基于广义热点投诉基站的投诉量压减方法

运营与维护

电信工程技术与标准化

基于广义热点投诉基站的投诉量压减方法

李网扣

（普天信息工程设计服务有限公司，北京 100088）

摘 要

面对广义投诉无法有效的和网络指标相联系的情况，本文制定了广义热点投诉基站的投诉量压减方法，通过

识别用户居住地和工作地驻留小区，制定热点投诉基站的判定标准，开发智能化方案输出工具以及设计“红

橙黄蓝”机制等方法极大地提高了投诉处理效率和投诉处理准确度，减少处理投诉人员的处理成本，取得了

良好的经济效益。

关键词

热点投诉；四象限；驻留小区

中图分类号文献标识码文章编号

TN929.5 A 1008-5599（2021）03-0036-03

网络质量和用户满意度是运营商的核心竞争力，其

中用户投诉处理是运营商服务工作中提升客户感知、增

加客户粘性和发现网络黑点的有效手段。通过用户投诉

处理能深入了解客户在网络功能和性能上的真实诉求，

现阶段投诉处理需要投入大量的人力物力，处理方式仍

然为常规的“实地测试、问题分析、解决方案实施、电话

回访”模式，总体处理效率低，且无法有效与网元（比如

基站）联合，常常会发生网络总体指标较好而投诉却不见

好转的情况。另外，资源是有效的，如何针对用户投诉和

经济效益双重考虑精准投放也是急需解决的问题之一。

网络、资源、效益的协同发展。

1.1 投诉用户居住地和工作地的定位方法

居住基站判定标准：居住地的判别依据为0-8点、

20-24点停留时间最长的小区为居住基站。

工作地基站判定标准：9-18点停留时间最长的小

区，且在基站周围500 m范围内停留时间大于4 h、每

月停留天数大于等于15天的为工作地小区。

用户投诉基站聚类方法如图1所示。

1.2 热点投诉基站的判定标准

按照CGI对应基站为单位汇聚广义投诉，确定热点

1 解决思路

通过识别用户居住地和工作地驻留小区，

制定热点投诉基站的判定标准，开发智能化

方案输出工具以及设计“红橙黄蓝”机制等

方法挖掘用户投诉与基站之间的联系，以及

资源投放和经济效益之间的联系，实现用户、

收稿日期：

2020-07-13

图1 用户投诉基站聚类方法

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投诉基站判定标准，基站对应的投诉量大于等于10判

定为热点投诉基站。

1.3 智能输出解决方案

解决方案自动化输出方法如图2所示。

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量大于等于30件, 基站内RRC连接用户数小于等于

300个，此类标注为黄色，投诉量相对较多，用户量较少。

（4）投诉“少”，用户“少”：热点投诉基站月投诉

量大于等于5件且小于等于30件, 基站内RRC连接

用户数小于等于300个，此类标准为蓝色，投诉量相对

较少，用户量较少。

图2 解决方案自动化输出方法

自动与网优平台匹配网络问题：故障、基础性能指

标、弱覆盖、高干扰、容量不足、2G/4G协同和传输等

网络问题。

根据网络问题形成综合性解决方案：根据热点投诉

基站对应多个维度的网络问题，对其进行画像，确定综

合性解决方案。

1.4 通过四象限法建立“红橙黄蓝”处理机制

为了更精准的资源投放，实现网络与市场的协同发

展，对热点投诉基站建立“红橙黄蓝”处理机制投诉量

和用户数为基础，通过四象限法将热点投诉基站分为4

类，如图3所示。

（1）投诉“多”，用户“多”: 热点投诉基站月投

诉量大于等于30件,基站内RRC连接用户数大于等于

300个，此类标注为红色，列为第一优先级，重点督办，

联合相关单位，维护集中优势资源重点解决此类问题，

实现资源、用户满意和效益的同步提升。

（2）投诉“少”，用户“多”:热点投诉基站月投诉

量大于等于5件且小于等于30件, 基站内RRC连接

用户数大于等于300个，此类标注为橙色，投诉量相对

来说较少，但是用户量大，潜在投诉用户多，列为第二

优先级。

（3）投诉“多”，用户“少”：热点投诉基站月投诉

本成果解决了广义投诉处理的三大难题。

（1）根据客户提供的用户时间和投诉号码，通过端

到端平台获取用户驻留小区并与用户行为匹配，精准定

位覆盖用户居住地和工作地的基站，基本锁定80%投诉

对应的基站。将用户维度的问题聚焦到网元维度的问题，

作为网络质量与用户满意度的桥梁，提高投诉问题的效

率和准确性。

（2）将热点投诉基站自动与网优平台匹配多个维度

的网络问题，根据多个维度的网络问题形成综合性解决

方案，大幅度提高解决效率。

（3）通过四象限分析将热点投诉基站做进一步的细

分，以用户投诉量和基站RRC连接用户数为基础建立

“红橙黄蓝”机制，确定处理优先级，同时做好规划资

图3 “红橙黄蓝”处理机制

2 实践情况

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表1 经济效益和社会效益提升

类型一级目标二级目标增益计算方法

人工成本

折合人工成本约按照每天每个投诉点测试1人，预估全年每天可节约问题测试8 000人的

400余万元网优工程师消耗（按照人工成本500人天计算）

折合成本

约100余万元

按平均全省全年减少上站10 000次，再按照平均每天每组可完成4次上站

调整，全年省将节约2 500天的用车。按一天用车400元计算，折合成本

节省约100万元

经济

效益

降本增效

车辆成本

企业形象

社会

效益

企业竞争力

实现以客户增强客户感知，更快速的满足客户功能性和情感性诉求，及时改善客户对移动网络的满意

为中心提升客户满意度度，提升企业形象

持续保持市场和为用户投诉、网络运维、资源投入等提供多样化支撑，提升企业的整体竞

网络领先效益的协同争力

源的精准投放，实现网络与市场的协同发展。

益和社会效益，见表1。

3 效果评价

3.1 工作效率或质量提升

投诉问题定位时长由12 h降低至2 h以内，工单处

理时长由24 h降低至6 h以内,工作效率得到明显提升；

投诉解决及时率由70%提升至92%，改善31%，投诉处理

效率明显提高。优化后地市EOMS周投诉量从2 603单降

至1 880单，降幅27.75%，整体网络类投诉量明显下降。

3.2 经济效益和社会效益提升

节省投诉处理人员的人工成本和车辆成本，另外对

资源精准投放也有一定的潜在价值，取得良好的经济效

4 结束语

本文制定的热点投诉基站的定位方法主要解决了如

何将用户投诉与基站、资源投放与经济效益相结合的问

题，实现了网络质量、用户感知和经济效益3个层次的

全面提升。

参考文献

[1] 漆晨. 电信企业大数据分析、应用及管理发展策略[J]. 电

犧

信科学，2013(3).

[2] 张俊. 移动通信网络中大数据处理的关键技术研究[J]. 电信

网技术，2014(4).

Complaint reduction method bad on generalized hot spot complaint ba station

LI Wang-kou

(Putian Information Engineering Design Service Co., Ltd., Beijing 100088, China)

Abstract In the face of the situation that generalized complaints can not be effectively associated with network

indicators, this paper develops a method to reduce the number of complaints of generalized hot complaint

ba stations. By identifying the residence and work place of urs, formulating the judgment standard of

hot complaint ba stations, developing intelligent scheme output tools and designing "red orange yellow

blue" mechanism, the effi ciency and effi ciency of complaint handling are greatly improved. The accuracy

of handling complaints, reduce the cost of handling complaints, and achieved good economic benefi ts.

Keywords hot spot complaints; four quadrants; resident cell

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