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通信网络中用户行为分析与生成模型研究

2017年08月08日 | 作者: adminlin | 分类: 企业顾客满意度 | 

  随着科学技术水平的不断提升,互联网被应用到了社会的各个领域发展中去,并且成为人们日常生活中不可缺少的一部分。尤其是通信网络的发展不仅在使用上快捷、简单,而且具有着丰富的业务形式,为人们的生活和工作到来了极大的便利条件,深受广大受众的喜爱。但是,随着用户规模的不断扩大,各种问题也逐渐显现出来,通信业务的不断增多,使得系统变得尤为复杂繁琐,为系统维护工作提供了一定的难度。基于此,本文通过对用户行为特征以及用户行为分析模型生成的意义进行探究,并相应的分析用户行为分析模型的基本内容。

  通信网络主要就是指人们运用多种电子化的通信手段进行信息互动和沟通时所构成的网络。例如,手机通信、网络通信、即时通信等。近年来,随着互联网信息技术水平的不断提升,各种移动终端设备也在不断的普及,并且被应用到社会发展的各个领域中去,成为人们进行信息沟通和交流的重要载体和途径。从通信网络中,我们可以充分了解到用户的各种日常行为、生活习惯、作息时间以及社交关系等各种重要信息。因此,本文以移动通信为例,充分分析用户行为的特征,通过分析模型的建立,有效分析用户的各种行为,以便及时调整自身的业务,从而为广大用户提供更加满意的服务。


  1 用户的行为特征分析


  本文从网络安全层面出发,结合用户对网络资源的使用模式和习惯,将各种行为所产生的多种流量看作是分类的依据,可以将网络通信用户行为分成正常流量、突发流量、非法流量等多种行为类型,并对其行为特征进行分析。


  1.1 正常流量


  由于行为个体的不同,其受到的影响也有所不同,所以他们所呈现出来的网络行为也具有着较为明显的规律性和稳定性。这种产生稳定、规律、长期流量的行为,被称作是正常的流量行为。


  1.2 突发流量


  因为每个行为个体都具有着一定的认知能力和学习能力,而且在具体应用中,个体行为可能会发生一些不规律、短期变化的特点。但是,一定时间后,这种不规律行为就会慢慢变得稳定下来,并且逐渐呈现出一种规律行为,这被称作是突发流量行为。此外,行为个体在操作失误的情况下,也是属于突发流量中的一种行为。


  1.3 非法流量


  一些突发的行为不仅会呈现出一种不规律的流量现象,同时还会具有时间长、流量大的特点,这种突发流量中的行为被称作是非法流量行为。


  2 用户行为分析模型的意义


  2.1 基本概述


  构建用户行为分析模型主要就是为了更加全面、更加充分的掌握网络用户的基本信息,深入了解广大用户的需求。在移动网络通信发展中,分析模型主要就是将用户访问业务中产生的数据作为基础,并对其进行进一步的统计和分析,从而有效掌握用户行为的基本规律,然后将其当做模型构建的基础,制定科学合理的营销计划,不断改善移动网络业务发展中存在的缺陷,使其更好的满足社会发展的需要。


  2.2 重要性


  2.2.1 引导用户的消费行为


  充分挖掘移动用户的行为规律和数据,并且借助设备维护和市场等部门对系统数据、用户数据进行采集,部署用户的各种行为,并对其进行全面的分析和统计,以便充分的掌握用户的行为规律和行为数据,从而有效解决网络宽带经常只被几个用户多占用的困扰。此外,还要充分了解每个用户的特点,并对其进行合理区分,将用户群体所期望的速率值和使用习惯等统计下来,为其提供针对性的资费形式和业务服务,使得收益和成本能够在最佳的状态下结合,这样不仅可以为用户提供丰富的体验,同时还能够合理控制EAP。


  2.2.2 面向用户,加强管理水平


  首先,在潜在用户方面,分析模型可以充分掌握他们的基本需求,并且能够在识别过程中更好的获取用户信息;其次,在成熟期用户方面,运用分析模型可以进一步完善对用户的服务,让这一用户群体变得更加成熟。最后,在离网期用户方面,分析模型能够精确地识别出离网用户,并且进行及时的挽留,力求重新获得用户的支持。因此,分析模型的构建对移动通信网络的发展具有着非常重要的意义。


  3 通信网络用户行为分析生成模型的基本内容


  3.1 分析数据


  在通信网络发展中,用户产生的行为数据主要包括:用户数据、业务品牌、访问记录、网络性能、网络基础等五方面的数据信息。这些数据可以对用户信息;适用业务的时间和时长;使用套餐类型;流量和话务数据;小区、BSC、GGSN、RNC、基站等多种数据进行分别记录。


  3.2 分析方法


  (1)运用历史用户数据可以有效推算出转移率,从而得出转移矩阵。


  (2)可以有效统计初始时间每种人的实际分布情况。


  (3)将分析模型作为重要依据,有效预测未来人员的需求和供给情况。


  3.3 分析内容


  内容主要包括:聚类分析、构建消费习惯模型、投诉行为的具体分布情况;以及网络用户的密度、分布变化、数据业务等。首先,根据用户的消费习惯对其进行聚类,并且在掌握他们的消费习惯之后,还要对其推荐一些针对性的业务;其次,为了有效掌握用户消费在未来的发展趋势,将历史数据作为建模依据,可以为业务的开展提供有力的指导;再次,可以帮助业务人员更加清晰的辨别出信号盲区和业务盲区;最后,方便对VIP、个体用户、热点区域、集团客户等进行追踪,对用户群体特点进行分析和统计,从而了解用户对本业务的具体看法。


  4 结论


  总而言之,移动通信网络作为通信网络的重要组成部分,其首要关注的就是增加业务策略者与广大用户之间的沟通和交流,清晰地了解用户的各种需求,并且分析用户的行为规律和习惯,针对不同的用户群体提供不同的�I务服务,从而不断提升用户的满意程度。因此,应该加大分析移动通信网络中的数据业务,构建用户行为模型,以便更好的了解用户行为的基本特征,为各项业务评估和开展提供有价值的参考。



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