用户规模与流失
按资费、客群、区域和在网时长分析新增用户、离网用户和净增长，并借助 ANA-S 模型评估哪些用户可能离网。
挑战
用户是否流失，取决于分散在不同系统中的数据。
运营商对一位用户的了解，分散在计费系统、CRM、网络运营中心、呼叫中心和代理商网络中。市场部门跟踪营销活动的参与情况，网络团队跟踪掉话和小区拥塞，财务部门跟踪 ARPU——各用各的工具，各有各的刷新周期。当某个区域的流失率上升时，要把它与某个拥塞站点、竞争对手的资费或业绩欠佳的门店联系起来，需要花费数周时间拼接数据抽取。
TURBOARD 将这些数据源连接到一个模型中，用户、资费、区域和站点作为多张事实表共享的维度。流失率、ARPU、网络 KPI 和营销活动效果按同一套定义计算，可从全国下钻到区域再到站点，并通过 GIS-S 模块呈现在覆盖地图上。大型明细表可在 TURBOARD 的列式存储中运行，也可直接查询您自己的数据库，并可完全本地部署，AI 亦不例外。
500K+业务用户正在使用 TURBOARD
始于 2004 年深耕企业级 BI 工程，创立于芝加哥
云端或本地部署支持完全本地部署，AI 一并部署
已获专利BI 技术，包括一项已授权的美国专利
您可以做什么
基于一个受治理模型的运营商分析
ARPU 与收入结构
按客群和资费分析 ARPU，以及语音、数据、漫游和增值业务收入，并与上月或去年的相同日期对比。
网络质量
按站点和小区分析站点年限、硬件升级、掉话、拥塞和数据吞吐量，并与同一区域的投诉和流失关联起来。
覆盖地图
借助 GIS-S，将站点、覆盖、投诉和用户密度作为图层叠加在任意底图上，从全国视图一直细化到单个小区范围。
营销活动与资费
按渠道和客群分析每次营销活动和资费调整的参与率、留存效果和收入影响。
门店、代理商与呼叫中心
按门店和代理商统计销售与开通量，以及呼叫中心的来电量、处理时长和重复来电率。
挑战与解决方案
运营商报告的常见卡点——以及 TURBOARD 如何应对
?用户视图割裂
计费、CRM、网络和呼叫中心数据归属不同团队，很少出现在同一份报告中。
✓共享维度
星座模型通过相同的用户、资费、区域和站点维度，将计费、网络和服务事实表关联起来。
?流失原因解释太晚
月度流失报告只说明客户走了，却说不出是哪个网络问题、资费或竞争对手的优惠让他们离开。
✓追溯流失原因
从流失率下钻到区域、站点、资费和投诉类别，并借助 ANA-S 模型识别有流失风险的用户。
?网络与商务各自为政
网络团队优化小区，商务团队策划营销活动，却没有针对同一区域的共同视图。
✓两个团队，一张地图
GIS-S 将网络 KPI、投诉、用户和门店位置放在同一张地图上，供两个团队共同使用。
?渠道业绩不清晰
门店和代理商的业绩以不同格式上报，而且代理商之间绝不能看到彼此的数据。
✓受治理的分发
行级权限让每个区域、门店和代理商只获得自己的数据，并通过定时报表交付。
JAS · Just Ask Simply
询问某个区域的流失为何变化
JAS 是内置于 TURBOARD 的 AI 助手，她的回答与您的运营商报表来自同一个受治理的模型，能将自然语言问题转化为跨越数千张数据表的 SQL 查询。她会生成图表，JAS Explain 则按角色撰写有针对性的解读——为工程师提供网络细节，为商务团队说明收入影响。由于 AI 可完全本地部署，用户数据无需离开您的基础设施。
深入了解 JAS 的能力 →JJAS您可以这样提问
- 上个月哪些区域的后付费用户流失率最高？涉及哪些资费？
- 对比今年通过门店和通过代理商入网的用户 ARPU。
- 显示掉话最多的站点，以及同一区域的投诉量。
- 挽留活动对预付费青年用户的流失率产生了什么影响？