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[论文与期刊] 基于社交网络分析的通信业务营销研究 [复制链接]

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发表于 2013-6-11 15:47:12 |只看该作者 |倒序浏览
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本文摘自《移动通信》2013年5期。作者:崔可升 吕廷杰

【摘 要】通过对社交网络进行介绍,并结合实际案例分析,详细说明了电信业务运营商基于社交网络分析的数据挖掘步骤和方法,同时还指出利用社交网络分析进行电信业务营销适合的领域等。
  【关键词】社交网络 通信业务 精准营销
  中图分类号:F626.3 文献标识码:A 文章编号:1006-1010(2013)-05-0068-07
  1 引言
  社交网络无处不在,尤其近几年发展起来的基于互联网的社交网络服务,更是如火如荼,国外有Facebook、Twitter、YouTube,国内则有开心网、人人网、微博、优酷视频等,它们的迅速发展不仅改变着人们的生活,也带来了商业模式的改变,社交网络在给人们提供社会交往平台的同时,也给企业带来营销商机,越来越多的企业通过社交网络服务平台提供的客户信息和服务平台开展营销活动,获得了非常好的效果。对电信运营商来说,虽然在社交网络服务平台方面不占有优势,但电信运营商拥有客户的基础通信服务信息,通过对这些信息的分析,同样可以得到社会交往结构信息,利用这些信息实施业务的精准营销,开辟营销新渠道。本文将基于社交网络信息进行分析,并结合实际案例进行通信业务营销研究。
  2 社交网络
  2.1 社交网络简介
  社会网络由社会行动者和行动者之间的关系构成。社会行动者是指各种社会实体或事件,既可以是具体的个人,又可以是各种社会单位,如社团、公司、城市、国家等[1]。社会行动者之间的联系构成了网络中的关系,关系的类型多种多样,如亲属关系、朋友关系、权利关系、贸易关系、隶属关系以及物体的连接关系等。社会网络分析提供了一种精确界定社会概念的方法和测试社会关系结构的理论框架,对于诸如关系网、社会地位、社会角色、团体、派系、威望等社会结构属性从数学的角度给出了界定[2]。
  社会网络服务(SNS,Social Networking Services)是建立在六度分割理论(也被称为“小世界”理论)基础上的网络媒体平台,特指帮助人们建立社会性网络的互联网应用服务平台。六度分割理论的含义是[3]:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”SNS营销是随着网络社区化而兴起的营销方式,在SNS社区网络平台上,利用SNS网站的分享和共享功能进行品牌或产品的营销推广,这种病毒式传播的手段,可让产品被更多的人知道,达到快速传播的目的。除此之外,社交网络营销还有传统营销不具备的优点,如口碑传播,这种传播信任度更高、效果更好。
  通常意义的SNS营销,是利用社交网络平台的信息共享和交互功能以及会员的交往圈等信息进行营销活动推广。但运营商没有这方面的平台,或者说在这方面不具有很强的优势,如中国移动飞信平台,与其他互联网运营商相比,不具有很强的优势。电信运营商拥有其他社会互联网运营商不具备的优势就是基础通信信息,如语音通话、短信等信息。由于这些基础通信信息反映的是基本通信需求,信息的可信度更高,因此对这些信息进行分析得出的结果会更具有可信度。
  2.2 社交网络信息获取方式
  当手机作为一种通信工具时,运营商通过语音呼叫、短信/彩信、即时通信等业务形式将用户也编织成了一系列特殊的社会关系网络。对这些信息进行分析,即可描绘出社会网络交往的复杂的拓扑。
  社区结构是大规模网络中普遍存在的基本结构,即一个网络是由大量内部连接“紧密”、外部连接“稀疏”的子团组成,这些具有统计显著性的子团结构成为一个网络的社区结构。如图1所示。
  进行社交网络分析的目的是在于通过建立数据挖掘模型,找出网络中的关键人员,即通过对客户与客户间通信联系行为,分析关系中客户角色的定位(谁是领袖者?谁是被影响者?),并找到那些领袖者角色,帮助企业实现更精确的营销推广。
  在找出社区网络结构中的关键人员时,首先需要了解以下两个重要的概念:
  一个是网络的中心度。它是关于行动者(节点)在社会网络中的中心性位置的测量概念,反映的是行动者在网络中的位置或优势的差异。中心度分为局部中心度(local centrality)和总体中心度(global centrality)。局部中心度反映的是某节点的结点度或关系的集中程度,或者说是一个人在网络中的营销度。结点度越高,与之联系的人越多,说明此人越具有中心性。可以通过数据挖掘,寻找结点度高的人。
  另一个是介数(betweenness)。它是指网络中某节点与其他各点之间间隔的程度。如果一条边连接两个社区,那么这两个社团节点之间的最短路径通过该边的次数就会最多,相应的边介数最大。若删除该边,则这两个社团就会分割开来。
  如图2所示,此时的任务是图中最大的介数边E和G之间的边去掉,形成两个相对独立的图,然后找到局部中心度较大的C、H节点。
  分裂算法中最典型的算法是GN算法[4],可参考由Girvan和Newman在2002年提出的GN算法,进行社会网络分析:
  步骤1:计算网络中所有边的介数;
  步骤2:找到介数最高度的边,并且把它从网络中移除;
  步骤3:重复步骤2,直到每个节点就是一个退化的网络社团。
  算法的基本思想是通过不断地从网络中移除介数最大的边将整个网络分解为各个社区。其中,边介数定义为网络中经过该边的最短路径的数目。它为区分一个社区的内部边和连接社区之间的边提供了一种有效的度量标准。
  GN算法虽然便于理解且准确度较高,分析社区结构的效果比原有的一些算法好,但是它的算法复杂度比较大,计算边介数的递归算法在节点数增加时算法计算量非常高,因此仅适合研究中小等规模的网络。对于提供普遍服务的移动通信运营商来说,网络规模一个地市在几十万上百万的规模,面对如此多的节点网络,传统的GN算法无法满足要求。

可参照NF(Newman Fast Algorithm)算法[5],以满足节点大网络的要求。NF是Newman在GN算法的基础上提出的一种快速算法,它实际上是基于贪婪算法思想的一种凝聚算法,满足分析结点数超过百万的复杂网络。NF算法如下:
  步骤1:初始化网络为n个社区,即每个结点就是一个独立社区;
  步骤2:依次合并有边相连的社区对,并计算合并后的模块度增量△Q=eij+eji-2aiaj;
  步骤3:重复执行步骤2,不断合并社区,直到整个网络都合并成为一个社区。
  上述算法在案例中,考虑实际情况,算法停止的判定条件可能有两个:一是GroupSize参数,当凝聚的网络规模达到参数上限时就停止;二是Q值增长少于一定范围时就停止。
  根据研究目标,在生产网络的时候,可以有选择性地输入数据源,比如在实际操作中,为避免电话特服号码(如银行特服号码、报销特服号码等)对结果的影响,输入数据时将每月联系的号码数超过2000个的节点过滤掉。
  此外,实际用户的通信行为中会存在偶尔通话的号码,这类号码对研究交往圈没有实际意义,而且增加了计算的复杂度,需要设置一个参数对该类情况进行过滤,以便形成能反映客户稳定社交网络的输出。在下面的软件中该参数是范围阈值,笔者利用历史数据进行分析,当月发生通信的号码在过去三个月中也发生通信的号码占比,该值范围在36%~55%。不同的客户群有所不同,在设定时大于该参数即可。
  取一个月的通话数据进行分析,为简化操作,不考虑通话时长等因素,只考虑通话次数,区分主叫、被叫。
  基于通信网络的社交网络分析模型,是将用户作网络节点,话单做联系,联系越多强度越高。保留高强度节点,去除低强度或无联系节点,就能将一群用户从全量用户中剥离出来,形成一个有网状联系的独立用户群,即为一个社交网络。
  对通信客户行为进行分析挖掘的流程通常如下:
  (1)从原始通话数据中提取出对分析有用的数据项,如主叫用户、被叫用户、通话时长、通话时间等;
  (2)根据提取的数据生成电信用户网络,构建用户之间的联系即网络中的边;
  (3)对构建的网络进行分析,社会网络分析提供的网络分析有点中介性、最短路径、社团发现、点聚类系数等计算;
  (4)基于网络的层次社团结构展示网络结构和分析结果;
  (5)将分析结果应用到实际电信数据分析中,社会网络分析提供了营销关键点识别、家庭网络发现、客户多重身份识别等应用。
  3 社交网络信息营销应用案例
  基于社交网络的关键人物营销是“病毒营销”(口碑营销)的升级版,可通过关键人物识别模型,找到用户群中的“领袖人物”(关键人物),即那些对周围人影响力大的人,将产品信息发布给他们。借助这些人的影响力和权威性,产品的信息可以更为有效地在社交网络中传播。
  笔者借鉴基于社交网络的关键人物营销组织了一次“WLAN业务手拉手活动”,通过客户中的“关键人物”进行营销,取得了较好的效果。
  3.1 采用社交网络营销的优势
  中国移动提出“四网协同”战略,其中一项内容就是通过建设WLAN网络来分流2G、3G网络的压力,引导客户使用WLAN网络,实现高速上网,给客户提供良好感知,降低运营成本,实现公司高效低成本运营。WLAN潜在客户群数量巨大,要努力营造WLAN发展环境,用WLAN创造未来、开辟移动信息化发展新体系。但在分流数据流量、降低运营成本时,却遇到很多实实在在的问题:
  (1)信号覆盖问题
  由于受WLAN技术限制,覆盖距离有限,只对热点或特定区域进行了布网和覆盖,不可能像GSM一样实现连续覆盖,所以用户不知道哪有覆盖,需求被抑制,无法做到有效分流,客户满意度低。分析人员发现,很多用户已经订购了WLAN业务,但是却并没有产生WLAN流量或流量很低。从用户回访了解到,用户的感受却是“到底哪有信号呢?尝试了几次都连不上,算了吧,不用了”,因此导致91%的无流量的用户合约到期后就不再使用。通过辛苦营销发展的WLAN用户最后却不再使用,更重要的是造成了客户对WLAN不好的印象,客户满意度降低。
  (2)营销成功率低问题
  直接对客户进行营销,客户不容易接受,营销成功率低。电话经理反映,给用户推荐业务,很多用户直接说:“用不着”、“没兴趣”。但实际走访发现,用户的真实心理是:“都说自己的产品好,谁知道呢,都是为了赚钱”、“这些新玩意太麻烦了,搞不清楚怎么用,现在的上网方法就挺好的”。因此,75%以上的营销失败的目标用户不是真的不需要产品,而是缺乏可信赖的引导方法。
  在营业厅、电话经理营销案例分析中还发现了一种情况:年龄稍大点的客户也希望使用,但又不知道在手机上怎么做配置,最后就放弃了使用。
  (3)营销收益率低问题
  高回报率客户和低回报率客户采用同样的成本投放策略,客户回报与营销投入倒挂。策划人员希望能够提前知道哪些用户能带来更多的回报,针对性地多投入一点;而对于低价值或零利润用户,尽量少投入或不投入。
  此外,目前国内各大电信运营商主要是依赖代办渠道来发展业务,需要支付给代理渠道高额的代办酬金。当然,这些费用最后还是要转嫁到最终客户身上,客户没有得到实实在在的优惠。
  (4)直接营销带来的问题
  通过外呼、直接上门推广营销虽然会有一定的效果,但有时也带来一定的负面影响,比如频繁的营销会对客户造成一定程度的打扰,且营销成本比较高。部分分公司成立的上门直销队伍实行计件报酬,由于营销成功率比较低,营销队伍流失严重。
  3.2 采用社交网络的WLAN营销方法
  采用社交网络的关键人物精准营销,就是根据用户终端类型、消费水平、活动区域(信令等)、交往圈等,挖掘WLAN业务种子用户、易感人群等营销目标客户群,高效提升WLAN业务渗透率。种子用户就是要找的关键人物,是社会网络中影响力较高的成员,他们的意见对网络中的其他成员有较大的影响。针对关键人物影响力分级投放营销资源、设计营销产品,能够起到事半功倍的作用。人的社会属性是人的根本属性。把握用户的社会人属性,用户在社会中所处的位置和扮演的角色,才能深入了解用户的需求。用户就是最好的推销员,社会关系在营销中起到重要作用。

中国移动山东分公司在通用社交网络模型的基础上细分出四大类模型,面向不同的应用提供针对性输出,具体如下:
  (1)通用网判定模型:每个用户作为一个节点,根据话单等得到节点间的联系和联系强度。有一定强度联系的用户形成一个用户群,即社交网络。
  (2)特定网判定模型:根据用户活动位置、时间重合度等规则,划分特定特征的用户社交网,如公司网、家庭网、朋友网等。
  (3)关键人物识别模型:根据用户在社交网内的影响力,结合其他资料和消费行为数据得到关键人物用户。
  (4)成员冲击力评估模型:测算初始扩散点(如离网用户、竞争对手高活跃用户或某业务订购用户)对社交网络其他成员的冲击力。
  在本案例中,数据挖掘时符合种子用户(关键人物)的条件是:
  (1)在社会网络中处于核心或关键节点,有较强的影响力;
  (2)关键人物最好本身是WLAN用户,且使用量相对较大,活动较活跃;如果不是WLAN用户,可以优先投入精力发展为WLAN用户;
  (3)与种子用户联系较多的用户中,客户行为和终端适合WLAN业务(比如使用GPRS上网,以及终端支持WLAN功能),且活动区域与种子用户大体相近。
  把符合条件的用户挖掘出来,通过短信下发方式通知种子用户推荐有礼(给予适当的奖励),将推荐的号码短信回复,运营商收到推荐客户的业务开通确认短信后,对种子用户下发给予奖励短信。模型如图3所示:
  关键人物分为“社交网内”和“社交网间”两种。无论哪种关键人物,在营销成本投放时均可以重点倾斜,达到营销在社交网络内和网络间自动传播的效果,从而降低整体营销成本。
  3.3 软件运行情况
  软件采用IBM公司的社会网络分析作为测试软件,取得较好效果。
  (1)应用软件名称:IBM SPSS Modeler Social Network Analysis 15(Group Analysis)。
  (2)系统运行环境:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.1(Santiago) x64。
  (3)软件参数说明:
  范围阈值:定义在分析中要使用的最强网络关系分数。例如,范围阈值0.2表示只使用其权重在所有权重中排名前20%的关系。这个参数的范围从0到1,允许分析侧重于组中应发生的最强关系。较高阈值产生的组在成员间拥有较弱的关系。
  最小组大小:指定组大小的下限。分析过程不会返回小于此值的组。
  最大组大小:指定组大小的上限。大于此值的组将分成更小的组。
  (4)数据输入:某地市一个月的通信详单数据8.6亿条。
  (5)运行参数设置:
  范围阈值:60;
  最小组大小:2;
  GroupSize:2000。
  (6)运行时间:4221秒。
  系统运行完成后,某地市移动用户分析产生201326个组,共有成员数为4307989个,如图4所示。但对组成员中5个成员以下的基本不用考虑,且组成员超过300个的组数量少于5个,也不予考虑。根据已经划分的组情况,找出各个组中的关键人物进行营销。
  3.4 采用社交网络进行WLAN营销的效果情况
  采用基于社交网络分析的WLAN业务“手拉手”营销活动,取得了良好的效果,具体如下:
  (1)活动开展一个月以来,通过给关键人员“种子用户”发送短信,由种子用户发展的客户达两万多户,节省了大量的渠道代办酬金;
  (2)通过该方式发展的WLAN客户由于网络覆盖原因的投诉率大大降低,比其他方式低79%;
  (3)通过该方式发展的客户WLAN业务停用退出率大大降低,比其他方式低68%。
  除了基于社交网络进行WLAN营销活动外,还可利用社交网络信息开展WLAN信号提醒,提醒用户在有WLAN覆盖区域优先使用WLAN这种高速廉价、客户体验良好的网络。但WLAN信号覆盖范围无法准确获知,信令只记录基站小区进入信息,没有热点覆盖信息。对此,笔者的解决方案是:利用社交网络特定网判定模型,找到在一层楼上班的公司用户群(公司网),如果其中有人在上班时间进入上班地所在基站小区能使用WLAN,说明该公司所在地有信号,公司网用户进入公司基站小区后,通过分析信令信息,用短信或闪信方式提示用户该区域有WLAN信号供使用。
  实施流量经营对于电信运营企业非常重要,通过分流客户离开成本昂贵的2G、3G网络,引导客户使用高速廉价的网络,提升客户的体验感知和满意度。
  3.5 采用社交网络营销展望
  社交网络营销前景广阔,在移动通信领域,社会关系网络分析方法可能应用于以下领域:
  (1)业务精确营销和病毒营销;
  (2)客户流失预警与挽留;
  (3)不良信息扩散控制和正确舆论引导等。很多电信运营公司为弘扬积极向上的社会文化都组织过短信“红段子”大赛,其中有一个内容就是通过与创作者分成的方式促进红色短信的转载。这个活动在很多地方收到了出乎意料的好效果,转载量惊人,既丰富了群众文化,又大幅刺激了业务量的增加。一个有趣的现象是:内容创意都很不错的短信,少数在短期内被转载数百万次,大部分可能只有几十上百次。如果通过社交网络分析找出其中的信息传播规律,让这些“红段子”都从“恰当”(关键人员)人或群体转载出去,转载量可能会有大幅度增加。通过找到“关键人员”,在紧急状况(如地震、暴雨等自然灾害)下优先给关键人员发短信,可以加速信息的传播。
  4 结束语
  社交网络营销作为一种新兴的营销渠道,越来越受到人们重视,对电信运营企业的营销开辟新的营销渠道,实现高效低成本具有重要意义,其突出特点如下:
  (1)社交网络营销满足电信企业新的营销策略。作为一个不断创新和发展的营销模式,其最大特点是充分发挥和展示人与人之间的沟通、互动,而这恰恰是一切营销的基础。通过这种病毒式营销,可以实现业务和产品的快速传播。
  (2)社交网络营销可以有效降低企业的营销成本。其传播的主要媒介是客户,主要方式是“口碑相传”,因此与传统广告媒体相比,可节省大量的广告投入,而且用户的参与、分享可以加深对品牌和产品的认知度,形成良好的传播效果。
  (3)社交网络营销可以实现对目标客户的精准营销。“物以类聚,人以群分”,通过对社交网络的分析,不仅可以找到合适的人群推荐合适的产品,还可以对电信营销活动进行跟踪分析,分析传播效果,优化提升,提高营销活动效果。
  总之,社交网络营销作为一种新的营销模式,可结合产品本身特点,发挥其自身优势,必将取得良好的营销效果。
  参考文献:
  [1] 林聚任. 社会网络分析:理论、方法与应用[M]. 北京: 北京师范大学出版社, 2009.
  [2] Stanley Wasserman, Katherine Faust. Social Network Analysis: Methods and Applications[M]. London: Cambridge University Press, 1994.
  [3] 邓肯·J·瓦茨. 小小世界:有序与无序之间的网络动力学[M]. 陈禹,等译. 北京: 中国人民大学出版社, 2006.
  [4] Girvan M, Newman M E J. Community structure in social and biological networks[J]. PNAS, 2001,99(12): 7821-7826.
  [5] Newman M E J. Fast algorithm for detecting community structure in networks[J]. Physical Review E, 2004,69(6): 66-133.

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