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1、通过数深度挖掘完善客户关系管理体系有效治理垃圾短信,中国移动通信集团吉林有限公司2008年12月,通过数据深度挖掘完善客户关系管理体系有效治理垃圾短信,2008年12月,项目背景,第一部分,基于数据分析模型的垃圾短信控制体系,运营成效,工作创新及工作评价,工作总结及意见,第二部分,第三部分,第四部分,第五部分,项目背景垃圾短信治理势在必行,ello,315晚会对垃圾短信的曝光使中国移动面临了巨大的社会舆论压力，严重影响了中国移动在 用户心目中的形象，促使客户对移动信任度开始下降，消费者价值无法持续开发。垃圾短信严重的干扰了用户的正常通信生活造成客户服务质量下降,客户关系出现前所未有的 危机。我
2、们如何以客户需求导向有效治理垃圾短信提升服务质量，维护稳定的客户关系成为我们急 需解决的问题。,项目背景垃圾短信治理困难重重,目前系统对垃圾短信与正常短信之间的区别难以判定。缺乏垃圾短信快速检索手段,存在致命缺陷“时延”。无法对垃圾短信关键字符进行监控进行有效拦截。缺乏应对垃圾短信发送者投诉手段。,项目背景,第一部分,基于数据分析模型的垃圾短信控制体系,运营成效,工作创新及工作评价,工作总结及意见,第二部分,第三部分,第四部分,第五部分,1.精确分析垃圾短信产生原因各部门系统预防。2.对已发送短信通过UCB数据分析模型精确锁定 并及时处理。3.对处理垃圾短信所产生的投诉积极应对避免二 次不良影
3、响的发生。,预防,垃圾短信,控制,处理投诉,垃圾短信控制体系分三大阶段建立,垃圾短信控制体系核心思想,领导高度重视，周密组织各部门协同实施,数据部,客户 服务部,多部门紧密合作形成垃圾短信控制协同机制,业务支撑 中心,集团客户部,客服中心,数据业务中心,市场经营部,普通SIM卡,低价卡,低资费卡,群发 器,短信中心,用户,行业应用网关,企业客户,数据部、业务支撑中心、数据业务中心重点解决。,预防阶段,精确分析垃圾短信产生渠道多部门严防死守预防出现垃圾短信！,投诉,通过分析锁定垃圾短信发送用户,分析模型查找垃圾短信用户的使用特征,利用训练集、验证集数据进行模型修正,垃圾短信历史数据,关联其自然使
4、用特征,神经元网络/决策树,确定模型控制门限值,收集垃圾短信的历 史数据，进行聚类,结合用户的消费、业 务使用量、用户资料 进行特征的匹配,利用数据挖掘工具进 行深入的数据挖掘分 析,根据分析结果确定短 信黑、灰名单的各项 指标的门限值,垃圾短信控制模型,训练集,验证集,最终控制模型,根据垃圾短信控制 模型的各项指标的 输入,根据训练集数据对模 型进行训练 确定最优的指标门限 值,根据确定的模型将原 有一部分历史数据做 为验证集进行验证 比较验证结果与实际 结果的差异，确定模 型是否可用,经过不断的闭环训练 与验证，形成最终的 垃圾短信控制模型,1,2,预防阶段,引入“离散度”指标，即：发送总
5、条数与总对端数的比值。当离散度为1时，可表明该用户发送的所有信息都是给不同的人，即为群发。,发：即为发送量，主要指用户主动发送点对点短信的上行话单数量，只有发送量到达一定的门限值，才可认定用户在做这种“群发”操作。,垃圾短信的特征在于点对点短信的,结合用户入网时间、入网渠道、是否实名制入网、缴费记录、通话次数、短信消费占比等指标，可确定用户是否为“垃圾短信发送用户”,控制阶段确定垃圾短信发送用户的关键指标,群,为其他兄弟公司借鉴,发,如果用户点对点短信发送日累计达到200条，离散度小于1.1，且用户无缴费记录或未使用实名制入网，可认定为垃圾用户。,如果用户点对点短信发送日累计达到300条，离散
6、度小于1.1，且用户当月无通话记录或用户通过社会渠道入网不足1个月，可认定为垃圾用户。,如果用户点对点短信发送日累计达到350条，离散度小于1.1，可认定为垃圾用户。,关键指标,确定垃圾短信发送用户的关键指标,1、BOSS侧计费增加垃圾短信监控模块，根据垃圾短信模型，满足条件的直接由BOSS系统向HLR发送停机指令。2、满足灰名单的用户直接提交客服中心进行人工仲裁，判断是否为垃圾短信，如是，即时停机。3、同时，BOSS系统负责收集短信中心拦截的垃圾短信灰名单，通过监控模型进行过滤，确定是否为垃圾短信用户。,依据数据分析模型新增垃圾短信监控模块,与原有监控模块形成垃圾短信监控体系,中国移动通信集
7、团吉林有限公司,计费系统,短信中心,短信上行MO,关键字监控模块,速度监控模块,黑名单库,下行MT不可达,短信群发器,直接列入黑名单,垃圾短信控制模型,垃圾短信用户特征库,HLR,根据模型判断规则,直接对该号码进行停短信处理,实时监控处理流程,模型监控处理流程,最终用户,垃圾短信控制整体解决方案,灰名单库,黑名单库,客服中心,客服人员人工仲裁,核心控制模块,处理投诉阶段,建立完善的垃圾短信投诉处理机制，应对垃圾短信使用者投诉避免造成不良影响。,被屏蔽用户,确认为黑名单用户,非垃圾短信用户,可以解除黑名单的,不能解除黑名单的,项目背景,第一部分,基于数据分析模型的垃圾短信控制体系,运营成效,工作
8、创新及工作评价,工作总结及意见,第二部分,第三部分,第四部分,第五部分,计费侧进行垃圾短信拦截，与原有短信内容过滤进行互补，提升拦截率,短信黑名单处理时间较原有控制缩短了18倍,项目成果,项目成果,人均月接收垃圾短信条数人均每月被动接收垃圾短信量由原来的4.13条/月下降至目前的0.26条/月，极大程度减少用户被骚扰的可能。,点对点短信欠费情况垃圾短信群发数量的减少直接控制了点对点短信欠费的情况，上线前后欠费额度下降幅度高达64%。,用户投诉件数系统上线前最高达到53940件/月，系统上线后投诉件数下降到最低1984件/月，下降幅度96.6%。,项目实施以来取得令人瞩目的成绩！,项目效益估算,
9、经济效益估算,以每垃圾用户欠费后平均发送2000条短信计算目前该控制模型平均每月欠费额：2000条800户0.1元=16万，6个月计96万元。,原有客服人员人工仲裁需要1.5小时，期间用户仍可发送近5000条信息，通过该模型可有效控制欠费如下：平均每月控制欠费额：5000条0.1元370户=18.5万元，6个月计111万元。由上粗略计算，项目仅上半年为企业节资约207万元。,社会效益估算,原人均垃圾短信接收量,现人均垃圾短信接收量,垃圾短信控制项目上线以来，垃圾短信人均接收良由原来的4.13条/月降至0.26条/月。,根本上控制了这种不良信息骚扰用户的可能性，提升了中国移动在公众心目中的形象给
10、企业带来了不可估量的社会效益。,社会效益估算,项目背景,第一部分,基于数据分析模型的垃圾短信控制体系,运营成效,工作创新及工作评价,工作总结及意见,第二部分,第三部分,第四部分,第五部分,工作创新及评价,通过计费系统进行垃圾短信控制，配合短信中心的内容控制，双管齐下，极大地提升了拦截率。,计费侧进行垃圾短信拦截，与原有短信内容过滤进行互补，提升拦截率,模型引入数据挖掘技术，保证拦截科学性以及准确率,建立UCB数据分析模型，科学的实现了对历史数据的各种分析方法，并进行模型预演，保障了模型上线的准确率。此模型可精确锁定特定用户，并根据用户特点进行有针对的管理营销推广，可广泛用于各种业务。,高效,拓
11、展,工作创新及评价,将各细分因素组合，辅以用户自然状态描述，为相关策略制定提供方向,用户自然状态,消费行为描述,消费心理描述,ARPU值,将离散度引入UCB数据分析模型，保证了数据分析模型的准确性，有效的提升垃圾短信的拦截效率。,离散度指标即：发送总条数与总对端数的比值。当离散度为1时，可表明该用户发送的所有信息都是给不同的人，即为群发。,工作创新及评价,自主产权,形象树立,垃圾短信的控制模型完全由业务支撑中心人员自行研发。目前，该模型已经向国家专利局申请了专利。,整个垃圾短信控制模型完全独立研发，自主知识产权,有效地控制和打击了垃圾短信发送者，响应对通信行业规范化管理的要求，落实了“正德厚生
12、；臻于至善”的企业核心价值观.,贯彻履行社会对通信行业规范化管理的高标准与严要求,工作创新及评价,专利号：2 0 0 8 1 0 2 2 5 2 0 9.2,项目背景,第一部分,基于数据分析模型的垃圾短信控制体系,运营成效,工作创新及工作评价,工作总结及建议,第二部分,第三部分,第四部分,第五部分,可以说通过建立数据深度挖掘体系(UCB分析模型)不仅制止了垃圾短信现象，还能更好的提升服务完善客户关系管理体系。,工作总结及建议,1,UCB分析模型可有效把握相关用户群消费差异化特征精确锁定指定用户群,工作总结及建议,UCB数据分析模型通过目标人群的精确锁定,并根据不同人的不同消费需求与消费行为制定
13、相应策略,达到维护客户关系,客户价值持续开发的目标。,UCB数据分析模型可以以客户需求为导向建立完备的数据库，应用于促销政策的制定、价格、产品策略的制定、客户忠诚计划的制定、客户管理等各个方面，从而建立完善的客户管理体系。,工作总结及建议,我们认为客户关系管理不但要从营销出发更需要从服务出发才能持续有效的开发客户价值。,2,客户关系管理不仅仅是从营销层面满足客户的消费需求，还要让客户心理需求得到满足，通过服务让客户感受到归属感，感受到中国移动是个负责任的、值得信赖的、亲切的企业，这样才能提升客户忠诚度，增加用户各业务的使用粘性，才能持续有效的开发客户价值，促使企业健康快速的发展。可以说垃圾短信的治理不仅是为了制止垃圾短信现象，更重要的是通过治理，拉进了与客户的关系，达到客户维系的最终目的。,工作总结及建议,2008年12月,谢 谢！,请集团公司领导、兄弟公司批评指正！,中国移动通信集团吉林有限公司,
