以用户感知为核心的自感知体系构建
文摘
科技
2024-05-20 12:00
北京
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数字化时代，网络运维的复杂性和不断变化的用户需求使用户感知保障工作面临诸多挑战。本文深入探讨了如何构建以用户感知为出发点的自感知体系，揭示自感知体系在网络运维中的重要性和优势，旨在更高效、智能地保障用户感知体验。希望能够给关注通信运营商用户感知分析的读者提供一定参考。
摘要：随着通信技术的快速发展，网络运维面临着用户需求多样化和网络环境复杂化的双重挑战。本文旨在探索以用户感知为核心的自感知体系在网络运维中的工作原理，通过实时监测用户反馈和网络性能指标，构建一个高效、智能的网络运维机制。文章重点介绍了自感知体系的构建过程，包括感知显化、感知诉求、感知响应和感知反馈四个关键阶段，并说明如何通过这四个阶段提升用户感知以及优化网络运维的效率。数字化时代，网络服务已成为日常生活的基础设施，其质量的优化不再局限于技术层面，而是转向了用户体验的全面革新。面对用户对网络服务期望的不断提升和需求的多样化，传统的网络运维模式亟需创新。本文探讨了如何构建以用户感知为核心的自感知体系，以实时监测用户反馈和网络性能指标，实现网络运维的智能化和高效化。利用人工智能技术，结合BO融合的指标体系，深入评估用户感知，客观量化体验，并挖掘用户深层的期望与需求。基于这些洞察，制定针对性的网络架构调整、服务优化和资源配置策略，以提升用户感知体验。此外，本文将建立一个闭环的网络质量提升机制，通过持续监测和评估用户反馈与网络性能指标，不断迭代和优化运维策略，确保网络服务的持续改进和用户满意度的持续提升。以用户感知为出发点构建的自感知体系，旨在通过精细化的数据分析提炼用户感知诉求，并以此驱动网络运维的持续改进。该体系依托于OB域融合的用户大数据评估模型，以用户价值、使用偏好、用户行为特征为关键要素，形成全面的用户画像。通过这种深入的分析，我们能够识别用户不满意的事件，并据此生成主动的优化策略。整个体系的运作分为四个关键阶段：感知显化、感知诉求、感知响应和感知反馈。
图1：用户感知驱动历程体系
通过OB域融合、AI赋能，进行数据分析，将用户对网络的使用体验转化为可量化的事件、标签和评分，构建起完整的客户画像。这一过程不仅定位了影响客户感知的关键因素，而且通过跨域、跨网的分析，形成了全面的客户感知画像，为网络质量的持续改进提供了反馈和知识积累。
深入分析用户对网络和服务的具体诉求，包括基于用户行为、业务特征、小区使用情况等网络诉求，以及基于用户套餐、资费、终端使用情况等的服务诉求。这有助于发现并解决用户不满意的潜在因素。根据显性化的感知评估，识别出感知体验不佳的用户群体，并针对这些用户生成主动关怀和修复策略。同时，结合已有的优化任务，动态调整任务内容和优先级，实现策略的实时优化。评估已实施的修复策略的效果，持续跟进用户感知体验的变化。闭环验证机制确保了策略调度中心能够根据反馈结果进行策略的增益或调整，促进了策略调度能力的持续升级和自优化。
通过这一自感知体系，网络运维能够更加精准地响应用户需求，提升用户感知和网络运维效率，确保用户获得更加满意的网络体验。
以用户感知为核心的自感知体系，是以提升用户感知和网络运维效率为目标，通过BO融合，AI赋能形成的自感知体系。以用户感知为出发点构建自感知体系驱动网络运维，对用户在使用移动网络产品与网络服务方面的全方位感知刻画与分析，以客户感知为核心进行体系化、自动化、智能化的网络规建维优营服持续提升网络质量，形成新型的、智能的、感知驱动的网络与用户管理体系，从感知显化、感知诉求、感知响应和感知反馈四个方面对网络运维展开探索。
用户满意度存在很大的主观性，从实际评测情况来看，网络类、服务类、业务类、终端类等方面均对用户感知存在影响。为了解决这个问题，要从用户的移网和家宽业务体验、服务反馈等方面综合评估感知体验，显性量化为用户感知评分，提取出满意、不满意、无感等主动类型。具体来说要做到两个融合：移网家宽融合，以用户为切入点，构建以用户为主键的贯通移动家宽双网全专业数据；B域O域融合，通过以用户为根节点开展数据血缘分析，实现网络质量、投诉数据、业务办理等触点相关B域、O域数据的融合拉通。最终立足用户感知，捕捉用户全生命周期事件，基于用户行为、用户轨迹，实现感知显化。特征显化主要基于移网家宽融合、OB域融合分析手段，建立用户基础特征、业务偏好和行为特征识别方法，找出对用户感知影响集中的业务和区域，通过各维度聚类分析挖掘不满意用户的共性特征，聚类生成不满意用户特征群体。![]()
图2：用户感知驱动历程体系
感知诉求是基于用户感知显化的基本属性、偏好、特征等信息，分析用户对网络和服务的诉求。其基本做法是通过收集和分析用户的基本属性（如年龄、性别、职业等）、偏好（如喜欢使用的业务类型、经常使用的APP等）和特征（如网络使用习惯、流量使用情况等），了解用户的需求和喜好；同时，基于网络域浏览、视频、即时通讯、游戏等使用详情评估数据业务感知情况，以及用户的套餐、ARPU、服务接触记录、投诉等情况得到质差事件，建立用户需求喜好和质差事件的关联关系，从而得到用户对于网络和服务的诉求。基于用户全域全网的“双全”画像，结合感知分类进行问题的根因定位及感知事件，因人施策。对感知问题聚类，智能化输出优化策略，赋能网络规建维优营服，实现网络策略的“一类一案”。![]()
图3：感知诉求闭环流程
（三）感知响应：制定策略针对性修复用户感知
响应用户的感知诉求，提升用户满意度。基于OB域融合的用户大数据评估模型，以用户价值、使用偏好、用户行为特征为主体形成用户画像，分析用户的感知诉求。通过融合的移网、家宽、服务域质差分析模型输出质差事件和定界原因，生成主动修复策略。综合考虑用户画像、用户轨迹等因素，对感知优化任务从任务调整和任务新增两方面进行调节。对已生成的优化任务，周期性评估其预期效果，根据影响范围和影响程度对任务的优先级进行动态调整。对没有优化任务的不满意用户生成优化方案，并根据用户画像和效果预期指导用户感知修复工作。![]()
图4：感知响应闭环流程
感知反馈一方面评估完成修复动作后的用户感知变化，另一方面以此为参考反馈策略调度的调整，实现系统自身的完善和优化。持续跟进已经执行修复策略的差感用户，评估其感知体验提升情况。效果评估结果反馈策略调度中心，根据结果增益或修改策略的生成和调度，最终促进策略调度能力的升级自优化。
为了实现对修复效果的评估，需要建立完善效果评价指标体系，监控关键指标在修复策略执行前后的变化，以此判断该策略对感知修复的提升效果。为了实现闭环验证，需要建立监控体系，帮助运营商快速捕捉用户感知变化，了解每一个策略的执行情况统计和提升效果，即时发现并调整效果不佳的策略。
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图5：感知反馈应用场景示例
本文探讨了如何通过用户感知驱动网络运维，从感知显化、感知诉求、感知响应和感知反馈四个方面详细阐述了分析用户感知提炼诉求、将用户感知关联到修复策略以及闭环管理的具体方法。通过将用户感知放在核心位置，并运用最新的AI技术，可以更加精确地理解用户的需求，提供更加个性化的服务。同时，通过对网络质量问题的持续监测和修复，可以保证网络的稳定性和可靠性，从而提高用户的满意度。
用户感知驱动网络运维技术领域仍有很多未知的研究空间。例如：如何更有效地利用和保护用户数据，如何处理大规模的网络数据等等。期待未来的研究能够解决这些问题，进一步推动网络运维技术的发展。总的来说，用户感知驱动的网络运维是通信行业的一个重要方向，值得继续深入研究和探讨。
参考资料
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