从计费停复机运营再谈周期性业务的优化思考

计费最怕的是什么?


从计费出账加速的设计谈周期性业务的优化思考icon-default.png?t=N7T8https://blog.youkuaiyun.com/whalecloud/article/details/129279437

一文中,我们讨论了计费专业同学的一号恐惧症,除了要在短时间内完成出帐的压力以外,还需要给收完租费余额不够的用户停机,给因为余额不足停机缴费了的业务复机。

很不幸,停机和复机业务的高峰期,都发生在月初。

目前4G、5G套餐的费用大部分都是在月初一次性收取的,月初用户费用产生后会生成大量的停机工单,导致大量用户进行充值。随着月初的停机量、充值量的不断提高,随之而来的充值到帐不及时、停复机工单处理不及时等问题,严重影响用户感知。客服的妹子也因此受到了10000、10010、10086点的伤害。

这其实是一个周期性业务的优化问题。解决此类问题的思路主要就是削峰填谷,也就是把高峰的压力分散到平时。所不同的是,对于出帐,我们解决的手段是对内部流程进行改造和重组;对于停复机,现有流程、程序没有太大的优化空间。

那除去动用钞能力增加机器以外,还有什么办法呢?

我们的手段是依托大数据的分析,对外部用户进行更加细致的分层和分级,充分利用现有流程做到:

精准的引导用户的充值缴费习惯,使用户在停机前就已经充值。避免在月初欠费后再充值。

评估用户对分散停机的接受程度,区分用户群,按照用户群进行延时停机。

引导用户提前缴费

先聊聊第一点。

想要引导用户的充值缴费习惯,我们首先需要搞清楚用户为什么会在月初集中进行充值缴费?

关键还是没有提前给用户进行提醒,导致用户在月初被停机后才集中进行充值缴费,提醒不到位主要包括如下几个方面:

  • 夜间停机无提醒

    月初增值业务收费、日租日优惠、信用额度到期停机均在夜间执行,大批量用户在夜间触发停机。但夜间因免打扰规则,短信无法触达用户,用户夜间停机时往往没有提醒。

  • 停机与提醒无间隔时间

    日常停机与停机提醒同时触发。用户收到停机短信后往往已停机。

  • 关键短信场景缺失

    停机短信仅对主卡发送,副卡关联停机无提醒短信,沉默主卡用户往往收不到短信。

  • 触点单一

    短信作为提醒用户手段,形式过于单一,可能漏看、被拦截。用户感知不敏感。

原因知道了,那怎么优化呢?首先是加强我们的提醒引导,尽可能引导用户提前进行充值缴费,其次是对停机工单进行分流管控,分用户群延迟停机,降低月初的集中停机工单量。

想要引导用户提前缴费,需要以用户为中心,站在用户的角度,给用户提供更精准的、更及时的、更贴切的提醒,这样用户才更愿意掏钱提前缴费。

从以下几个方面入手进行提醒优化:

01 月末预存提醒

每月月末几天,对余额不足支付次月套餐费的用户发送提醒短信和微信公众号通知,建议用户提前预存月度套餐费用,同时推荐给用户app、微信、支付宝等多种缴费渠道,告知用户良好的缴费行为将累计信用,鼓励用户提前缴费。

分析用户缴费行为,精准定位用户群体,针对不同用户群体发送不同的短信内容,实现短信内容个性化,提升缴费成功率。

多触点告知用户余额,对月末月初催缴短信实行已绑定微信公众号的用户不再推送短信,仅推送微信,有效降低短信量,如果用户24小时内未点击微信公众号,则重推短信给用户。

02 月初缴费提醒

每月月初某日,对待停机用户发送催缴提醒短信和微信公众号通知,建议用户尽快进行缴费避免被停机。

增加短信推送判断,针对已停机用户和已缴费用户,不再推送催缴短信,减少短信工单量,同时增加短信限流能力,避免短信延迟。

催缴短信中欠费信息更明确,避免因缴费过少而停机,提升用户感知。

03 月初多波次催缴提醒

每月月初至月中,对待停机用户多波次发送催缴提醒短信和微信公众号通知,建议用户尽快进行缴费避免被停机。

支持实时判断用户是否达到停机条件,对已停机、无欠费等用户不再催缴,减少短信工单量。支持使用集团AI语音外呼催缴,实现催缴手段多样化。

04 余额不足提醒

当用户使用语音或数据业务时,用户余额不足以支付所产生的费用时,就会给用户发送余额不足提醒,建议用户尽快进行缴费避免被停机。

调优提醒触发条件,对触发停机的用户不再生成余额不足提醒,降低短信量,避免过度打扰用户;简化提醒模板,只保留普通余额不足提醒及信用余额不足提醒,简化日常运维和客服解释口径。

05 停机提醒

当用户即将被停机前,会给用户发送停机提醒。

副卡关联停机提醒,解决沉默主卡停机提醒无法触达的问题;停机提醒展示优化,调整停机提醒欠费展示为帐户欠费,若为单位帐户触发的提醒,仅展示用户个人欠费,避免单位帐户欠费金额过大造成用户误解。

分用户群延迟停机

再聊聊第二点。

前面我们提到,月初用户费用产生后会生成大量的停机工单,导致大量用户进行充值,此时计费系统以及网元侧的停复机处理性能压力都是巨大的,一旦计费系统或网元侧复机处理不及时,都会引发用户投诉。

想要解决这个问题,很多同学想到的是增加系统的处理能力,这样势必需要扩容硬件,不仅需要增加投资,而且只是在月初集中使用,其它时间这么大的处理能力将无用武之地,造成硬件的大量闲置浪费,而且计费侧可以通过堆硬件扩容系统能力,网元侧也未必可行。

那怎么办呢?我们回过头来想下,停机的目的是什么?是限制用户使用,是控制欠费,但是在现在实名制的大前提下,实际上欠费已经不用担心收不回了,反而我们应该多鼓励用户使用。基于此前提,实际上我们可以放慢停机的节奏,先对低端用户进行停机,针对高端用户,我们可以延迟几天再给用户停机,也就是分用户群延迟停机。

分用户群延迟停机主要涉及两个方面,一方面是如何分用户群,一方面是如何延迟停机。

如何分用户群?

分用户群的目的,实际上是分析不停机用户行为特征,建立基于停复机压降的信用评估模型,提升高信用用户的缴费习惯。

建立用户等级模型,根据用户的消费水平、往月停机时长、历史停机次数、缴费行为、缴费金额等等信息,对用户行为进行智能分析。按1~10的维度给用户区分等级,并给用户属性打上标签,如下图:

通过对不同等级、标签的用户的平均缴费时长进行智能分析,针对不同等级、标签的用户建立不同的提醒策略和延迟停机时长等。

如何延迟停机?

延迟停机的目的是鼓励高等级用户多消费,通过建立用户信用等级模型,按等级高低对用户进行延迟停机。为用户进行停机前提醒预留足够的缴费时间。同时增加预估余额不足提醒,提醒用户分流缴费,减少停机量,提升用户体验。

延迟停机的举措主要包括月初分流停机和日常信控优化两个方面,详细的举措我们可以看下图:

月初分流提醒及停机:

通过信用度模型输出用户信用度,圈定延迟分流停机用户。详细如下图。

发送停机提醒最多两小时后执行停机,不同等级的用户提醒后延迟停机时间不一样,详细如下表:

日常信控优化:

夜间不停机:必须发送停机提醒才能执行停机,目前夜间免打扰期间不发停机提醒短信,所以夜间调整为不再停机。

停机延迟:为给用户提供足够时间缴费,停机提醒发送两小时后执行停机。

高额欠费立即停机:为避免用户产生高额欠费,若用户欠费超200元,则立即停机。

信用度授信:对于高信用度用户增设补充分级授信,避免低欠费停机。

取得成效

实践是检验真理的唯一标准,再好的想法,也要通过实践的检验,我们在某省进行了停复机运营的试点,取得了可喜的成绩。

  • 停机次数大幅下降:在出帐用户数稳步上升的情况下,试点后月停机量普遍低于试点前,试点后整体停机的用户数同比降幅20%以上。
  • 万号话务大幅下降:试点后欠费用户万号来电率下降到1.2%左右,降幅达到50%以上。
  • 月底预存金额大幅增加:试点后预存金额普遍高于试点前,试点后月末预存金额同比增幅10%以上。

综上所述,通过提醒优化举措引导用户提前缴费,并通过用户信用等级进行延迟停机,可以有效降低停机量,减少复机不及时的投诉,从而提升用户体验,加快企业资金回笼,也基本解决了我们月初停复机的恐惧症。

在计费系统日趋成熟稳定的背景下,计费业务的未来发展将逐步走向业务运营,停复机业务的运营可算是走出了成功的第一步,在此也期待我们未来能有越来越多的运营类业务发展取得成功,给咱们的客户带来价值。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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