[发明专利]数据信息通信网络中实现用户流失预测的系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及用户流失分析领域，尤其涉及移动通信用户流失领域，具体是指一种数据信息通信网络中实现用户流失预测的系统及方法。

背景技术

近年来随着移动通信的发展，运营商之间的竞争也愈加激烈，运营商的工作重点已经从努力发展新客户向提升老客户的保有率，提升用户体验，提高用户的ARUP(Average Revenue Per User，每用户平均收入)值方向发展。

据权威机构统计，流失客户中有20％的用户是因为用户体验差而流失的，尤其是近年来随着用户流量使用的提升，移动终端使用时长也在不断的增加，用户更加注重自己的用户体验，因用户体验不好而造成的流失比率正在不断升高。

传统的客户流失分析主要是依据用户的通话，短信，出账，投诉等用户行为的变化来预测用户的流失，例如通话量突然变少，短信爆发式增长，以及出账金额降低等等，这些现象实际上并不是用户流失的原因，而是用户流失的表现，当用户出现上述现象的时候往往即将流失，或者已经流失，留给客服维系挽留的时间非常短，或者根本没有维系挽留的时间，而且客服不知道导致用户流失的实际原因，因此预测的价值就大打折扣。

发明内容

本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种能够实时采集用户体验指标数据并建模分析是否存在可能流失的客户、能够及时通知运营商采取相应措施、提高客服部门服务质量、增加用户体验好感度的数据信息通信网络中实现用户流失预测的系统及方法。

为了实现上述目的，本发明的具有如下构成：

该数据信息通信网络中实现用户流失预测的系统,，其主要特点是，所述的系统包括数据采集提取模块、数据分析模块、数据建模模块和预测模块；

所述的数据采集提取模块，用以采集数据信息通信网络的用户数据以及从所述的用户数据中提取用于生成用户体验指标数据的用户体验原始数据并发送所述的用户体验原始数据至数据分析模块；

所述的数据分析模块，用以合并所述的数据采集提取模块发送的用户体验原始数据并生成用户体验指标数据以及发送所述的用户体验指标数据至预测模块；

所述的数据建模模块，用以建立一个预测模型并发送所述的预测模型至所述的预测模块；

所述的预测模块，用以将所述的数据分析模块发送的用户体验指标数据输入至所述的数据建模模块发送的预测模型中并根据所述的预测模型计算得出的预测结果判断该用户是否为可能流失的用户以及根据判断结果做出相应的操作。

进一步地，所述的数据采集提取模块包括数据采集单元和数据提取单元，所述的数据采集单元用以采集所述的数据信息通信网络的用户数据，所述的数据提取单元从所述的用户数据中提取用于生成用户体验指标数据的用户体验原始数据。

其中，所述的数据采集单元采用MDA(ModelDriven Architecture，模型驱动架构)方式采集所述的用户数据，所述的数据提取单元采用DPI(Dot Per Inch，每英寸点数)方式提取所述的用户体验原始数据。

进一步地，所述的数据分析模块包括数据存储单元，所述的数据存储单元用以存储所述的数据采集模块发送的用户体验原始数据和所述的数据分析模块从所述的数据存储单元中读取需要合并的用户体验原始数据。

进一步地，所述的数据分析模块还包括数据关联单元，所述的数据关联单元用以识别用户标识并在所述的数据分析模块生成所述的用户体验指标数据后将所述的用户体验指标数据通过所述的用户标识与用户属性信息相关联。

进一步地，所述的预测模块包括预警单元，所述的预警单元用以在所述的预测模块判断该用户是可能流失的客户时将所述的用户体验指标数据对应的用户属性信息通过相关数据接口提供给运营商。

进一步地，所述的数据建模模块包括数据验证单元，所述的数据验证单元用以判断所述的数据建模模块建立的数个预测模型的准确率和覆盖率是否包含于所述的系统设置的范围内以及根据判断结果比较所述的通过判断的数个预测模型并筛选出一个最优模型发送至所述的预测模块。

其中，所述的用户体验指标数据对应的用户体验指标为KPI指标(Key Performance Indicator，关键绩效指标)。

此外，本发明还提供一种数据信息通信网络中实现用户流失预测的方法，该方法包括以下步骤：

(1)所述的数据采集提取模块采集所述的数据信息通信网络的用户数据；

(2)所述的数据采集提取模块从所述的用户数据中提取用于生成用户体验指标数据的用户体验原始数据并发送至所述的数据分析模块；