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运营商构建云评价体系的三个用户维度

2015-07-23  来源:中国信息产业网-人民邮电报  作者:张凌

一条小河挡住了去路,小马为难了,问计于老牛。老牛说:“水很浅,刚没小腿,能趟过去。”可是松鼠却说: “深得很哩!昨天我的一个伙伴就是掉在这条河里淹死的!”对同一件客观事物,不同的人会有不同的评价。要像小马一样去亲自试试吗?No。互联网时代信息量大且变幻莫测,已经不允许我们去一一尝试,时间、人力、收益比是现代人不得不考虑的因素,用户需要最快得到准确率最高的答案。

“云”可以帮用户做到。基于云计算可以构建这样一个云评价体系。第一步,将每个独立个体的每个可记录行为以时序存储下来;第二步,通过关联算法找到某个维度或为某些维度上最接近的个体;第三步,及时发现个体最接近的行为诉求,并以合适的方式让用户实现诉求。

第一步所有的网站和App都能做到,也有各种数据库和标签云在做这个事情;第二步,社交网络有着各种成熟的好友推荐算法;第三步,基于位置的LBS服务和基于时间触发的通知系统都在尝试如何更为接近用户诉求,但仍存在信息过载和信息干扰问题。

牛和松鼠都是小马的朋友圈人物,但是从某一维度比如身高来讲,松鼠的意见不具备参考价值。就从最关乎用户切身利益的衣食住行来举例:衣,淘宝爆款可能销售过万评价五星,但是各种奇葩“买家秀”暴露了不同用户的巨大审美差;食,一个堪称完美的自助餐,却不乏土豪给出很低的分值附带评价说缺蟹脚缺名酒;住,一个糟糕的小民宅会得到很高的分值,而到了现场才发现理想是天堂现实是魔鬼;行,推荐路线经常是3路转2路再转11路,而用户却往往发现约个司机或顺风车更为方便。不同的人群承受阈值和心理预期都是不一样的,“甲之蜜糖,乙之砒霜”。

这里涉及用户聚类问题,算法已经发展得很成熟,划分法、层次法、基于密度、基于网格、基于模型等不一而足,其应用也已经在电商领域广泛开展。目前这些算法的数据主要包括三类:商业数据、评价数据、社交数据。数据的来源主要是网页浏览行为和App使用行为。这里我们其实一直忽略了用户的通信行为,或者广义上说,运营商可把握的用户行为。

在运营商的移动核心网络上,传输着很多有用的动态信息,比如用户位置信息、开关机状态信息、忙闲状态信息以及分组网上用户上网访问地址信息、网页停留时间信息等。在运营商的支撑系统中还有许多静态数据,包括用户的姓名、住址、性别、年龄、消费层次、交费习惯、套餐订购情况、增值业务订购情况、咨询、投诉记录等,这些信息可以真实地反映用户的业务使用状况、消费行为、消费习惯、消费层次。同时,运营商还可以获取用户的一些社会特征信息,比如同属一个集团用户、通话对象频次、通话时段、每次通话时长、处于相同的行程轨迹、同时进行省间漫游/国际漫游等。这些数据整合起来可以构建成一个高起点的统一平台,集数据采集、数据处理和数据开放功能于一体,为电信运营商和业务系统开发商基于以上数据构建多种增值业务。

基于类似的数据库可以构建一种云评价体系,数据来源融合用户网络行为特征和实际通信行为特征,来实现去伪存真。它可以打破平行搜索引擎竞价排名的尴尬,它的信息追踪可以涵盖用户7×24小时的行为,避免了垂直网站各自为政带来的用户分析偏颇。

云评价体系旨在使用户聚类更加具体和客观,其用户标的和用户分级可侧重增加三个维度。

价值维度

“大热天的正午,一个农妇做事做得正苦,忽而叹道:‘皇后娘娘真不知道多么快活,这时还不是在床上睡午觉,醒过来的时候,就叫道:太监,拿个柿饼来!’”——鲁迅《人话》。柿饼于农妇,不恰当的比一下,也许就像卫生堪忧的私人客栈于穷游一党。住惯了四季悦榕庄的住客如果看到订房网站的高分就去订,显然不会满意。期望值不一样,消费观不一样,价格承受度也不一样。云评价体系基于用户的话单数据、集团信息、漫游记录、位置记录、酒店上网记录,可以大致得出用户的消费层级和喜好地点。

关键词:用户网络 用户行为 云计算