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李双杰，1987年12月，中国移动通信集团设计院有限公司 规划所 助理工程师，研究方向：家宽、视频、物联网
联系人员 王晖 中国移动通信集团设计院有限公司 规划所 北京市海淀区丹棱街甲16号（100080） 13601107742 13601107742@139.com
基于用户离网率的家宽用户预测模型
规划所 李双杰 王晖 王朋
【摘 要】：随着家宽用户规模的扩大，家宽用户的离网规模也随着不断增长，如何精准的预测家宽用户的规模不仅关系到网络资源建设的投入，也对市场营销策略的制定有着重要的影响。本文从家宽用户的消费行为出发，结合家宽用户离网率、家宽用户普及率等指标对省公司家宽用户进行精细化预测，为网络建设和业务发展提供有效支撑。
【关键词】：家宽用户离网率；家宽用户普及率；新增用户份额
1、引言
在固网宽带领域，2013年年底才拿到固网牌照的中国移动近年来增长势头持续强劲，2016年6月份净增用户高达318.9万，总数达6583.6万，2016年上半年，中国移动新增固网宽带用户1080万户，超额完成全年增加1000万用户目标。而传统的两大固网运营商中国电信和中国联通，则分别仅增59万和24.9万，总数分别达到1.18亿和7393.8亿。虽然中国移动宽带用户很有可能在明年取代中国联通，成为固网市场的第二大运营商。但伴随着用户规模的扩大，随之而来的是宽带用户的流失数也呈现不断上升的趋势，这给传统的仅基于用户家宽普及率模型的精细预测带来一定的干扰。为了更好为网络建设提供精细化的指导，需要优化现有的家宽用户预测模型，充分考虑存量家宽用户到期离网对用户发展带来的影响。
本文在家宽用户普及率模型预测的基础上，通过引入家宽用户离网率，充分考虑家宽普及率和家宽用户离网率两种影响家宽用户发展的因素，提出了基于家宽用户离网率的家宽用户精细化预测模型，并以某省份为例对其家宽用户的发展进行预测。
2、家宽用户预测模型
2.1预测模型
影响家宽用户发展的主要指标有两个：一个是新增家宽用户数，这个指标与移动公司的新增份额有关；另外一个指标是家宽用户流失数，这个指标与上年度的家宽用户到达数和家宽用户的月均离网率有关。
图2.1 基于离网率的家宽用户预测模型
为了方便表示，主要参数及其代表符号如表所示：
表2.1 主要参数表
符号 |
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代表 含义 | 移动公司家宽用户数 | 竞争对手家宽用户数 | 全省家宽用户数 | 移动公司新增用户数 | 全省新增用户数 | 全省家庭户数 | 移动公司离网用户数 | 竞争对手离网用户数 | 移动公司月均离网率 | 竞争对手月均离网率 | 新增家宽用户份额 | 全省家宽用户普及率 |
t时刻移动公司的宽带离网用户数为：
（1）
t时刻竞争对手的宽带离网用户数为：
（2）
t时刻全省的新增宽带用户规模为：
（3）
t时刻移动的新增宽带用户数为：
（4）
t时刻移动的宽带用户数为：
（5）
2.2模型测算
按照上述模型，以某省份为列，对其未来三年的家宽用户进行预测。
图2.2 某省家宽普及率
“十二五”期间，某省家庭宽带发展迅速，用户规模和家宽普及率均快速增长。截至到2015年底，某省家宽用户数达到1474万户，家庭宽带普及率提升至71.3%。未来，随着“宽带中国”政策的持续推进，某省家宽用户将延续快速增长的势头。
表2.2 2016年1-6月家宽用户相关指标
月份 | 新增家宽份额 | 离网率 | 家宽用户份额 |
1月 | 49.3% | 1.5% | 31.2% |
2月 | 48.7% | 1.4% | 31.4% |
3月 | 42.8% | 1.9% | 31.7% |
4月 | 48.9% | 1.8% | 31.9% |
5月 | 53.9% | 2.1% | 32.2% |
6月 | 56.2% | 2.3% | 32.5% |
参考2016年上半年家宽用户发展趋势，预计2016年某省移动公司家宽用户月均离网率为1.8%。预计2016年全年某省移动公司在某省新增家宽市场的份额为52.7%。规划期随着固移融合的持续发展以及智慧家庭业务的不断丰富，用户离网率预计成稳定下降趋势，新增家宽用户市场份额呈稳定上升态势。
表2.4 规划期某省家宽用户测算表
指标名称 | 单位 | 2015 | 2016E | 2017F | 2018F | 2019F | |
移动公司 | 宽带用户数 | 万户 | 576 | 642 | 677 | 714 | 745 |
月均离网率 | % | 1.9% | 1.8% | 1.7% | 1.7% | 1.6% | |
离网用户规模 | 万户 |
| 131 | 139 | 140 | 141 | |
新增家宽用户份额 | % | 52.7% | 53.2% | 53.6% | 53.9% | 54.2% | |
新增家宽用户数 | 万户 |
| 197 | 174 | 177 | 172 | |
竞争对手 | 宽带用户数 | 万户 | 898 | 953 | 992 | 1015 | 1028 |
月均离网率 | 万户 | 1.1% | 1.1% | 1.1% | 1.1% | 1.1% | |
离网用户规模 | 万户 |
| 119 | 130 | 133 | 135 | |
全省指标 | 全省家庭户数 | 万户 | 2067 | 2098 | 2129 | 2162 | 2195 |
家宽普及率 | % | 71% | 76% | 78% | 80% | 81% | |
全省家宽用户数 | 万户 | 1474 | 1594 | 1669 | 1729 | 1774 | |
净增家宽用户 | 万户 |
| 120 | 75 | 60 | 44 | |
新增家宽用户 | 万户 |
| 370 | 325 | 329 | 318 | |
按照家宽用户离网预测模型，代入相关参数可得到规划期某省的家宽用户预测结果：预计到2019年某省家宽用户将达到745万户。
3、总结
3.1 研究应用
当家宽用户的发展进入到一定规模时，家宽用户的离网数将随着提高，为了更加精确的预测家宽用户的发展，必须充分考虑用户离网对家宽用户发展带来的影响。同时市场部门也能根据用户离网情况和新增情况提前配置相应的营销资源，确保家宽用户能够持续发展。
本论文研究成果已经在《中国移动XX公司2017-2019年网络发展规划》的业务规划规划中进行了应用，分析过程及结果均得到了该省公司方面的认可。
3.2 下一步研究计划
本论文初步构建基于用户离网率的家宽用户预测模型，但仍有以下几方面需要继续深入研究：
u 随着家宽用户规模的扩大，家宽用户的结构也将随着发生变化，新增家宽用户中既包含家宽续订客户，也包含从竞争对手和净增市场新发展的用户，这两部分用户发展的成本不同，需要投入的资源也有差异，后续可结合相关数据进行更加精细的测算；
u 本文中4G用户的离网率和新增用户市场份额参考现状发展趋势进行取定，未来可以根据营销资源、家宽竞争情况构建专门的模型进行更加精准的预测。
