中移动大数据平台客户标签库业务技术方案.docx

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大数据平台客户标签库业务技术方案

I

1.术语、定义和缩略语

下列术语、定义适用于本方案：

词语

解释

属性

属性是最小粒度无法分解、彼此没有交叉和重复、全面覆盖数据源的客户基本指标，用来表述客户某一方面特征的量化指标。

标签

标签由属性条件组成，是对客户某种较为稳定的特征的描述，是沉淀下来的共性客户知识，会被多次使用。

客户标签

客户标签是一种采用自然语言方式描述的客户特性，为了达到描述的全面性，系统应当使用多维度的标签描述每个客户。

客户标签规则

客户标签规则是对特定客户标签含义的解析，解析的方法是将客户标签的含义分解成若干客户业务特征的逻辑表达或某种数学公式。

服务

服务是完成特定任务的独立功能实体，由一个或多个组件按一定的规则和标准封装而成，具有高内聚特性。

数据封装

指将数据仓库中对数据的访问和操作按照一定粒度封装为独立的服务实体，尽可能屏蔽内部的细节，只提供标准化的交互接口，供内部模块或者外部系统进行调用。

一级业务平台

由总部或基地负责运营的业务平台，例如：

行业应用终端监控平台和新业务营销体验平台等。

下列缩略语适用于本方案：

缩写

英文描述

中文描述

BASS

BusinessAnalysisSupportSystem

大数据平台

BOSS

BusinessOperationSupportSystem

业务运营支撑系统

CRM

CustomerRelationshipManagement

客户关系管理

IMEI

InternationMobileEquipmentIdentity

国际移动设备身份码

KPI

KeyPerformanceIndicator

关键绩效指标

WAP

WirelessApplicationProtocol

无线应用协议

DPI

DeepPacketInspection

深度包解析

4.总体说明

4.1.建设背景

移动互联网时代，传统的满足客户语音需求的运营模式正在向满足客户互联网业务需求的运营模式转型。

整体转型战略下，不仅产品、渠道、宣传、终端、促销、运营管理等方面需要转型，支撑也同样需要转型。

面对客户行为碎片化、需求即时化、应用多样化等发展趋势，集团提出了“大数据、超细分、微营销、精服务”的支撑转型要求，通过数据聚合、深度挖掘、快速响应、个性推荐等措施推动移动运营商在大数据时代的营销变革。

在此背景下，建立客户标签库，聚合客户数据、实现分析成果的快速转化，成为符合公司战略的有效措施。

在总部规范和应用方案的指导下，各省公司的标签库建设和应用已取得良好成效，在标签内容规划、建设技术、分析模型和标签应用方面沉淀了诸多成熟经验，公司大数据能力整体增强。

但市场形势不断变化，标签库建设又面临一些新的挑战，包括：

1.当前4G营销面临着可投入资源压缩、传统营销渠道受限等发展问题，我们需要深挖大数据在4G精准营销方面的应用，持续丰富4G业务相关的客户标签。

2.随着VoLTE和宽带业务发展，需要对用户VoLTE通信行为和宽带上网行为加强分析，持续丰富客户标签。

3.根据《工业和信息化部关于贯彻落实<反恐怖主义法>等法律规定进一步做好电话用户真实身份信息登记工作的通知》，需要增加实名制相关的标签，便于通知未实名用户进行补登记。

4.近年来，出国旅游逐渐成为人们生活的时尚，但客户标签中缺乏国际漫游相关的标签，不利于营销国际漫游包等相关产品。

5.在深化客户洞察、大数据变现能力储备方面：

需要扩充用户汽车、金融理财等方面的标签，以完善客户画像。

4.2.建设目标

在当前的客户标签库基础上，本期建设方案主要依据公司业务发展的新趋势以及对客户标签支撑应用的新需求，进一步完善客户标签库，提升标签在深入洞察、及时把握用户动态需求方面的能力，加强对大数据、微营销工作的支撑。

具体目标如下：

1．持续丰富4G业务相关的用户标签，助力企业4G更好更快的发展。

2．适应VoLTE和宽带业务发展，扩充标签数据来源，增强用户VoLTE通信行为和宽带上网行为分析，丰富相关的客户标签。

3．扩充用户汽车、金融理财等行业标签，以深化对用户生活场景的理解，拓展客户需求挖掘范围，储备相关的大数据变现能力。

4．引入实名制、国际漫游相关的数据，并建立相关业务的用户标签。

5．收集标签库建设成熟经验，优化标签内容体系，扩充新型标签规则和模型算法。

本期通过以上优化措施，客户标签库将进一步丰富扩展标签体系，提升标签支撑性能，加强业务部门对微营销场景设计、运营手段优化、营销精准程度提升、用户体验改进等多方面需求的支撑。

4.3.功能架构

客户标签库功能框架划分为数据层、模型层和功能层三部分组成。

客户标签库功能框架如下图

图41所示：

图41客户标签库功能架构

客户标签库是以NG2-BASS5.0功能架构的数据层、模型层和功能层中的客户相关能力进行整合支撑，其中：

数据层是对采集数据的预处理，实现上网日志处理、网页语义解析处理、电渠插码数据处理和信令数据解析，为客户标签提供初步加工的基础数据。

模型层主要构建对客户偏好特征的分析挖掘能力，本期新增标签评价筛选模型，潜在家庭宽带用户识别模型、套餐归位模型、流量升档保ARPU模型。

功能层对基础管理功能中的标签生命周期管理进行修订。

4.4.技术架构

大数据平台的技术架构包括获取层、数据层、应用层和访问层四层，客户标签库技术架构如下图

42所示：

42客户标签库技术架构图

建设客户标签库，需对获取层、数据存储层、应用层、访问层及安全管理等五部分进行改造，实现相关功能：

获取层：

实现对信令数据处理、互联网日志处理，在处理过程中需要通过隐私数据处理将隐私数据进行去隐私化。

本期新增4G上网日志数据、有线宽带数据、VoLTE数据、电子渠道插码数据接口。

数据存储层：

将多种方式生成的客户标签通过结构化的方式进行存储，以支撑应用层组件对其数据的调用，通过数据封装或统一文件分发的方式实现对经分其他功能模块或其他系统的数据交互支撑。

本期新增动态标签要求，要求数据存储层的数据读取和更新性能要能较好响应动态标签“实时更新、频繁更新、实时访问、频繁访问”的处理要求。

应用层：

通过功能子层和应用子层，实现客户标签库的创建、编辑、审批、运行、应用、评估等功能。

访问层：

将客户标签类数据按照一定粒度封装为独立的服务实体，对外屏蔽内部实现细节，通过标准化的交互接口，提供给外部系统进行使用。

本期新增的互联网统一标识标签、征信标签等标签应用在供外部系统调用访问时，需提升数据安全性防范要求，避免客户隐私数据泄露。

安全管理：

通过权限审批与日志审计功能，实现对客户标签数据对外服务支撑过程的管理与控制。

对于需要还原的数据通过隐私还原处理进行还原。

4.5.系统边界

大数据平台主要采集用户上网行为数据（2G/3G/WLAN/LTE）、通行行为轨迹数据、订购与消费数据、客户服务数据等，进行数据清洗、解析、加工、分析等，形成客户标签库，为全渠道营销服务提供数据和分析支撑能力。

系统边界如下图43所示：

43系统边界图

与各系统之间关系：

1.集中化经分系统：

集中化经分系统下发全网统一标签分类及规则，大数据平台上传本省客户标签结果信息（标签类型及标签值等）。

2.与CRM系统：

ŸCRM系统为大数据平台提供客户信息、订购信息、办理渠道信息以及营销执行结果等；

Ÿ大数据平台为CRM系统提供目标客户群、客户标签结果信息、营销策划信息，CRM通过渠道对客户进行营销，并把营销执行结果反馈到大数据平台。

3.与BOSS系统：

ŸBOSS系统为大数据平台提供客户消费信息、包含终端IMEI、LAC和CELL地理位置信息的通信话单（含VoLTE话单）、包含终端类型（手机/PC）和AP_MAC（可映射地理位置）的WLAN话单、客户提醒信息、套餐结构和账务信息等。

Ÿ大数据平台为BOSS系统提供客户标签信息，用于电子账单、流量提醒、页面提醒时进行套餐等营销活动的主动营销推荐。

4.与VGOP平台：

ŸVGOP为大数据平台提供自有产品内容订购关系和使用情况、第三方产品和自有业务对应关系信息、自有业务平台营销服务执行结果信息以及VGOP平台沉淀的用户增值业务偏好标签与数字内容标签。

Ÿ大数据平台为VGOP提供营销平台支撑功能及客户标签结果信息，供VGOP直接集成使用，VGOP为自有一、二、三类业务平台提供提供客户标签结果信息。

5.与电渠接口：

Ÿ电渠为大数据平台提供搜索、访问轨迹、收藏、订购行为等插码信息。

6.与其他业务平台系统：

Ÿ业务平台系统为大数据平台提供客户使用业务平台的行为信息（含插码数据）。

Ÿ大数据平台为业务平台系统提供客户标签结果信息（其中，自有一、二、三类业务平台通过VGOP提供，其他业务平台由大数据平台统一提供），供其直接集成使用。

7.与网管系统：

Ÿ为大数据平台提供用户通过WLAN登录的日志。

Ÿ为大数据平台提供用户通过WLAN上网内容的日志。

Ÿ为大数据平台提供用户通过GPRS上网日志数据

Ÿ为大数据平台提供用户通信行为轨迹信息。

Ÿ为大数据平台提供2G/3G/LTE网络的基站位置、配置和性能信息、WLAN网络的AP、AC的位置、配置和性能信息。

4.6.功能实施要求

各省公司在本方案基础上，结合本省实际需求，组织具体实施，要求如下：

1.客户标签体系实施要求详见附件二《客户标签分类体系及实施优先级V4.0》；

2.功能实施要求见Error!

Referencesourcenotfound.：

表41内容实施要求

序号

功能项

必选/可选

1

自然属性

必选

2

手机上网

必选

3

4G

必选

4

家庭宽带

必选

5

国际漫游

必选

6

终端特性偏好

可选

7

金融-保险

必选

8

金融-期货

可选

9

金融-银行

可选

10

金融-证券

必选

11

金融-资讯类

可选

12

金融-理财类

可选

13

金融-交易类

可选

14

套餐归位模型

可选

15

潜在家庭宽带客户识别模型

必选

16

流量升档保ARPU模型

必选

17

4G客户S1-MME接口

可选

18

VoLTE业务话单数据接口

可选

19

宽带用户上下线接口

必选

20

宽带用户行为接口

可选

21

宽带用户基础信息接口

必选

22

宽带用户订购套餐接口

必选

5.标签运营管理体系构建

客户标签以客户的资料、行为、偏好分析结果为基础，直观描述客户的基本特征其偏好情况，为存量经营、流量经营等重点应用提供客户层面的信息支撑。

为方便对客户标签进行检索和应用，客户标签库对标签进行分类管理。

标签体系中至少要包括两级分类：

一级分类从基础属性、业务特征、消费价值特征、营销活动偏好、终端偏好、渠道偏好、互联网内容偏好、增值业务数字内容偏好、服务偏好等方面考虑，一级分类下设二级或更多级的分类。

有效掌握和利用客户标签，不仅能够全面掌握客户移动生活特征，感知客户的行为变化，实时或非实时地执行运营动作和营销生产动作，以支持市场工作开展，还能支撑商业模式的拓展，面向未来探索和开辟新市场。

5.1.客户标签分类及定义

5.1.1.客户标签体系

为了提升客户标签库的可用性及易用性，各省在统一标签体系的基础上，可以由标签库的业务部门使用人员进行虚拟分类，通过标签自定义虚拟分类的形式，基于市场运营需求实现面向应用场景的业务领域分类、营销要素分类。

该分类可以通过标签库的前段分类功能实现，不影响标签体系的底层数据架构。

业务部门使用人员可以借此形成个性化的标签应用分类，有利于其对于标签库的理解、使用和反馈习惯的形成。

客户标签分类与应用场景映射关系如下图51所示：

51客户标签分类与自定义应用分类

可参考的分类方式如下：

1）业务领域分类示例

一级业务标签

二级业务标签

三级业务标签

4G迁移营销

USIM卡换卡目标客户

本网4G套餐潜在目标客户

本网4G终端潜在目标客户

是否有4G终端搜索行为

是否有游戏及视频使用

…

流量营销

夜间流量累计使用量

WLAN潜在客户标签

WLAN套餐订购客户标签

…

终端营销

是否新换机

当前终端使用时长

到达换机周期的中高端客户

农村功能机换机客户

双卡机客户

…

存量保有

高价值客户流失风险

集团V网潜在用户等级

家庭网潜在用户类型

手机上网集中度（7-9时上网次数）

手机上网集中度（17-19时上网次数）

终端潜在客户标签

…

内容营销

手机视频

追剧提醒类用户群

突发事件内容推荐

和视频用户价值提升

魔百盒潜在订购用户

手机动漫

手机动漫新订购短期未使用客户

手机动漫新订购长期未使用客户

手机动漫登陆后短期未使用客户

时事天下潜在用户

动漫内容包潜在用户

……

……

互联网业务标签

用户互联网统一标识（外部）

　CMCCID

　IMEI

　AndroidID

　IDFA

　UserAgent

　百度ID

　淘宝ID

QQ号（uin/微信的openuid）

微博ID

终端营销

用户互联网统一标识（电渠）

用户网厅Cookie（PC）

用户掌厅Cookie（WAP）

用户客户端ID（App）

电渠交互行为

X个月内访问网厅次数

X个月内访问掌厅次数

X个月内访问客户端APP次数

存量保有

X个月内通过站外搜索来访次数

X个月内通过站外广告来访次数

X个月内浏览终端产品次数

X个月内浏览充值缴费页面次数

X个月内浏览套餐产品次数

X个月内浏览电子优惠券产品次数

X个月内点击站内广告次数

X个月内点击站内搜索次数

互联网业务标签

互联网内容偏好

娱乐休闲视频

娱乐休闲体育

娱乐休闲社交（社区、交友）

娱乐休闲阅读

娱乐休闲新闻

娱乐休闲游戏

娱乐休闲文娱

娱乐休闲音乐

生活服务房产

生活服务购物

生活服务金融

……

2）营销要素分类示例

一级营销标签

二级营销标签

三级营销标签

四级营销标签

重点细分市场标签

标准口径客户群

身份价值

中高端客户

VIP客户

信用价值

5星、4星、...、0星、未评级

关键客户/红名单客户

黑名单客户

特定市场客户群

校园客户

白领客户

产品潜在客户标签

流量业务潜在用户

移动数据流量半年包潜在用户

*元移动数据流量半年包潜在用户

移动数据流量可选叠加包潜在用户

*元移动数据流量可选叠加包潜在用户

…

*元移动数据流量新本地套餐潜在用户

4G业务潜在客户

4G飞享套餐潜在客户

4G自选语音套餐潜在用户

…

捆绑方案潜在用户

预存返潜在用户

合约机潜在用户

…

…

…

内容偏好标签

阅读内容分类

言情潜在用户

职场潜在用户

…

游戏内容分类

角色扮演游戏潜在用户

动作游戏潜在用户

益智休闲游戏潜在用户

…

视频内容分类

热点视频潜在用户

电视剧视频潜在用户

…

…

…

渠道偏好标签

网厅渠道偏好度

营业厅渠道偏好度

短信渠道偏好度

…

终端偏好标签

终端档位

高端偏好客户

中端偏好客户

低端偏好客户

制式

TD_LTE偏好客户

GSM偏好客户

…

品牌

APPLE偏好客户

三星偏好客户

华为偏好客户

HTC偏好客户

…

OS

IOS偏好客户

ANDRIOD偏好客户

…

促销资源标签

话费偏好客户

流量偏好客户

实物礼品偏好客户

…

促销模式标签

抽奖偏好客户

互动游戏偏好客户

…

关键时刻标签

传统佳节活动偏好

西方假日活动偏好

…

3）静态标签/动态标签分类示例

静态标签

内容偏好标签

阅读内容分类

言情潜在用户

……

……

终端偏好标签

制式偏好

……

品牌偏好

……

流量营销标签

夜间流量累计使用量

WLAN潜在客户标签

动态标签

免打扰标签

客户关机

客户拒接

位置标签

用户位于特定地市

用户位于特定位置

5.1.2.客户标签信息

为适应全网统一营销服务要求，客户标签分为全网标签和省级标签两个层级。

客户标签标签信息包括标签定义信息、标签属性信息、标签结果信息三个部分：

标签定义信息：

包括标签分类信息、标签编码、标签名称、标签值范围、标签规则（标签口径定义）中文说明标签描述、创建日期、创建人、是否全网标签、所属省公司、所属地市分公司、标签审批状态、标签审批人、标签审批日期等；

标签属性信息：

记录标签编码、标签规则SQL口径描述、版本更新日期、标签版本更新人、标签版本；

标签结果信息：

客户标识、用户号码，标签编码、标签名称、标签的值、生效时间、失效时间、标签的更新频次（分钟/小时、日、周、月、年等）。

5.1.3.客户标签生成

根据标签定义信息和属性信息中标签规则，可以从基础属性、业务经验和分析模型判定，生成相应的标签结果信息。

5.1.3.1.基础属性标签的生成

基础属性标签是指从服务界面、内部信息、业务平台等数据源直接获取数据，一般通过信息整理或基础属性判定规则即可生成标签。

例如：

品牌、集团属性、地域属性等。

基础属性标签的新增、修改均需满足属性元数据管理要求。

5.1.3.2.业务经验标签的生成

业务经验标签主要是利用业务人员经验积累的业务规则进行筛选、分析生成标签名单，数据口径的业务逻辑较清晰明确，可解释性强。

要求支持客户标签规则自主配置。

客户标签规则是对特定客户标签含义的解析，解析的方法是将客户标签的含义分解成若干客户业务特征的逻辑表达或某种数学公式。

例如，客户标签“学生”可以由行为特征“经常在校园活动”和“参与校园办卡活动”组成，又如客户标签“车主”可以由行为特征“使用移动GPS业务”、“曾参与过加油IC卡优惠活动”、“经常拨打车行电话”、“经常拨打车管所电话”、“经常拨打交通台热线”等所组成。

客户标签规则管理包括但不限于以下功能：

根据需要对审批通过的规则进行上线、修改、删除、下线操作；

支持客户标签规则的版本管理；

规则的查询功能，也可以实现组合查询；

规则优先级管理：

由于规则可能存在多个来源，并有多种方法进行判定处理，因此在形成规则的时候，需要对规则进行优先级排序。

配置规则优先级和规则本身有关。

一般实现中本身是按照逻辑进行，逻辑隐含了处理顺序，而不是通过优先级控制，因此建议不强制要求优先级属性。

客户标签规则的过程就是把客户标签与具体的业务特征关联起来的一个过程，主要包含以下因素：

Ÿ配置人员：

以业务人员和一线人员为主，其他使用客户标签库的人员都可以参与客户标签规则的配置；

Ÿ配置依据：

客户标签与哪些业务特征进行关联，是根据配置人员的业务经验。

因此各配置人员都可以根据自己的业务经验，再结合本地的实际情况制定个性化的客户标签规则，以符合市场一线的实际需求；

Ÿ配置途径：

提供WEB页面方式，实现标签规则配置以及规则优先级管理；

Ÿ配置方法：

配置人员提出客户标签与业务特征的关联关系，省公司相关市场人员审核该关系，审核通过之后再由配置人员通过页面配置该客户标签的标签规则。

5.1.3.3.分析模型标签的生成

分析模型标签主要是利用已有基础数据进行一定的筛选、分析、关联和数据挖掘，生成客户标签结果信息，对于较为简单的标签一般通过数据口径的定义来生成；对于较难直接判断和收集的复杂标签（如学生、交往圈、潜在换机用户等），则通过建立一定的数据挖掘方法、建立分析模型，从相关数据中寻找客户特征属性、业务特征等属性，最终生成客户标签结果信息。

分析模型标签的新增、修改均需满足分析型标签元数据管理要求。

模型挖掘标签步骤如下图52所示：

图52标签生成流程

上文“标签分类”中提到的终端偏好、渠道偏好与服务偏好标签中的大部分标签都通过模型挖掘生成，例如：

客户终端偏好、换机周期、忠诚度、交往圈、流失预警类型等。

5.1.3.4.动态标签的生成

动态标签是基于大数据流式计算技术，通过构建实时计算引擎，对用户的行为进行实时的挖掘判断，形成的实时更新的客户标签，其区别传统标签的最大特征是提升了客户洞察的及时性。

传统的标签生成受限于数据库处理时效性，多采取按小时、按天甚至按月的数据周期来采集、加工数据和展现标签。

动态标签采用新型的生成技术，实现了数据实时/准实时的更新，满足了大数据时代高时效性要求。

动态标签生成方案示意：

1）数据获取：

通过数据采集层接入信令数据等跨域数据来源，经过数据采集、数据解析、数据预处理等模块，对客户行为数据进行采集、解析、预处理后，分发到客户动态标签捕获节点进行客户动态标签状态的捕获。

2）数据处理：

通过预加载动态标签捕获规则、根据输入的行为数据和规则进行客户行为实时捕获，需要时可利用挖掘工具分析客户的动态特征。

捕获及模型判断的客户动态标签将实时同步到存储层的客户动态标签表数据存储/应用：

统一对外提供客户动态标签实时状态查询和调用服务，供各类营销、渠道和企业外部系统调用。

动态标签生成方案技术要点说明：

1）实时数据处理能力：

动态标签方案是响应大数据时代数据处理高时效性要求的一种方案，区别于传统经分离线批量处理的方式，需要采取流式计算等新型技术，构建新型的在线、大规模的实时数据处理能力，将传统数据库的分钟级甚至小时级的响应性能提升到秒级响应。

2）基于捕获事件的用户实时状态动态更新：

step1事件流捕获：

预先设置反映用户特定状态（如免打扰、开车中）的规则组或模型，指导事件捕获（如信令流）。

采集的信令流并调用动态标签规则实例进行并发捕获，捕获的结果是用户动态标签事件流。

将获得的事件流分发给用户实时状态处理模块进行处理。

step2用户实时状态处理更新：

将新获得的用户事件流与原来状态进行比较，过滤出有变化的动态标签变化快照，然后将变化快照的结果实时同步到数据库中。

3）对外提供高并发低延迟的接口服务：

动态标签满足生产运营的实际需要，应对外提供服务接口满足外呼系统、电商渠道等营销系统实时查询和扩展的需求，当营销系统传递参数后能实时/准实时反馈动态标签信息。

动态标签可用于标记“客户当下免打扰、客户正在通话中、客户会议中”等实时时空场景状态，在营销触发时提供更精准的时机选择和判断，以提高营销成功率和效率。

如外呼系统在呼叫前确认用户状态，对有“免打扰”动态标签标记的客户另行择机外呼，从而避免无效外呼和客户骚扰。

由于动态标签的数据处理特征是要求实时更新、频繁更新、实时访问、频繁访问，因此，为