数据业务渠道健康度评估模型设计说明书.doc

数据业务渠道健康度评估模型分析设计说明书版本号 1.0项目名称数据业务渠道健康度评估模型文档名称数据业务渠道健康度评估模型分析设计说明书版本号1.0发布日期2009-5-1文档变更记录版本修改章节修改类型日期修改人备注2目 录1.模型概述12.业务理解与目标定义12.1 模型定义12.2 目标定义13.数据准备与数据探索23.1 数据准备23.2 数据探索44.模型构建54.1 建模工具54.2 建模流程65.模型评估115.1 模型评估115.2 结果解释126.模型部署13附录一13附录二131. 模型概述在2008年建设渠道健康度模块基础上，为确保数据业务健康度评价工作有效性及考核体系的全面性，渠道健康度二期评估模型以”聚焦、客观、准确、及时、可执行”为导向，重点关注大市场的质量控制与数据业务自身健康度两个方面，合理评估数据业务渠道健康度发展水平，实现渠道发展质量的全面提升。2. 业务理解与目标定义2.1 模型定义数据业务渠道健康度评估模型分为两部分：分公司质评估模型、超高办理量复核模型，实现对数据业务渠道健康发展的全面评估与监控。通过“sim”评价法，在评价标准（standard）、评价指标（index）、评价方法（method）等方面进行深入研讨与开发。2.2 目标定义以”聚焦、客观、准确、及时、可执行”为导向，重点关注大市场的质量控制与数据业务自身健康度两个方面，合理评估数据业务渠道健康度发展水平，实现渠道发展质量的全面提升。具体来说，通过渠道健康度评价实现价值管理的四大提升：1、界定各渠道的结构与功能；2、各渠道的投入与产出；3、确定各渠道的管理模式；4、实现目标与过程管理的统一。3. 数据准备与数据探索3.1 数据准备3.1.1 分公司质评估模型分公司质评估模型根据各分公司店员积分销售的目标用户进行识别、监控和管理，为数据业务销售的目标用户健康情况评判提供参考依据。通过多指标综合打分，识别并评价各渠道及分公司高质量用户的发展情况。一、高质用户评估模型分析1、确定分析目标用户群：通过店员积分当月开通数据业务的目标用户群2、高质用户评价各分公司高质用户评价=1-各分公司低质用户占比各分公司低质用户占比=各分公司不健康用户/各分公司店员积分发展的总用户其中不健康用户即低质用户标准如下：不健康用户分析指标一级指标二级指标系数评价周期评价标准低质用户占比是否同imei（通话）1当月是同imei均为不健康是否低arpu（ 0.5 时，判定为不健康用户是否低mou（=10）分钟号码数达标比例=50% ：复核后办理量=所有号码业务办理总量；达标比例分公司管理层-分公司店员的逐层管理和监控。数据业务部渠道管理人员评估各渠道开展数据业务的质和量，每月定期对分公司办理数据业务情况进行通报：（1）对渠道办理量情况进行日监控和月监控，及时分析渠道对业务的影响。（2）通过分公司质评估对分公司数据业务渠道办理情况进行评估，掌握各分公司的数据业务办理趋势。（3）分析办理数据，对渠道套利情况进行监控。（4）在全公司层面对店员办理数据业务情况进行考核。分公司管理人员从系统中获取自己分公司和片区数据业务办理情况，分析趋势，及时进行管理，调整数据业务发展策略方案；店员通过系统对数据业务办理情况进行分析，掌握个人指标完成情况，并通过横向对比，了解差距。各个角色作直线管理、协调管理、沟通管理、意愿表达的多角度结合。5.2 结果解释由系统分公司质评估模块，得出分公司质得分，作为分公司分析评估数据业务渠道健康度的标准。从2009年10月份数据看，顺义分公司得分最高，房山分公司次之。而分公司高质用户得分最高的为密云分公司。数据日期分公司总得分高质用户占比得分12580活跃量占比得分彩信活跃量占比得分gprs活跃量占比得分手机报活跃量占比得分2009-10-01顺义86.336418.769914.236220.000018.889014.44102009-10-01房山84.439419.855418.569214.049717.359914.60502009-10-01朝阳80.979812.789718.332213.926619.940715.99052009-10-01怀柔73.381514.927720.000011.36098.750118.34262009-10-01中心区72.278613.127015.729414.286314.673114.46262009-10-01密云69.382420.000017.55924.700515.737211.38542009-10-01南区68.958014.750111.12848.937217.569016.57312009-10-01海淀68.840618.56966.93577.128920.000016.20632009-10-01昌平63.040513.497313.36656.93969.237020.00002009-10-01通州58.537212.787211.31855.325411.939417.16652009-10-01大兴55.249214.72488.58168.676910.195013.07072009-10-01平谷53.35569.259414.142712.74313.604313.60592009-10-01延庆52.44417.935514.38590.852018.293010.97752009-10-01西区24.39808.78011.95130.52545.29257.84856. 模型部署分公司质评估模型中不健康用户指标权重的确立：为了建立合理的分公司质评估体系，在模型探索中实践了多指标多权重的数据探索。最终为了保障和大市场对分公司和店员评估口径一致，采用了大市场评估指标权重，并可大市场保持权重变化一致性，且可以前台调整权重，随时变更指标权重，适应数据业务渠道健康度的发展要求。该模型评价体系的建立完全针对数据业务渠道营销的实际，在指标设计过程中考虑指标结构的严谨性和数据的可获取性，便于实际操作；全市统一的评价体系与标准，统一的数据市场调研与数据源，不同类型渠道、同一类型的各个渠道在同一评价标准下进行；系统需求规划书简单明了，系统开发的复杂程度低，便于在经分系统上实现，可复制程度高，利于推广。数据业务健康度的评价模型，提出了数据业务健康度模型建立的理论支撑，并实现数据业务健康度的量化管理；借助模型，形成了数据业务健康评价的指标体系