流平臺(tái)。對(duì)于共性化的的研究結(jié)果，建立共享信息庫(kù)：如終端信息庫(kù)：終端信息，全國(guó)通用；應(yīng)用特征庫(kù)：互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用特征，無(wú)地域差別。對(duì)于個(gè)性化的的研究結(jié)果，則可建立交流平臺(tái)，便于借鑒好的算法、模型，交流研究經(jīng)驗(yàn)。如用戶(hù)偏好模型：通過(guò)交流平臺(tái)借鑒思路、算法，交流建模經(jīng)驗(yàn)；內(nèi)容分詞分類(lèi)：通過(guò)交流平臺(tái)借鑒分類(lèi)體系，交流內(nèi)容分類(lèi)標(biāo)簽經(jīng)驗(yàn)。

高速的4G時(shí)代下，流量運(yùn)營(yíng)也將不斷的支撐新業(yè)務(wù)新技術(shù)的發(fā)展，結(jié)合營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)不斷為用戶(hù)提供更便利的服務(wù)感知，順應(yīng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，向擴(kuò)大流量規(guī)模、提升流量層次、豐富流量?jī)?nèi)涵為經(jīng)營(yíng)方向發(fā)展，助力轉(zhuǎn)變運(yùn)營(yíng)商的收入結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)和用戶(hù)的雙贏。