{{indexmenu_n>1}}
======Поиск проблемных абонентов======
=====Длительная неактивность абонента=====
Абоненты должны платить и пользоваться услугами, это нормальное поведение. Если не пользуются (даже при своевременной оплате) - это показатель проблем. Статистика позволяет выявить активных и неактивных абонентов. 

К сожалению, статистика не позволяет выявить абсолютно неактивных абонентов, у которых отсутствует связь с роутером (выдернут патчкорд, роутер выключен и т.д.). Чтобы выделить данную группу абонентов, нужно сравнивать статистистику с выгрузкой из биллинга.

Рекомендуется сегментировать абонентов на 3 группы по активности:
  - Нормальная.
  - Слабая (техническая).
  - Отсутствует.

Активность можно измерять:
  - По количеству сессий. 
  - По количеству хостов.
Определить норму лучше после построения распределения по выгрузке, но обычно эти показатели измеряются в десятках в день, не менее 3-4 раз в неделю.

Фильтр можно настроить в GUI в разделе QoE Аналитика → Абоненты → Кликстрим

{{:dpi:qoe_analytics:cases:queries_from_database:problematic_subscribers_1.png?nolink&500|}}

{{:dpi:qoe_analytics:cases:queries_from_database:problematic_subscribers_2.png?nolink&700|}}

Если абоненты переходят из сегмента с нормальной активностью в сегменты со слабой активностью и остаются там более 3-х недель - это может говорить о проблемах.

<wrap hi>Метод запроса в базу:\\
Появится позже</wrap>

=====Интерес к конкурентам=====
Абоненты интересуются предложениями конкурентов. Для этого они начинают регулярно посещать сайты конкурентов и агрегаторов. Поисковые запросы в кликстриме не видны, но можно отследить конечные URL.

Действия:
  - Сделать список сайтов конкурентов.
  - Сделать список сайтов-агрегаторов, если они есть в Вашем регионе. Примеры поисковых запросов: "найти интернет провайдера по адресу", "подключить интернет в [городе]".
  - Перейти в раздел QoE Аналитика → Абоненты → Кликстрим
  - Настроить новый фильтр запроса, внести туда эти списки.\\ {{:dpi:qoe_analytics:cases:queries_from_database:problematic_subscribers_1.png?nolink&500|}}\\ Пример фильтра запроса для графического интерфейса: <code>match host (?i)(\W|^)(rt.ru|domru.ru.com)(\W|$)</code>
  - Рекомендуется работать с абонентами, которые 3 и более раз в неделю посещают сайты из выгрузки. Для этого можно:
    - Выгружать данные ежедневно в свою базу данных через API или напрямую из Click House QoE, уже в ней накладывать фильтры.
    - Сделать триггер в графическом интерфейсе с заданными параметрами.
 
Пример запроса в базу:\\
{{ :dpi:qoe_analytics:cases:queries_from_database:subs_search_for_competitors_sample.sh |Скачать скрипт здесь}}

Скрипт возвращает список абонентов за последние 24 часа, посещавшие указанные сайты конкурентов ЛЮБОЕ количество раз.

Запуск ''sh subs_search_for_competitors_sample.sh''

Параметры в скрипте:\\
''format="CSV"'' - формат вывода. По умолчанию CSV. Возможные форматы: https://clickhouse.com/docs/en/interfaces/formats/\\
''periodSecs=24*3600'' - период в секундах. По умолчанию 24 часа\\
''hostsMatch="(?i)(\W|)(rt.ru|domru.ru.com)(\W|$)"''- регулярное выражение для поиска по нескольким хостам. Сюда рекомендуется добавлять актуальных местных конкурентов.

=====Сервисы замера скорости=====
Обычный пользователь вспоминает о существовании данных сервисов только при наличии проблем. Источником проблем могут быть:
  * низкая скорость тарифа, абонент вышел на "полку"
  * проблемы на сети оператора
  * проблемы аплинка (включая нестабильную работу необходимого абоненту сервиса)
  * слабый WiFi

Все эти проблемы можно выявить с помощью метрик статистики DPI или данных мониторинга сети.

Для получения выгрузки можно использовать готовый запрос, который учитывает пользование наиболее популярными сервисами. Если хотите добавить новый сервис - уточните в запросе.
<code>https://www.speedtest.net/
internet.yandex.ru
https://2ip.ru/speed/
https://internetometer.ru/
https://speedtestt.ru/
https://rt-internet.ru/proverit-skorost
https://skoromer.ru/
https://www.bandwidthplace.com/</code>

Рекомендуется работать с абонентами из выгрузки, которые 3 и более раз в неделю посещают сайты из выгрузки. Для этого можно:
  * Выгружать данные ежедневно в свою базу данных через API или напрямую из Click House QoE, уже в ней накладывать фильтры.
  * Сделать триггер в графическом интерфейсе с заданными параметрами.
  * Точнее работают вместе с запросами по конкурентам

Пример фильтра запроса для графического интерфейса:
<code>match host (?i)(\W|^)(speedtest|2ip.ru|fast.com|internetometer.ru|speedtestt.ru|rt-internet.ru|skoromer.ru/|www.bandwidthplace.com)(\W|$)</code>
<code>(?i)(\W|^)(speedtest|2ip|nperf|internetometer|bandwidthplace.com|test.byfly.by|skoromer.ru)(\W|$)</code>

Пример запроса в базу:\\
{{ :dpi:qoe_analytics:cases:queries_from_database:subs_speedtest_sample.sh |Скачать скрипт здесь}}

Запуск ''sh subs_speedtest_sample.sh''

Параметры в скрипте:\\
''format="CSV"'' - формат вывода. По умолчанию CSV. Возможные форматы: https://clickhouse.com/docs/en/interfaces/formats/\\
''periodSecs=24*3600'' - период в секундах. По умолчанию 24 часа\\
''hostsMatch="(?i)(\W|)(speedtest.net|internet.yandex.ru|2ip.ru|internetometer.ru|speedtestt.ru|rt-internet.ru|skoromer.ru|'' - регулярное выражение для поиска по нескольким хостам

=====Ухудшение качества интернета=====
Самая простая и изученная метрика DPI по проверке качества связи - [[https://bezopasnik.info/что-такое-время-приема-передачи-rtt/|RTT]]. DPI позволяет измерить RTT и поделить его по направлениям (к абоненту и от абонента) и уточнить по протоколам и устройствам при необходимости. Большая задержка в течение продолжительного времени “от абонента” скорее всего говорит о том, что абонент испытывает сложности с доступом к онлайновым сервисам - играм, видео, коммуникации. Как правило, задержка возникает из-за wifi-сети абонента, но может  говорить и о перегрузке узлов сети.

Действия:
  - Перейти в раздел QoE Аналитика → Абоненты → Нетфлоу
  - Создать фильтр, где:
    * предлагается ограничить поиск по протоколу http/https, чтобы отсеять возможные особенности других протоколов при установке TCP соединения
    * указать среднюю скорость, чтобы делать выборку из абонентов, активно пользующихся интернет
    * указать нижний порог RTT от клиента

{{:dpi:qoe_analytics:cases:queries_from_database:problematic_subscribers_3.png?nolink&700|}}

Рекомендуется работать с абонентами из выгрузки, у которых среднее (а еще лучше медианное) RTT больше 100 за 24 часа. Для этого можно:
  - Выгружать данные ежедневно в свою базу данных через API или напрямую из Click House QoE, уже в ней накладывать фильтры.
  - Сделать триггер в графическом интерфейсе с заданными параметрами.

При обработке важно учесть следующие факторы:
  - Стоит проверить географическое распределение “проблемной” выгрузки. “Кучность” как правило появляется из-за перегрузок сети или старого коммутатора, проблему можно устранить на стороне оператора. Бывает, что “плохой” район подключен по устаревшей технологии (DSL или радиодоступ), тогда плохой RTT уже “не баг, а фича”.
  - Абонент может не испытывать дискомфорт из-за задержки (и прямо говорит об этом если его спросить по телефону), например в случаях:
    * работают устройства IoT, может быть слабый сигнал у них
    * работает на устаревшем оборудовании и не ждет чудес 
    * не пользуется онлайновыми сервисами
  - Проблемы в wifi сети могут возникать по причинам:
    * зашумленный WiFi диапазон 2.4 в многоквартирном доме
    * слабый роутер
    * сложная топология или большие размеры квартиры/дома
  - Иногда невозможно определить хост, куда обращался абонент с высоким RTT\\ {{:dpi:qoe_analytics:cases:queries_from_database:problematic_subscribers_4.png?nolink&1100|}}\\ Такое может быть по трем причинам:
    * обращение по IP
    * не http протокол
    * не указан SNI
  - В дополнение к RTT можно использовать метрику %ретрансмитов при поиске проблемных абонентов. Если продолжительное время (>30 минут) наблюдается существенное превышение фонового значения по ретрансмитам (обычно 4-5%), это признак деградации услуги у абонента. Использовать ретрансмиты без RTT не рекомендуется, велика вероятность ложного срабатывания.

{{:dpi:qoe_analytics:cases:queries_from_database:problematic_subscribers_5.png?nolink&1100|}}

Пример запроса в базу:\\
{{ :dpi:qoe_analytics:cases:queries_from_database:subs_bad_rtt_sample.sh |Скачать скрипт}}

Параметры в скрипте:\\
''format="CSV"'' - формат вывода. По умолчанию CSV. Возможные форматы: https://clickhouse.com/docs/en/interfaces/formats/\\
''periodSecs=24*3600'' - период в секундах. По умолчанию 24 часа\\
''rttMore=100'' - значение RTT. По умолчанию 100

=====Что делать с проблемными абонентами?=====
  - Сегментировать абонентскую базу с выделением возможных причин неблагоприятной статистики:
    * устаревшая технология доступа
    * наличие IoT-устройств
    * слабые роутеры
  - Проверить качество услуг, используя возможные метрики из иных ИС:
    * мониторинг сети (особенно если есть много клиентов с одного узла)
    * запросы в ТП
    * нерегулярная оплата услуг
//Для этого рекомендуется сделать отдельную БД “проблемных абонентов” и организовать в нее экспорт данных на регулярной основе из различных ИС. Важно, что набор показателей “проблемности” работает значительно эффективнее, чем //
  - Провести опрос удовлетворенности:
  * по телефону
  * используя анкету через редирект DPI
  - Задействовать механизмы удержания (акции, скидки,замена оборудования и др.)

//В случае наличия базы “проблемных абонентов” у оператора появляется новый измеряемый <wrap hi>индикатор “здоровья”</wrap>.//