面向業(yè)務(wù)的端到端客戶感知評(píng)估監(jiān)控分析系統(tǒng)方案(存儲(chǔ)版)
【正文】 利用客戶感知評(píng)估體系對(duì)優(yōu)化效果進(jìn)行了評(píng)估：保持性：客戶在進(jìn)行通話的時(shí)候，異常中斷的概率，反應(yīng)用戶在通話過程中對(duì)保持性的感知評(píng)分（滿分為5分，4分以上優(yōu)秀，3分良好，2分及以下較差）經(jīng)過對(duì)功控參數(shù)和鄰區(qū)的調(diào)整，%（早晚忙時(shí)改善率走勢(shì)基本保持一致）。完整性：指用戶對(duì)語音業(yè)務(wù)使用過程中“聲音不連續(xù)”、“聽不清”等現(xiàn)象的感知類指標(biāo)。針對(duì)語音和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分別定制的端到端客戶感知評(píng)估監(jiān)控分析系統(tǒng)上線后，已經(jīng)在多項(xiàng)重要的網(wǎng)絡(luò)專項(xiàng)優(yōu)化工作中發(fā)揮了積極的作用，如1）EDGE加寬加厚：已在現(xiàn)網(wǎng)近3500小區(qū)的EDGE加寬加厚改造中引入了QoE體系評(píng)估，用于改造方案的修正；2）PDCH承載效率提升：在CBD等區(qū)域的PDCH承載效率提升專項(xiàng)優(yōu)化中引入了QoE體系，修正了優(yōu)化算法，使得提升資源利用率的同時(shí)確保了用戶感知的穩(wěn)定；3）TFD/TFU參數(shù)優(yōu)化：有效評(píng)估了參數(shù)優(yōu)化的QoE指標(biāo)變化，為最優(yōu)參數(shù)選擇提供了準(zhǔn)確參照系；4）外部SP評(píng)估：TOP20訪問量網(wǎng)站的時(shí)延及其規(guī)律分析，為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的用戶感知提升明確了方向；5）利用自定義場(chǎng)景的客戶感知監(jiān)控分析，靈活地為各種通信保障活動(dòng)提供了有效的評(píng)估和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量保障；6）面向用戶的監(jiān)控分析為集團(tuán)客戶和VIP客戶提供了端到端的業(yè)務(wù)保障，為打造一流的客戶感知奠定了基礎(chǔ)；7）系統(tǒng)有效縮短了用戶投訴的處理時(shí)長(zhǎng)，即提升了用戶滿意度，又節(jié)省了優(yōu)化人員的寶貴時(shí)間；8）有力的指導(dǎo)了網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的開展，提升了優(yōu)化工作對(duì)用戶感知和資源利用率的貢獻(xiàn)度，加強(qiáng)優(yōu)化工作的精準(zhǔn)度和均衡性。能干的人，不在情緒上計(jì)較，只在做事上認(rèn)真；無能的人！不在做事上認(rèn)真，只在情緒上計(jì)較。使優(yōu)化工作從網(wǎng)絡(luò)級(jí)的KPI指標(biāo)導(dǎo)向，到用戶級(jí)的感知導(dǎo)向。該區(qū)域主要為居民社區(qū)。利用客戶感知的評(píng)估體系，發(fā)現(xiàn)金盞鄉(xiāng)地區(qū)的客戶保持性表現(xiàn)不好，因此2011年4月下旬開始對(duì)金盞鄉(xiāng)網(wǎng)格進(jìn)行集中優(yōu)化，覆蓋類型多樣，通過優(yōu)化該網(wǎng)格內(nèi)掉話率明顯好轉(zhuǎn)，用戶的保持性得分明顯提高。按照投訴信息中的預(yù)估覆蓋小區(qū)統(tǒng)計(jì)，所選取的區(qū)域內(nèi)有投訴的小區(qū)共62個(gè)，且并未即時(shí)解決。216。舉例說明：216。系統(tǒng)界面將用戶的感知評(píng)分通過不同的顏色進(jìn)行標(biāo)識(shí)，紅色表示用戶感知差，處于用戶不可接受狀態(tài)，黃色表示用戶感知較差，需要關(guān)注，綠色則表示用戶感知良好。 分場(chǎng)景、分用戶的端到端客戶感知量化評(píng)估A. 分場(chǎng)景的QOE評(píng)估本成果能夠提供靈活的自定義場(chǎng)景的客戶感知監(jiān)控分析，在對(duì)不同場(chǎng)景分析的同時(shí)，還可以通過多個(gè)場(chǎng)景的比較發(fā)現(xiàn)短板，集中力量?jī)?yōu)化。為使評(píng)分門限能夠準(zhǔn)確的反映客戶感知，本成果中采用了多種方式方法，綜合制定了評(píng)分門限，主要采取的方法有：i. 面向一線維護(hù)優(yōu)化專家開展客戶感知評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)問卷調(diào)查，每種業(yè)務(wù)均回收問卷約150份；ii. 各評(píng)估型KPI現(xiàn)網(wǎng)情況的統(tǒng)計(jì)和分布分析；iii. 利用典型案例對(duì)客戶感知評(píng)估體系的驗(yàn)證；iv. 利用用戶投訴中預(yù)估覆蓋小區(qū)與客戶感知的評(píng)估結(jié)果對(duì)照 “四可”、“四面向”系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)基于成果中建立的面向業(yè)務(wù)的端到端客戶感知評(píng)估體系，設(shè)計(jì)了系統(tǒng)功能和界面，部署并開發(fā)了相應(yīng)的硬軟件，實(shí)現(xiàn)了“可視、可管、可分析、可溯源”的“四可”客戶感知監(jiān)控分析系統(tǒng)，支撐“面向用戶、面向業(yè)務(wù)、面向網(wǎng)絡(luò)、面向場(chǎng)景”的客戶感知評(píng)估、監(jiān)控、分析等一系列管理工作的開展。本成果中不僅利用了OMC提供的大量統(tǒng)計(jì)作為數(shù)據(jù)源，還深度挖掘了設(shè)備廠家的統(tǒng)計(jì)工具及第三方的監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)手段，并采用了諾西的Traffica系統(tǒng)和中創(chuàng)的信令監(jiān)測(cè)系統(tǒng)分別作為語音和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)源之一。從網(wǎng)絡(luò)層級(jí)上看，KQI、邏輯KPI和評(píng)估型KPI的構(gòu)建都是從小區(qū)級(jí)開始的。該系統(tǒng)在提高工作精準(zhǔn)度的同時(shí)還大大提升了工作效率，壓縮了問題持續(xù)時(shí)間，是網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的推進(jìn)器。該系統(tǒng)的引入從根本上轉(zhuǎn)變了網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評(píng)估和管理的思維模式，是當(dāng)前復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)形式下，為保證網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)和客戶滿意度的必要轉(zhuǎn)變，是網(wǎng)絡(luò)評(píng)估優(yōu)化工作中更精確的導(dǎo)航。當(dāng)上層指標(biāo)不好時(shí)，可以量化計(jì)算每個(gè)下層指標(biāo)所造成的影響。 豐富數(shù)據(jù)源的挖掘利用得到各業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)矩陣，確定所需的counter和測(cè)量點(diǎn)后，還要根據(jù)數(shù)據(jù)源狀況，采選合適的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵指標(biāo)的構(gòu)建，因此數(shù)據(jù)源對(duì)于所得評(píng)估體系最終與客戶感知的相符程度也起著至關(guān)重要的作用。 評(píng)分規(guī)則的科學(xué)制定如何將評(píng)估體系中的KPI科學(xué)的映射到客戶感知一直是相關(guān)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)所在，在本成果中，為準(zhǔn)確把握客戶感知，采用了設(shè)定門限的05分的歸一化評(píng)分方式，即對(duì)各評(píng)估型KPI，根據(jù)其所處的不同區(qū)間評(píng)價(jià)為05分六檔，其中5分為客戶感知優(yōu)秀，34分為客戶感知良好，12分為客戶感知不良，0分代表客戶感知差。在CBD區(qū)域試用結(jié)果顯示，PDCH承載效率提升達(dá)16
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