Wie Telekommunikationsunternehmen Big Data Analytics nutzen – Top 10 Anwendungsfälle

Mit der zunehmenden Nutzung von Smartphones und anderen vernetzten mobilen Geräten ist die Datenmenge, die durch die Netzwerke von Telekommunikationsbetreibern fließt, sprunghaft angestiegen. Sie müssen schnell nützliche Erkenntnisse aus den verfügbaren Daten speichern, verarbeiten und extrahieren.

Hier kommt Big Data Analytics ins Spiel.

Big Data kann Telekommunikationsunternehmen dabei helfen, die Rentabilität zu steigern, indem es dabei hilft, die Netzwerknutzung und -dienste zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Sicherheit zu verbessern.

Big Data eröffnet auch der Telekommunikationsbranche neue Möglichkeiten. Es kann die Servicequalität verbessern und den Datenverkehr effektiver leiten. Durch die Analyse von Anrufdatensätzen in Echtzeit können Telekommunikationsunternehmen zudem betrügerisches Verhalten erkennen und sofort dagegen vorgehen. Dies verschafft ihnen letztendlich einen Wettbewerbsvorteil am Markt und hilft, verborgene Potenziale aufzudecken.

Sie haben bestimmt schon eine kurze Vorstellung davon, warum Big Data Analytics für Telekommunikationsunternehmen wichtig ist, aber lassen Sie uns in den nächsten Abschnitten die Anwendungsfälle von Big Data im Telekommunikationssektor und seine unzähligen Vorteile für Telekommunikationsunternehmen im Detail besprechen.

Bevor wir uns jedoch mit den Anwendungsfällen befassen, geben Sie uns einen kurzen Überblick über den globalen Markt für Big-Data-Analysen, um zu verstehen, warum es für Ihr Unternehmen wichtig ist, den wachsenden Markt zu erschließen.

Big Data Analytics-Marktübersicht

Laut Valuates Reports wird der globale Markt für Big-Data-Analytik von 198,08 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 bis 2030 voraussichtlich 684,12 Milliarden US-Dollar erreichen und im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Wachstumsrate von 13,5 % wachsen.

Die zunehmende Einführung von Datenanalysen in verschiedenen Sektoren, um Kosten zu senken und eine schnellere und verbesserte Entscheidungsfindung durch zeitnahe Analyse und Reaktion auf Informationen zu ermöglichen, treibt das Wachstum des Big-Data-Marktes voran.

Datenanalyse in der Telekommunikationsbranche: Anwendungsfälle

Big Data ist wichtig geworden, um den Fortschritt in der Telekommunikationsbranche voranzutreiben. Mit dem richtigen Datenanalyseansatz können Telekommunikationsunternehmen ihre Dienste erheblich verbessern und ihre Abonnenten zufriedener machen.

Unternehmen und Unternehmen, die Big-Data-Analysen implementieren, können von mehreren Vorteilen profitieren, z. B. fundierte Entscheidungsfindung, verbesserter Kundenservice und effizienter Betrieb.

Hier sind einige wichtige Big-Data-Anwendungen in der Telekommunikationsbranche, durch die Ihr Unternehmen von den zahlreichen Vorteilen der Technologie profitieren kann.

Netzwerkoptimierung

Die Telekommunikationsbranche beginnt damit, Big-Data-Analysen zu nutzen, um die Netzwerkkapazität effektiv zu überwachen und zu verwalten, vorausschauende Kapazitätsmodelle zu erstellen und sie für die Planung von Entscheidungen zur Netzwerkerweiterung zu verwenden.

Mit Echtzeit-Datenanalysen können die Telekommunikationsanbieter stark überlastete Bereiche bestimmen, in denen sich die Netzwerknutzung ihren Kapazitätsschwellen nähert, um die Erweiterung für die Einführung neuer Kapazitäten zu priorisieren.

Auf der Grundlage von Echtzeitanalysen können sie auch vorausschauende Kapazitätsprognosemodelle entwickeln und zusätzliche Kapazitäten im Falle von Ausfällen planen.

Datenanalysen für die Telekommunikation können auch dabei helfen, Anomalien zu erkennen und sicherzustellen, dass die Netzwerksysteme sicher, zuverlässig und effizient ausgeführt werden.

Vorausschauende Abwanderungsanalyse

Es erfordert viel Mühe, Kunden langfristig zu binden. Jedes Jahr stellen viele Kunden in den USA die Dienste ihres Telekommunikationsanbieters aus Gründen wie schlechtem Kundenservice ein.

Die Analyse des Kundenverhaltens und das Ergreifen entsprechender Maßnahmen ist entscheidend, um Kundenabwanderung zu verhindern. Datenanalysen können dazu beitragen, jeden Rückgang der Serviceleistung kontinuierlich zu überwachen und zu verwalten, das Netzwerkverhalten zu modellieren und zukünftige Anforderungen abzubilden.

Es hilft auch, Kundenpräferenzen zu verstehen und Probleme wie Abwanderungsrisiken zu identifizieren, indem Hunderte von Datenpunkten und Millionen von Netzwerknutzungsmustern genau analysiert werden. Laut Mckinsey & Company kann die Telekommunikationsbranche die Kundenabwanderung mithilfe fortschrittlicher Datenanalyse vorhersagen und um 15 % reduzieren .

Beispielsweise kann die Datenanalyse in der Telekommunikationsbranche den Betreibern helfen, proaktiv hochwertige Kunden zu erreichen, die eine Reihe von Qualitätsproblemen hatten oder negative Erfahrungen mit dem Service in den sozialen Medien gemeldet haben.

Dies würde Dienstanbietern helfen, die Probleme anzugehen und Rabatte oder Dienstgutschriften anzubieten, um zu verhindern, dass Kunden ihre Dienste verlassen.

Preisoptimierung

Mit dem zunehmenden Wettbewerb auf dem Markt, um mehr Abonnenten anzuziehen, ist es für Telekommunikationsbetreiber entscheidend geworden, optimale Preise für ihre Produkte und Dienstleistungen festzulegen.

Mithilfe der Datenanalyse können Telekommunikationsbetreiber genaue Dateneinblicke gewinnen und optimale Preisstrategien entwickeln, indem sie die Reaktionen der Kunden auf verschiedene Preisstrategien, die Kaufhistorie und die Preise der Wettbewerber analysieren.

Darüber hinaus können Telekommunikationsanbieter ihren ROI maximieren, den wahrgenommenen Wert ihrer Produkte oder Dienstleistungen ermitteln und die Effektivität ihres Vertriebsteams verbessern.

Die Optimierung der Preisstrategie basierend auf Gewinn und erzieltem Umsatz kann den Umsatz steigern, dazu beitragen, mehr Kunden zu gewinnen und vor allem treue Kunden zu halten.

Neuen Abonnenten gewinnen

Big Data für die Telekommunikationsbranche hilft Unternehmen, Kunden zu halten und neue Abonnenten zu gewinnen, indem sie neue Dienste und Inhalte anbieten. Aber woher wissen sie, was ihre Kunden wollen? Big-Data-Analysen helfen Telekommunikationsunternehmen, eine Kundenpersönlichkeit aufzubauen und die Bedürfnisse und Interessen ihrer Kunden zu erraten.

Die richtigen Inhalte und flexiblen Angebote halten alte Kunden, ziehen neue an und steigern die Einnahmen der Betreiber.

Nehmen wir zum Beispiel Netflix . Es verdient bis zu 75 % an Käufen, die von einem Empfehlungssystem angeboten werden, das sowohl auf personalisierten als auch auf kollaborativen Algorithmen basiert.

Gezielte Vermarktung

Big-Data-Lösungen helfen, das Kundenverhalten zu verstehen, indem sie überprüfen, wie sie die von der Telekommunikation angebotenen Dienste nutzen. Eine detaillierte Analyse der Kaufhistorie, der Servicepräferenzen und des Kundenfeedbacks ermöglicht ein maßgeschneidertes Produktangebot, um die richtige Zielgruppe zur richtigen Zeit anzusprechen.

Auf diese Weise können sie personalisierte Angebote und Werbeangebote für Kunden entwickeln, Wettbewerbsvorteile bewahren, sich stetig weiterentwickeln und die Konversionsraten verbessern.

Betrug verhindern

Branchenschätzungen zufolge verlieren Telekommunikationsunternehmen jährlich etwa 2,8 % ihrer Einnahmen durch Datenlecks und Betrug, was die Branche jedes Jahr etwa 40 Milliarden US-Dollar kostet.

Big-Data-Analysen können die Telekommunikationsbranche vor solchen Betrügereien schützen. Es kann für Cyberkriminelle typische Phrasen erkennen und Spam-Mails und -Anrufe abfangen. Beispielsweise hat ein chinesischer Mobilfunkanbieter eine App namens Sky Shield auf den Markt gebracht, die Big Data und KI-Technologien nutzt, um Betrug im Telekommunikationssektor zu verhindern.

Die Polizei stellte den Entwicklern eine Datenbank mit Betrugsfällen zur Verfügung, die Sky Shield dabei halfen, betrügerisches Kommunikationsverhalten zu erkennen, von normalen Anrufen zu unterscheiden und Spam-Anrufe und -SMS abzufangen.

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Produktentwicklung

Es lässt sich nicht leugnen, dass die Entwicklung eines Produkts ein komplexer Prozess ist, der Kontrolle und sorgfältiges Management erfordert. Durch die Integration von Datenanalysen kann die qualitativ hochwertige Leistung des Produkts gemäß den Anforderungen des Kunden sichergestellt werden.

Datenanalysen für die Telekommunikation helfen beim datengesteuerten Produktentwicklungsprozess , internem Feedback und Marketinginformationen.

Produktinnovation

Die Echtzeitdaten aus mehreren Quellen können verwendet werden, um die von der Telekommunikation angebotenen Produkte zu verbessern. Sie können auch die Kundennutzung analysieren, um neue und innovative Produkte zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Benutzer entsprechen und Geld sparen.

Eines der perfekten Beispiele für solch eine innovative Funktion, die von der Telekommunikation angeboten wird, ist die Möglichkeit, ihren Wi-Fi-Dienst von überall aus zu nutzen. Der Kunde muss sich nur anmelden und kann das WLAN nutzen, egal ob zu Hause, in einem Restaurant, einem Café oder am Flughafen.

Durchführung von Präventivdiagnostik

Mithilfe von Datenanalysen können Telekommunikationsunternehmen Muster des Systemverhaltens identifizieren, die dem Auftreten von Fehlern vorausgehen, und die Ursachen solcher Fehler bestimmen.

Eine frühzeitige Diagnose hilft den Betreibern, vorbeugende Wartungsmaßnahmen zu planen, Geräte auszutauschen und zu reparieren.

Predictive Analytics auf Basis von Big Data kann den Betreibern auch helfen, die Absichten ihrer Kunden zu analysieren, indem sie Informationen aus ihren sozialen Netzwerken entnehmen. Big Data ermöglicht es Telekommunikationsanbietern auch, Influencer unter ihren Kunden zu finden.

Empfehlungsmaschinen

Die Empfehlungsmaschine ist eine Reihe intelligenter Algorithmen, die das Verhalten des Kunden anzeigen. Auf der Grundlage dieses Verhaltens prognostiziert es die zukünftigen Bedürfnisse der Kunden. Empfehlungsmaschinen nutzen sowohl kollaborative Filterung als auch inhaltsbasierte Filterungsansätze.

Die inhaltsbasierte Filterung verwendet die Attribute, die die Beziehung zwischen dem Kundenprofil und dem Produkt oder der Dienstleistung zeigen, die ein Kunde auswählt. Die kollaborative Filterung hingegen beruht auf der Analyse von Daten gemäß den Vorlieben und dem Verhalten des Benutzers.

Beispiele aus der Praxis von Telekommunikationsunternehmen, die Big-Data-Analysen verwenden

Big Data ist ein Treibstoff, der die gesamte Telekommunikationsbranche zu einem besseren Kundenservice und höheren Einnahmen antreiben kann und wird. Einige große Telekommunikationsunternehmen haben bereits damit begonnen, Big-Data-Analysen zu nutzen, um ihre Servicequalität zu verbessern und bessere Einblicke in das Verbraucherverhalten zu erhalten.

Hier sind einige Beispiele aus der Praxis von Telekommunikationsunternehmen, die Big Data zu ihrem vollen Vorteil genutzt haben.

Vodafone: Vodafone nutzt Big Data und künstliche Intelligenz, um Kundenpräferenzen besser zu verstehen und sofortige Kundenservices bereitzustellen. Durch die Integration von Datenanalysen war Vodafone in der Lage, das Sprach- und Datennutzungsverhalten der Benutzer zu verfolgen und ihnen die am besten geeigneten Tarif- oder Paketoptionen anzubieten.

Reliance Jio: Mit Hilfe von Big Data hat Jio innerhalb eines Jahres nach seiner Einführung 130 Millionen Kunden gewonnen. Während andere Unternehmen die Macht von Big Data unterschätzt haben, nutzte Jio sie zu seinem vollen Vorteil und baute erfolgreich ein Imperium in der Telekommunikationswelt auf. Sie nutzen Big-Data-Analysen, um eine Echtzeit- und standortbasierte Ansicht der Benutzer zu erhalten. Die Datenanalyse hat Jio auch dabei geholfen, Daten über Verbrauchergewohnheiten zu sammeln, was ihnen letztendlich hilft, das Kundenerlebnis zu verbessern .

Nachdem wir nun untersucht haben, wie Unternehmen Big Data nutzen , um das Wachstum zu beschleunigen, wollen wir uns ansehen, wie unsere Experten Sie auf Ihrem Weg zu Big Data unterstützen können.

Wie Appinventiv einem Telekommunikationsunternehmen auf seinem Weg zu Big Data geholfen hat

Wir haben kürzlich einem unserer Kunden im Telekommunikationssektor geholfen, die Datenqualität und -konsistenz zu verbessern, indem wir ihm Datenanalysedienste angeboten haben. Unser erster Schritt war die Speicherung und Analyse von Daten in der Cloud unter Verwendung eines breiten Spektrums von Apache-Technologien.

Dies half uns, unerwünschte Datencluster zu rationalisieren und Daten auf einer zentralen Plattform in Echtzeit zu analysieren und zu priorisieren. Unser Datenanalyseansatz in Verbindung mit ETL-Tools führte zu einem Master-Repository, das einen 360-Grad-Überblick über die über 90 Millionen Kunden unseres Kunden bietet.

Wir folgten einer agilen Methodik, um ein Ökosystem zu schaffen, das große Datenmengen verarbeiten und nach Kundenverhalten und -präferenzen klassifizieren kann.

Das Ergebnis? Unsere engagierten Bemühungen führten zu einer Steigerung der Datenqualität und Zugänglichkeit um 85 % sowie zu einer 100 %igen Verfügbarkeit von Kundendaten für alle Abteilungen des Unternehmens.

Fazit

Die Vorteile der Nutzung von Big Data in der Telekommunikation sind zahllos. Von der Verbesserung des Kundenerlebnisses bis hin zur Bereitstellung klarer Einblicke in Geschäftstrends kann die Implementierung von Big-Data-Analysen die allgemeine Kompetenz und Effektivität Ihres Unternehmens verbessern.

Bei Appinventiv hilft Ihnen unser Team von Datenanalyse-Serviceexperten bei der Implementierung von Big-Data-Analysen und kümmert sich gleichzeitig um alle Ihre Datenherausforderungen. Unsere Big-Data-Lösungen helfen dabei, unstrukturierte Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, ermöglichen eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und helfen Ihnen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Beauftragen Sie unsere Experten . Wir haben alle Ihre Bedürfnisse abgedeckt!