互聯網之網絡電話，大致可以劃分為PC to PC、PC to Phone、Phone to Phone三種。目前只有后兩者是實行收費的，其中以Pc to Phone最為普及，本文的討論僅限于針對此類網絡電話。
通過將網絡電話與不同種類終端發(fā)起的IP電話的話務量做相關性分析得到的結果顯示，網絡電話呈現了其互聯網業(yè)務的個性，也表現出和IP電話類似的話務量分布特性，從而客觀地展現了網絡電話的兩種不同經營手法帶來的不同結果。
為什么分析話務量？
從綜合運營商的推廣角度來看，對網絡電話的普及一直持兩種不同的態(tài)度，一種是認為網絡電話只是IP電話的網絡版，話務量分布和用戶消費習慣應該遵循IP電話用戶群的使用習慣；另一種是認為網絡電話屬于互聯網業(yè)務，消費人群集中在互聯網業(yè)務消費人群，應該和互聯網業(yè)務的消費習慣保持高度一致，呈現和IP電話不同的使用特征。
既然存在兩種觀點，勢必導致網絡電話的發(fā)展有不同的方向。另外又因為此項業(yè)務尚在市場培育階段，大的運營商均不準備投入人力、物力，對現有的用戶進行市場調查，而經營時間比較長的小運營商又沒有足夠的相關話務量數據來描述用戶的消費習慣，為此我們收集了一些相關的數據，來描述網絡電話這個新事物的一些特性，試圖清晰地定位網絡電話，為其能夠順利地發(fā)展奠定基礎。
怎樣進行分析？
大家知道，網絡電話主要用于發(fā)起長途呼叫�；诖耍覀內⊥粫r間段內、同一地區(qū)的移動電話終端發(fā)起的IP電話（以下簡稱移動IP）、固定電話終端發(fā)起的IP電話（以下簡稱固網IP）、窄帶用戶撥號（以下簡稱窄帶撥號）、寬帶用戶發(fā)起PPPoE連接（以下簡稱寬帶撥號）的小時話務量做相關性分析，以此來分析網絡電話話務量的分布特點。
為了保證數據一致，所有話務量均按照同一周的每小時話務量進行同時段的算術平均后，取得平均小時話務量的分布數據，其中因為網絡電話的話務量和其他業(yè)務的話務量在絕對值上相差比較大，而且網絡電話系統(tǒng)相對不太穩(wěn)定，所以網絡電話采用月話務量進行同時段的算術平均值作為計算數據的基礎。
我們得到圖1所示的1～24小時話務量分布圖。
圖1 各種網絡電話1-24小時話務量分布圖
在此基礎之上，我們使用correlation函數（采用如下公式）來分析5種業(yè)務之間的相關系數，并得到各相關業(yè)務的correl值，如表1所示。
表1 各種電話業(yè)務(1-24小時)相關公式的corel值
在此次分析中，作為對比使用，我們僅列出了兩類IP電話的correl值和兩類互聯網接入的correl值。在此基礎之上進行初次相關性分析后發(fā)現：其中移動和固網發(fā)起的IP電話相關系數最高，達到0.92，去除其中主要的差異在16時～18時的移動網和固定網的話務消費習慣導致的話務差異外，相關系數達到0.96，顯示出相當明顯的一致性；同理分析，盡管窄帶撥號和寬帶撥號看起來圖形相差甚遠，也達到了0.91這樣一個較高的相關程度。此外根據經驗值，通信業(yè)務之間的相關系數低于0.78基本上已經可以認為相關業(yè)務之間沒有什么特別的關聯。
結果預示著什么？
從分析數據來看，我們得到了如下結果：和網絡電話相關性最高的竟然是撥號業(yè)務，而和固網IP的相關性卻甚低，似乎是符合互聯網業(yè)務相關的結果。但從網絡電話近半年來的銷售經驗里可以得知，和互聯網接入產品（無論是寬帶或者是窄帶）進行捆綁銷售的網絡電話的成績并不理想，反而是和固網IP電話的捆綁銷售較為理想。
結果很明顯地顯示著與現實情況的差異，那么問題在哪里呢？難道計算方式和數據有問題嗎？在重新核實數據確認沒有明顯的數據錯誤之后，我們開始重新審視五組數據之間最不一致的地方。
表2 各種電話業(yè)務(1-23小時)相關公式的corel值
我們可以看到，在23時～24時之間，固網IP和移動IP呼叫均呈現大幅下降的趨勢，但網絡電話卻呈現上升趨勢，那么我們在去除這一時段以后，重新計算相關系數，可以發(fā)現，網絡電話在除去每天的最后一個小時之外，各業(yè)務之間的相關系數發(fā)生變化，和固網IP的相關系數最高，而網絡電話每天最后一個小時的高話務量卻和撥號業(yè)務每天出現的高峰時段重疊。
在用同樣的方法處理其他主要的話務異常點后我們發(fā)現，24時的數據對全天的數據相關性影響最大，而且在各組結果中，始終比較一致地出現的就是網絡電話和固網IP的相關系數始終高出其他相關系數，比如在去除24時的異常點后，網絡電話和固網IP呈現出0.83的相對高值。但遺憾的是無論怎么去除話務異常點，都無法達到移動IP和固網IP之間的0.91以上的高相關系數。
從上述相關分析我們可以看出：網絡電話在多數時間段內，都表現出和普通的IP電話相對一致的消費習慣，但畢竟網絡電話的話務由互聯網發(fā)起，在特定的時段（如11時、16時、24時附近）仍然呈現出和互聯網有特殊關聯的特點。因此，對于網絡電話的兩種推廣模式在這個分析里都得到了解釋：網絡電話因為在主要的消費時段里都呈現出和普通IP電話一致的話務分布，所以和普通IP電話捆綁銷售的網絡電話呈現出比較好的銷售成績，而網絡電話和互聯網接入業(yè)務在高峰時段也出現重疊情況，但占總收入的比例比較少，所以和接入業(yè)務捆綁的銷售相對沒有那么理想。
可以預料:隨著互聯網接入普及程度的提高，網絡電話在營銷手法上應該盡量靠近普通IP電話的營銷方式，只需要在互聯網的高峰消費時段，突出網絡電話的互聯網特性即可。
在此基礎之上，我們使用correlation函數（采用如下公式）來分析5種業(yè)務之間的相關系數，并得到各相關業(yè)務的correl值，如表1所示。
表1 各種電話業(yè)務(1-24小時)相關公式的corel值
在此次分析中，作為對比使用，我們僅列出了兩類IP電話的correl值和兩類互聯網接入的correl值。在此基礎之上進行初次相關性分析后發(fā)現：其中移動和固網發(fā)起的IP電話相關系數最高，達到0.92，去除其中主要的差異在16時～18時的移動網和固定網的話務消費習慣導致的話務差異外，相關系數達到0.96，顯示出相當明顯的一致性；同理分析，盡管窄帶撥號和寬帶撥號看起來圖形相差甚遠，也達到了0.91這樣一個較高的相關程度。此外根據經驗值，通信業(yè)務之間的相關系數低于0.78基本上已經可以認為相關業(yè)務之間沒有什么特別的關聯。
結果預示著什么？
從分析數據來看，我們得到了如下結果：和網絡電話相關性最高的竟然是撥號業(yè)務，而和固網IP的相關性卻甚低，似乎是符合互聯網業(yè)務相關的結果。但從網絡電話近半年來的銷售經驗里可以得知，和互聯網接入產品（無論是寬帶或者是窄帶）進行捆綁銷售的網絡電話的成績并不理想，反而是和固網IP電話的捆綁銷售較為理想。
結果很明顯地顯示著與現實情況的差異，那么問題在哪里呢？難道計算方式和數據有問題嗎？在重新核實數據確認沒有明顯的數據錯誤之后，我們開始重新審視五組數據之間最不一致的地方。
表2 各種電話業(yè)務(1-23小時)相關公式的corel值
我們可以看到，在23時～24時之間，固網IP和移動IP呼叫均呈現大幅下降的趨勢，但網絡電話卻呈現上升趨勢，那么我們在去除這一時段以后，重新計算相關系數，可以發(fā)現，網絡電話在除去每天的最后一個小時之外，各業(yè)務之間的相關系數發(fā)生變化，和固網IP的相關系數最高，而網絡電話每天最后一個小時的高話務量卻和撥號業(yè)務每天出現的高峰時段重疊。
在用同樣的方法處理其他主要的話務異常點后我們發(fā)現，24時的數據對全天的數據相關性影響最大，而且在各組結果中，始終比較一致地出現的就是網絡電話和固網IP的相關系數始終高出其他相關系數，比如在去除24時的異常點后，網絡電話和固網IP呈現出0.83的相對高值。但遺憾的是無論怎么去除話務異常點，都無法達到移動IP和固網IP之間的0.91以上的高相關系數。
從上述相關分析我們可以看出：網絡電話在多數時間段內，都表現出和普通的IP電話相對一致的消費習慣，但畢竟網絡電話的話務由互聯網發(fā)起，在特定的時段（如11時、16時、24時附近）仍然呈現出和互聯網有特殊關聯的特點。因此，對于網絡電話的兩種推廣模式在這個分析里都得到了解釋：網絡電話因為在主要的消費時段里都呈現出和普通IP電話一致的話務分布，所以和普通IP電話捆綁銷售的網絡電話呈現出比較好的銷售成績，而網絡電話和互聯網接入業(yè)務在高峰時段也出現重疊情況，但占總收入的比例比較少，所以和接入業(yè)務捆綁的銷售相對沒有那么理想。
可以預料:隨著互聯網接入普及程度的提高，網絡電話在營銷手法上應該盡量靠近普通IP電話的營銷方式，只需要在互聯網的高峰消費時段，突出網絡電話的互聯網特性即可。
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