电信企业经营分析系统应用中的问题和对策优选稿

电信企业经营分析系统应用中的问题和对策 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】电信企业经营分析系统应用中的问题和对策摘要：经过几年激烈的市场竞争，电信企业逐渐意识到以客户为中心的经营方式的重要性。

各省的电信企业纷纷建立了经营分析系统用来分析监控市场发展情况和管理客户关系。

本文介绍了经营分析系统的概念、商业驱动和主要功能。

并着重探讨了现有电信企业应用经营分析系统面临的问题以及相应的解决办法和发展建议。

关键字:经营分析系统，联机分析处理，数据仓库，数据挖掘1．经营分析系统的概念经营分析系统以业务运营支撑系统中其他系统的数据为基础，构建统一的企业级数据仓库。

利用先进的OLAP技术和数据挖掘技术，帮助企业的经营决策层了解企业经营的现状，发现企业运营的优势和劣势，预测未来趋势；帮助细分市场和客户，指导营销、客服部门进行有针对性的营销和高效的客户关系管理；对决策的执行情况和结果进行客观准确的评估。

2．经营分析系统的商业驱动系统建设的背景有两个方面。

一方面随着电信市场的开放，客户选择电信业务及电信企业的余地越来越大，电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。

由于市场竞争的加剧和产品的同质化，电信企业纷纷拿起价格利器抢占市场份额。

经过两三年的“价格战”，电信市场出现了严重的“增量不增收”现象。

大量低忠诚度的客户转网或变更业务。

即使采取相应的预防措施，也不能有效的遏制大规模客户流失的现象。

比如，某些电信公司采用“租机”、“返还话费”等具有一定优惠期限的活动来降低客户的流失率。

在活动的优惠期，客户流失率明显降低，客户流失现象似乎得到了遏制。

但是，一旦优惠期结束后，很多客户享受完了优惠，便纷纷离网或变更到本网其他的业务。

结果是客户流失现象与平时相比变得更为严重，呈突发、集中、大规模的特点，致使电信企业的业务收入急剧下滑。

另一方面，电信客户近几年高速增长，形成庞大、需求差异很大的客户群体。

同时，由于电信技术的发展和创新不断生成各种新型业务。

如何细分市场、客户群，将最合适的业务推销给最需要的客户，实现业务和客户的最佳匹配成为电信企业的重要课题。

基于以上两方面的背景，电信企业逐渐意识到以客户中心经营的必要性，开始从业务驱动向客户驱动转化。

企业尝试新的方法，通过分析业务支撑系统中海量的数据，对市场、客户进行理性分析，实现精细化营销。

电信行业是信息化程度最高的部门之一，各类业务系统的建设，积累了海量的数据，这些数据不仅是纪录的呈现，也蕴涵了客户的消费模式，为客户分析提供了丰富的素材，也为经营分析系统提供了宽广的用武之地。

3．经营分析系统使用的数据分析技术经营分析系统采用先进的数据分析技术，即联机分析处理和数据挖掘两大类。

3.1联机分析处理（OLAP）联机分析处理是一种软件技术，使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。

这些信息是从原始数据直接转换过来的，他们以用户容易理解的方式反映企业的真实情况。

联机分析处理大部分策略都是将关系型的或普通的数据进行多维数据存贮，以便于进行分析，从而达到联机分析处理的目的。

这种多维数据存储可以被看作一个超立方体，沿着各个维方向存贮数据，它允许分析人员沿事物的轴线方便地分析数据，分析形式一般有切片和切块以及下钻、挖掘等操作。

3.2数据挖掘数据挖掘是从海量、不完全的、有噪声的数据中挖据出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则。

这些规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定关系，揭示出一些有用的信息，可以为经营决策、市场策划和预测等方面提供依据。

数据挖掘技术典型的分析方法有分类、聚类、关联等。

每类方法有很多不同特点的算法，如分类方法有决策树算法、神经网络算法，聚类算法有划分聚类算法、分层聚类算法等。

3.3联机分析处理和数据挖掘的区别联机分析处理与数据挖掘本质的区别：OLAP更多地依靠分析人员输入的问题和假设，受分析人员业务水平因素影响很大。

在进行数据分析时，分析人员对业务发展情况建立一系列假设，然后利用联机分析处理技术验证假设的正确性。

而数据挖掘技术能帮助企业以更全面的视角洞察客户，依靠强大的挖掘工具自动化地挖掘数据，发现隐藏在数据背后的商业机会。

4.经营分析系统的主要功能经营分析系统的主要功能有四个，即关键指标监控(KPI)、统计报表、综合分析和数据挖掘。

4.1关键指标监控关键指标监控是对电信企业业务指标实时的监控和预警功能。

KPI借助表格和图形方式直观的展现使得管理者能以宏观的角度及时了解现有用户数量、业务收入以及和同期发展的比较，也能以微观的角度了解具体某个地区、某类业务用户的具体情况。

管理者根据业务发展不同时期的情况，可以通过选择或输入的方式对关键指标的门限值进行相应设置，达到对业务发展实时监控的目的。

4.2统计报表功能统计报表功能指在制订的统计周期之内，按市场部门的要求生成统计结果数据，进行汇总或分析处理，形成规定格式的报表图形，并向相关部门提供有关的业务预测与经营分析资料。

报表生成具有很高的灵活性，支持按指定时间段自动汇总、统计各级报表数据自动生成汇总报表，支持选择各种统计元素。

同时，提供报表模板，可以灵活选择特定的模版，也可自定义所需要的模版。

4.3综合分析综合分析是基于OLAP的多维分析技术。

综合分析内容包括客户分析、收益分析、业务量分析、新业务综合分析一些综合性较强的分析等。

分析维度包括时间、地区、申请类型、用户性质、用户状态、通话类型、受理方式等。

综合分析根据某个分析主题，选择与主题相关的维度，进行多维度分析。

综合分析提供灵活多样的展现方式，常用的展现方式有：固定（预定义）报表、图表、即席查询、多维动态分析等。

4.4高级数据挖掘功能高级数据挖掘时利用数据挖掘方法和技术，从大量的数据中寻找数据之间的关系模式。

高级数据挖掘内容包括客户价值分析、业务预测、消费层次变动分析、客户流失分析、客户细分等。

与前面分析不同，数据挖掘分析不是一个单步骤的分析，而是一个迭代、螺旋式上升的流程。

流程包括数据准备、数据建模、模型评价和解释三个阶段。

当最后阶段的模型评价解释不能达到要求时，就重新回到第二阶段数据建模阶段，甚至有时必须回到第一阶段数据准备。

比如客户流失分析，数据准备阶段，获取与主题有关的所有数据，如客户状态变动、消费变动、市场竞争强度、投诉申告强大等数据和信息，然后预处理消除噪声，导出与主题关系更强的变量。

接着是数据建模阶段，采用决策树、神经网络等方法，分析客户流失的主要特征，建立客户的流失模型，预测发现流失概率较大的客户。

第三阶段是数据评价和解释阶段，对模型评分和解释，如果达到要求，就保存模型并应用所得结果于市场行动。

这类分析涉及的变量数目多，变量的关系复杂，需导出主题相关的变量，数据分布缺少较强的规律性，因此分析的综合性、难度和深度比前三种分析大的多，对分析人员要求很高。

如果没有对数据挖掘算法和业务的深入理解，分析的效果往往很难得到保证。

５．系统应用中出现的问题5.1经营分析系统退化为报表系统。

在经营分析系统没有投入使用之前，市场部门往往通过向计费中心人员提出某种数据需求获取数据，利用EXCEL工具作一些简单的描述性统计分析。

系统投入使用后，市场部门人员还是习惯于报表形式的分析模式，对经营分析系统承担的任务认识不够清晰。

由于客户主题分析和数据挖掘方面的知识较新，市场部门对这方面的认识还处于初步的学习和了解阶段，相应的分析和从数据挖掘图表获取信息的能力还较为欠缺。

具有强大分析和预测功能的经营分析系统退化为一个报表系统。

5.2缺少专业人员利用系统挖掘功能进行高层次主题分析。

经营分析系统具有主要四类分析功能，这四类功能操作分析难度差异很大，对分析人员的要求也不同。

像关键指标监控，统计报表这些功能，一般市场部人员只需使用鼠标点击就可以实现。

像联机分析处理、数据挖掘分析，一方面由于分析变量数目多，需要利用数据挖掘算法或是数据仓库的操作，技术方面要求高，即使经营分析系统的分析界面非常友好，市场部人员由于能力所限，也不能很好的开展综合性较强的高级分析。

另一方面，分析主题性强、非结构化，数据挖掘分析不等同于数据库操作。

与数据库操作遵循统一的数据结构化查询标准不同，挖掘分析受人的主观因素很大。

分析过程中所选用的数据、处理数据的方式和采用的模型都会因为分析人员个人不同的理解而不同。

计费中心人员虽有扎实的数据库基础和熟悉帐表的优势，但是缺乏系统的数据挖掘知识和电信业务知识，经过短期培训很难掌握经营分析系统。

因此很难在数据挖掘高层分析中起到主导作用，只能在数据准备阶段提供支持。

电信企业经营分析系统应用中的问题和对策来自:5.3分析和挖掘结果不能充分应用到实际工作中经营分析系统缺乏一套有效的闭环经营流程管理机制。

经营分析系统建设初期仅被认为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业决策层做出正确的业务经营决策。

系统侧重后台分析，忽视了前台营销和客服，造成系统功能大打折扣。

在实际工作中，分析人员和市场一线的经营、客服人员缺乏密切的相互学习和交流。

前台人员得不到分析结果有力支持。

比如，当客户经理被要求对可能流失的客户做挽留工作时，只能从客户分析人员获得客户名单，得不到有关客户流失的详细信息，如用户的基本信息资料，用户的忠诚度、离网率、欠费率以及用户最近一个月的通话行为、用户的状态变更、套餐变更等，很难真正的了解客户流失原因以及开展“一对一营销”。

5.4进行客户主题分析缺乏层次性，不注意知识的积累。

在客户分析的过程中，分析人员往往单就某个客户主题进行分析。

当再分析其他客户主题时，不是利用以前的知识，而是从头做起。

当直接分析综合性很强的主题时，由于主题的综合度越高，所涉及的变量、维度越多，难度也就越大。

像客户流失分析涉及的简单变量达到三四十个之多，如果不考虑客户主题层次的话，不加选择放在一起分析，很可能出现“维度灾难”，难以得到有价值的结果。

６．对策6.1利用企业外部资源考虑到经营分析系统的数据挖掘功能不能充分发挥功能的问题，短期之内又难以建成完善的数据挖掘环境，有的电信企业利用外部资源，不失为明智的选择。

企业将挖掘分析项目外包给电信咨询公司，聘请数据挖掘专家进行数据挖掘分析。

这些专家具有专业的数据挖掘知识，熟悉电信业务。

通过外包给专业、有经验的分析人员，不仅减少了电信企业的工作量、降低了成本，而且也能获得数据挖掘技术带来的好处。

但是对电信企业来说，外包并不是长远之计。

数据挖掘要分析的客户主题不是一时发生的问题，而是始终伴随企业成长的问题。

比如，客户流失是任何一个电信企业任何时候都无法避免的。

流失是一个始终伴随企业成长的问题。

虽然专家对当时的问题做出了很有说服力的，但是市场瞬息万变，可能经过很短的时间又出现了一个与当时完全不同的流失问题。