移动网络NPS提升方法探讨及建议

张 斌，赵 兴（中讯邮电咨询设计院有限公司郑州分公司，河南郑州 450007）

1 概述

净推荐值（NPS——Net Promoter Score）是度量“客户向他人推荐某品牌或产品倾向”的指标，是当前国际通用的衡量客户行为忠诚的核心指标，本质上是一种反映客户口碑及行为忠诚的指标。

网络NPS 指标是用户对网络感知的直观反映，是运营商口碑的直观体现，关系到运营商的品牌形象及业务发展。伴随移动互联网业务的快速发展，移动通信市场竞争愈发激烈，改善客户口碑，提升企业品牌形象对运营商来说显得尤为重要。因此，需要开展移动网络NPS 研究，找出制约移动网NPS 指标的关键因素，提出提升NPS的有效方法和策略。

2 NPS提升研究思路

NPS 是基于用户调查的指标，强调用户的主观感受，无法直接反映网络指标，因此需要建立NPS指标与网络KPI指标的关系。主要研究思路是以NPS 调研用户的位置信息为切入点，提取NPS 调研用户的行动轨迹、经常驻留小区等信息，然后提取小区的网络KPI指标，数据分析得出KPI指标与NPS指标的对应关系，找出影响NPS指标的网络因素。

建立基于KPI 的NPS 评价体系，即对各KPI 指标进行打分，然后加权得出小区的综合得分。验证小区得分与NPS 指标的对应关系，判断评价体系的合理性、有效性，不断迭代调整评价体系。

对NPS 贬损和投诉用户进行画像，了解贬损用户特征。建立NPS 提升的网络、用户双轮驱动制度，聚焦KPI质差小区，聚焦潜在贬损用户常驻小区，筛选出NPS聚焦小区。坚持多部门协同，对于NPS聚焦小区，坚持建维优一体化原则，遵循先维护后优化再建设原则。定责到部门，给出任务清单。

NPS提升的整体研究思路如图1所示。

3 NPS提升的方法流程

3.1 NPS与KPI指标的映射

图1 NPS提升研究思路

3.1.1 KPI参数的选择

网络NPS 调查主要包括语音和上网两方面，对应网络的CS 域与PS 域，目前阶段，3G 为主力语音承载网，4G 为主力数据承载网，因此在选取网络指标时主要考虑3G 语音业务相关指标包括CS 域无线接通率、软切换成功率、CS 域掉话率等指标，以及4G 的数据业务相关的覆盖满足度、小区退服总时长、小区忙时PRB 利用率、忙时单用户平均下行速率等指标。无线网络指标庞杂，因此在做选择时只考虑关键指标，与用户感知联系密切的指标。

NPS 用户感知与网络KPI 指标的对应关系如图2所示。

3.1.2 KPI阈值的确定

对于每个NPS用户，针对其经常驻留的TOP10 3G小区，关联O侧小区级网络指标，通过加权计算调查用户的加权KPI，此外还提取小区的话务量数据作为权重，具体指标如表1所示。

以CS 域掉话率为例，用户的KPI 加权值计算如下：

4G网络的KPI指标加权计算过程同3G，具体指标如表2 所示。以网络覆盖满足度指标为例，计算过程如下：

图2 NPS感知与网络KPI指标映射关系

表1 3G关键指标选取

表2 4G关键指标选取

此外，为了进一步增加采样范围，还可以增加网络投诉相关数据，投诉用户的KPI 取定与NPS 用户类似，对于每个投诉用户，对于投诉点周边3 个小区，关联O 侧小区级网络指标，通过加权计算投诉用户的加权KPI。此外，认为投诉用户在此3个小区内都为贬损用户。

根据NPS 用户和投诉用户的KPI 指标，以及用户的NPS 调查评分（投诉用户视为贬损用户），可以得出用户评分与用户KPI的对应关系如图3和图4所示。

由以上分析可知，用户的NPS 评分与网络的KPI指标无明显线性关系，但是具有相关性，从统计角度看，KPI 的指标变化会引起用户NPS 评分的变化。如建设满足度，整体看建设满足度越低，网络NPS 得分越低；下行用户平均感知速率越高，NPS得分越高。

可以将NPS 明显降低处对应的KPI 指标作为KPI的阈值，如CS 域掉话率大于0.05%时，NPS 值由15 跳变为-11，因此可以将CS 域掉话率阈值定为≤0.05%。在实际操作中，还要考虑一定的余量，本次KPI阈值的取定如表3所示。

3.2 基于KPI的移动网NPS指标评价体系

根据KPI 阈值，对于KPI 指标进行打分，原则上指标等于阈值取零分，指标劣于阈值取负分，指标优于阈值取正分。

根据网络指标对用户感知的重要性进行权重设置，重要性越高权重越高，根据指标打分及权重对小区进行加权评分，并进行排序，得分低的小区为潜在贬损小区。

3G、4G网络具体的打分办法如表4和表5所示。

3.3 评价体系与NPS的验证

为了验证评价体系的合理性和有效性，需要选取NPS 用户常驻小区，根据基于KPI 的指标评价体系计算得出各小区得分，同时根据各小区对应的NPS 用户贬损、中立、推荐的情况，可以得出各分数段对应的NPS值，找出对应关系，从而验证评价体系是否合理。

图5 给出了小区得分与NPS 对应关系，从图5 可知，3G、4G小区得分与NPS值整体上成正相关的关系，小区得分越低，NPS 评分越低，潜在贬损的概率越大。

图3 NPS评分与3G KPI指标的相关性

图4 NPS评分与4G KPI指标的相关性

表3 关键KPI阈值取定

表4 3G网络关键指标打分办法

此外，还可以根据全部样本小区和样本中质差小区TOP100进行对比分析（见表6和表7），从表6和表7可知，无论3G 小区还是4G 小区，排名前100 的质差小区，贬损用户占比远高于全部样本小区，NPS值较全部样本小区明显偏低。

由以上分析可知，基于KPI 的移动网指标评价体系，一定程度上能够反映KPI指标和NPS的对应关系，对于预判小区NPS 贬损是有效、可行的。但是，由于NPS 的主观性以及KPI 指标的复杂性，该评价体系需要在实际操作中不断迭代完善，以达到最优的可靠性。

表5 4G网络关键指标打分办法

3.4 贬损用户画像

某省联通近2 年NPS 抽样用户中有年龄数据的共8 783位，其中贬损用户2 326位，推荐用户3 592，中立用户2 865 位。对所有抽样用户分年龄段进行数据分析，结果如图6所示。

从用户年龄来看，25～34 岁年龄段的用户贬损率最高，35 岁以后随着年龄的增长，用户贬损率逐步降低，55岁以上用户贬损率只有15%。

从性别看，女性用户贬损率为23.2%，略低于男性用户的25.1%，女性推荐率为47.6%，略高于男性用户的45.6%。

图5 小区得分与NPS对应关系

表6 质差小区TOP100与全部3G样本小区对比

表7 质差小区TOP100与全部4G样本小区对比

图6 NPS评价与年龄关系

此外，通过B域数据分析，还可以关联NPS用户的终端、ARPU值、MOU、DOU等信息，综合多个维度信息进一步提高贬损用户画像的精准性。

3.5 双轮驱动NPS提升

建立NPS 提升的双轮驱动机制，既通过网络的综合评分，预判出潜在贬损小区，又通过用户画像，找出潜在贬损用户，关联贬损用户常驻小区，最后取并集得到需要重点关注的NPS 聚焦小区，整体流程如图7所示。

图7 网络用户双轮驱动

潜在贬损小区的判断可以根据小区综合评分是否达到关注门限，根据第3.3 节的分析，当小区得分低于某一值时，NPS 出现明显下降，如4G 小区得分＜-1时，对应上网NPS 由10.09 跳变为-3.6，则将-1 定为关注门限，如图8所示。

潜在贬损用户的判断可以通过用户特征与第3.4节分析得出的贬损用户特征（年龄、ARPU 值、MOU、DOU等）进行匹配，匹配度高的即认为是贬损用户。

3.6 建维优分拣

对于NPS 聚焦小区，需要对网络指标进行进一步分析，除第3.1 节关键指标外，还需要提取分析的网络指标包括CQI 指标、重叠覆盖指标、切换指标、干扰指标、扩容指标等。对所有指标进行系统地梳理分析，深度分析制约网络质量的因素，定责到相关部门，建立清单制管理办法，具体建维优责任分拣如表8所示。

4 NPS提升建议

由以上分析可知，NPS 指标不仅是用户的主观感受，也是网络质量、网络指标在用户侧的反映。NPS指标可以与网络指标建立映射关系，对NPS 贬损用户可以通过大数据分析给出清晰的用户画像，NPS 提升就有了强有力的抓手，NPS提升可以化被动为主动，提前预判，主动化解影响NPS 的因素。关于NPS 提升有以下几点建议。

图8 小区门限的取定

表8 建维优责任分拣

a）建立NPS 贬损小区预判机制，选取网络关键KPI 指标，找出KPI 和NPS 的对应关系，建立基于KPI的移动网指标评价体系，对于达到关注门限的潜在贬损小区重点关注。

b）对贬损用户进行画像，掌握贬损用户特征，找出网络中潜在的贬损用户，对于潜在贬损用户的常驻小区重点关注，建立网络、用户的双驱动。

c）NPS 提升要和精品网的创建结合起来，对于NPS 聚焦小区提升网络质量、提升网络KPI 指标（特别是弱覆盖率、用户感知速率、退服时长、PRB 利用率等影响用户体验的关键指标）。

d）坚持建维优一体化，先维护后优化再建设的原则，既要明确责任分工，又要部门协作，确保NPS 提升工作落地的时效性和有效性。

e）提升NPS 不能光靠网络部门唱“独角戏”，也需要市场部、客服部等前端部门的深度参与，在网络口碑宣传推广、终端引导、套餐引导、用户关怀等方面给予充分支撑，创建多部门联动的NPS综合保障体系。