Cómo las empresas de telecomunicaciones utilizan el análisis de big data: los 10 principales casos de uso

Con el uso cada vez mayor de teléfonos inteligentes y otros dispositivos móviles conectados, ha habido un aumento en la cantidad de datos que fluyen a través de las redes de los operadores de telecomunicaciones. Necesitan almacenar, procesar y extraer rápidamente información útil de los datos disponibles.

Aquí es donde entra en juego el análisis de big data .

Big data puede ayudar a las empresas de telecomunicaciones a aumentar la rentabilidad al ayudar a optimizar el uso y los servicios de la red, mejorar la experiencia del cliente y mejorar la seguridad.

Big data también proporciona a la industria de las telecomunicaciones acceso a nuevas oportunidades. Puede mejorar la calidad del servicio y enrutar el tráfico de manera más efectiva. Al analizar los registros de datos de llamadas en tiempo real, las compañías telefónicas también pueden identificar comportamientos fraudulentos y actuar de inmediato. En última instancia, esto les da una ventaja competitiva en el mercado y ayuda a descubrir el potencial oculto.

Si bien debe tener una breve idea de por qué el análisis de big data es importante para las empresas de telecomunicaciones, en las siguientes secciones, analicemos en detalle los casos de uso de big data en el sector de las telecomunicaciones y sus innumerables beneficios para las empresas de telecomunicaciones.

Pero antes de profundizar en los casos de uso, tengamos una breve descripción general del mercado global de análisis de big data para comprender por qué es importante para su empresa aprovechar el mercado en crecimiento.

Descripción general del mercado de Big Data Analytics

Según Valuates Reports , se proyecta que el mercado global de análisis de big data alcance los 684,12 mil millones de dólares para 2030 desde los 198,08 mil millones de dólares en 2020, creciendo a una CAGR del 13,5% durante el período de pronóstico.

La mayor adopción de análisis de datos por parte de varios sectores para reducir costos y brindar una toma de decisiones más rápida y mejorada al analizar y actuar sobre la información de manera oportuna está impulsando el crecimiento del mercado de big data.

Análisis de datos en la industria de las telecomunicaciones: casos de uso

Big data se ha vuelto importante para impulsar el progreso en la industria de las telecomunicaciones. Con el enfoque de análisis de datos correcto, las empresas de telecomunicaciones pueden mejorar drásticamente sus servicios y hacer que sus suscriptores sean más felices.

Las empresas y empresas que implementan el análisis de big data pueden obtener varios beneficios, como la toma de decisiones informada, un mejor servicio al cliente y operaciones eficientes.

Estas son algunas de las principales aplicaciones de big data en la industria de las telecomunicaciones a través de las cuales su empresa puede aprovechar los numerosos beneficios de la tecnología.

optimización de la red

La industria de las telecomunicaciones está comenzando a aprovechar el análisis de big data para monitorear y administrar la capacidad de la red de manera efectiva, crear modelos de capacidad predictivos y usarlos para planificar decisiones de expansión de la red.

Con análisis de datos en tiempo real, los proveedores de servicios de telecomunicaciones pueden determinar áreas altamente congestionadas donde el uso de la red se acerca a sus umbrales de capacidad para priorizar la expansión para el despliegue de nueva capacidad.

Con base en análisis en tiempo real, también pueden desarrollar modelos predictivos de pronóstico de capacidad y planificar capacidad adicional en caso de interrupciones.

El análisis de datos para telecomunicaciones también puede ayudar a detectar anomalías y garantizar que los sistemas de red se ejecuten de manera segura, confiable y eficiente.

Análisis predictivo de rotación

Se necesita mucho esfuerzo para involucrar a los clientes durante mucho tiempo. Cada año, una gran cantidad de clientes en los EE. UU. dejan de tomar los servicios de su proveedor de telecomunicaciones debido a razones como el mal servicio al cliente.

Analizar el comportamiento de los clientes y tomar las medidas correspondientes es crucial para evitar la pérdida de clientes. El análisis de datos puede ayudar a monitorear y administrar continuamente cualquier caída en el rendimiento del servicio, modelar el comportamiento de la red y mapear las demandas futuras.

También ayuda a comprender las preferencias de los clientes e identificar problemas como los riesgos de abandono mediante el análisis preciso de cientos de puntos de datos y millones de patrones de uso de la red. Según Mckinsey & Company, la industria de las telecomunicaciones puede predecir y reducir la rotación de clientes en un 15 % utilizando análisis de datos avanzados.

Por ejemplo, el análisis de datos en la industria de las telecomunicaciones puede ayudar a los operadores a comunicarse de manera proactiva con clientes de alto valor que han experimentado una serie de problemas de calidad o informaron experiencias negativas con respecto al servicio en las redes sociales.

Esto ayudaría a los proveedores de servicios a abordar los problemas y ofrecer descuentos o créditos de servicio para evitar que los clientes abandonen sus servicios.

Optimización de precios

Con la creciente competencia en el mercado para atraer más suscriptores, se ha vuelto crucial para los operadores de telecomunicaciones establecer precios óptimos para sus productos y servicios.

Con la ayuda del análisis de datos, los operadores de telecomunicaciones pueden obtener información precisa sobre los datos y crear estrategias de precios óptimas mediante el análisis de las reacciones de los clientes a las diferentes estrategias de precios, el historial de compras y los precios de la competencia.

Además, los proveedores de telecomunicaciones pueden maximizar su ROI, identificar el valor percibido de sus productos o servicios y mejorar la eficacia de su equipo de ventas.

La optimización de la estrategia de precios basada en las ganancias y los ingresos obtenidos puede impulsar las ventas, ayudar a obtener más clientes y, lo que es más importante, retener a los clientes leales.

Captación de nuevos suscriptores

Big data para la industria de las telecomunicaciones ayuda a las empresas a retener clientes y atraer nuevos suscriptores al ofrecer nuevos servicios y contenido. Pero, ¿cómo saben lo que quieren sus clientes? El análisis de big data ayuda a las empresas de telecomunicaciones a crear una imagen de cliente y adivinar las necesidades e intereses de sus clientes.

El contenido adecuado y las ofertas flexibles retienen a los clientes antiguos, atraen a otros nuevos y aumentan los ingresos del operador.

Tomemos Netflix por ejemplo. Obtiene hasta un 75% de las compras ofrecidas por un sistema de recomendación basado en algoritmos tanto personalizados como colaborativos.

Marketing dirigido

Las soluciones de big data ayudan a comprender el comportamiento del cliente al revisar cómo utilizan los servicios ofrecidos por las telecomunicaciones. Un análisis detallado del historial de compras, las preferencias de servicio y los comentarios de los clientes permite que la oferta de productos personalizados se dirija a la audiencia adecuada en el momento adecuado.

De esta manera, pueden desarrollar ofertas personalizadas y acuerdos publicitarios para los clientes, mantener una ventaja competitiva, continuar con un desarrollo constante y mejorar las tasas de conversión.

Prevención del fraude

Según estimaciones de la industria, las empresas de telecomunicaciones pierden anualmente aproximadamente el 2,8 % de sus ingresos debido a fugas y fraudes, lo que le cuesta a la industria aproximadamente 40 000 millones de dólares estadounidenses cada año.

El análisis de big data puede proteger a la industria de las telecomunicaciones contra este tipo de fraude. Puede reconocer frases típicas de los ciberdelincuentes e interceptar llamadas y correos no deseados. Por ejemplo, un operador móvil chino lanzó una aplicación llamada Sky Shield, que utiliza big data y tecnologías de IA para prevenir el fraude en el sector de las telecomunicaciones.

La policía proporcionó a los desarrolladores una base de datos de casos de fraude que ayudó a Sky Shield a reconocer el comportamiento de comunicación fraudulento, diferenciarlo de las llamadas normales e interceptar llamadas y mensajes de texto no deseados.

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Desarrollo de productos

No se puede negar que desarrollar un producto es un proceso complejo que requiere control y una gestión cuidadosa. La integración del análisis de datos puede garantizar el rendimiento de alta calidad del producto de acuerdo con los requisitos del cliente.

El análisis de datos para telecomunicaciones ayuda en el proceso de desarrollo de productos basado en datos , comentarios internos e inteligencia de marketing.

Innovación de producto

Los datos en tiempo real de múltiples fuentes se pueden utilizar para mejorar los productos ofrecidos por las telecomunicaciones. También pueden analizar el uso de los clientes para desarrollar productos nuevos e innovadores que satisfagan las necesidades de los usuarios y ahorren dinero.

Uno de los ejemplos perfectos de una función tan innovadora que ofrecen las telecomunicaciones es la capacidad de usar su servicio Wi-Fi desde cualquier lugar. El cliente solo necesita iniciar sesión y puede usar el Wi-Fi ya sea que esté en su casa, en un restaurante, una cafetería o en el aeropuerto.

Realización de diagnósticos preventivos.

Mediante el uso de análisis de datos, las empresas de telecomunicaciones pueden identificar patrones de comportamiento del sistema que preceden a la ocurrencia de fallas y determinar las causas de dichas fallas.

El diagnóstico temprano ayuda a los operadores a planificar el mantenimiento preventivo, reemplazar y reparar equipos.

El análisis predictivo basado en big data también puede ayudar a los operadores a analizar las intenciones de sus clientes tomando información de sus redes sociales. Big data también permite a los proveedores de telecomunicaciones encontrar personas influyentes entre sus clientes.

Motores de recomendación

El motor de recomendación es un conjunto de algoritmos inteligentes que indican el comportamiento del cliente. Sobre la base de ese comportamiento, predice las necesidades futuras de los clientes. Los motores de recomendación utilizan enfoques de filtrado colaborativo y filtrado basado en contenido.

El filtrado basado en contenido utiliza los atributos que muestran la relación entre el perfil del cliente y el producto o servicio que elige un cliente. El filtrado colaborativo, por otro lado, se basa en el análisis de datos de acuerdo con las preferencias y el comportamiento del usuario.

Ejemplos del mundo real de empresas de telecomunicaciones que utilizan análisis de big data

Big data es un combustible que puede impulsar y impulsará a toda la industria de las telecomunicaciones hacia un mejor servicio al cliente y mayores ingresos. Algunas grandes empresas de telecomunicaciones ya han comenzado a aprovechar el análisis de big data para mejorar su calidad de servicio y obtener mejores conocimientos sobre el comportamiento del consumidor.

Aquí hay algunos ejemplos del mundo real de compañías de telecomunicaciones que han estado utilizando big data para su máxima ventaja.

Vodafone: Vodafone ha estado aprovechando los grandes datos y la inteligencia artificial para comprender mejor las preferencias de los clientes y brindar servicios al cliente instantáneos. Mediante la integración de la analítica de datos, Vodafone ha podido realizar un seguimiento del comportamiento de consumo de voz y datos de los usuarios y ofrecerles las opciones de plan o pack más adecuadas.

Reliance Jio: con la ayuda de big data, Jio adquirió 130 millones de clientes en el plazo de un año desde su lanzamiento. Mientras que otras empresas han estado subestimando el poder de los grandes datos, Jio lo aprovechó al máximo y estableció con éxito un imperio en el mundo de las telecomunicaciones. Están haciendo uso de análisis de big data para obtener una vista de los usuarios en tiempo real y basada en la ubicación. El análisis de datos también ha ayudado a Jio a recopilar datos sobre los hábitos de los consumidores, lo que en última instancia les ayuda a mejorar la experiencia del cliente .

Ahora que hemos analizado cómo las empresas usan big data para acelerar el crecimiento, veamos cómo nuestros expertos pueden ayudarlo en su viaje de big data.

Cómo Appinventiv ayudó a una empresa de telecomunicaciones en su viaje de big data

Recientemente ayudamos a uno de nuestros clientes en el sector de las telecomunicaciones a mejorar la calidad y consistencia de los datos ofreciéndoles servicios de análisis de datos. Nuestro primer paso fue almacenar y analizar datos en la nube utilizando un amplio espectro de tecnologías Apache.

Esto nos ayudó a optimizar el grupo de datos no deseados y a analizar y priorizar los datos en una plataforma centralizada en tiempo real. Nuestro enfoque de análisis de datos, junto con las herramientas ETL, dio como resultado un repositorio maestro que proporcionó una descripción general de 360 ​​grados de los más de 90 millones de clientes de nuestro cliente.

Seguimos una metodología ágil para crear un ecosistema que pudiera procesar grandes volúmenes de datos y clasificarlos según el comportamiento y las preferencias del cliente.

¿El resultado? Nuestros esfuerzos dedicados condujeron a un aumento del 85 % en la calidad y accesibilidad de los datos y al 100 % de disponibilidad de los datos de los clientes para todos los departamentos de la organización.

Conclusión

Las ventajas de usar big data en telecomunicaciones son innumerables. Desde mejorar las experiencias de los clientes hasta ofrecer información clara sobre las tendencias comerciales, la implementación de análisis de big data puede mejorar la competencia y la eficacia general de su empresa.

En Appinventiv, nuestro equipo de profesionales de servicios de análisis de datos lo ayuda a implementar análisis de big data mientras se ocupa de todos sus desafíos de datos al mismo tiempo. Nuestras soluciones de big data ayudan a transformar los datos no estructurados en información útil, permiten la toma de decisiones basada en datos y lo ayudan a mantenerse por delante de la competencia. Contrata a nuestros expertos . ¡Tendremos todas tus necesidades cubiertas!