통신 회사가 빅 데이터 분석을 사용하는 방법 – 상위 10가지 사용 사례

스마트폰 및 기타 연결된 모바일 장치의 사용이 증가함에 따라 통신 사업자의 네트워크를 통해 흐르는 데이터 양이 급증했습니다. 그들은 사용 가능한 데이터에서 유용한 통찰력을 신속하게 저장, 처리 및 추출해야 합니다.

여기서 빅데이터 분석 이 등장합니다.

빅 데이터는 통신 회사가 네트워크 사용 및 서비스를 최적화하고 고객 경험을 향상하며 보안을 개선하여 수익성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

빅 데이터는 또한 통신 산업에 새로운 기회를 제공합니다. 서비스 품질을 향상시키고 트래픽을 보다 효과적으로 라우팅할 수 있습니다. 통화 데이터 기록을 실시간으로 분석하여 통신 회사도 사기 행위를 식별하고 즉시 조치를 취할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 시장에서 경쟁 우위를 제공하고 숨겨진 잠재력을 발견하는 데 도움이 됩니다.

빅 데이터 분석이 통신 회사에 중요한 이유에 대한 간략한 아이디어를 얻었을 것입니다. 다음 섹션 에서는 통신 부문에서 빅 데이터 의 사용 사례 와 통신 회사에 대한 수많은 이점에 대해 자세히 논의하겠습니다 .

그러나 사용 사례를 다루기 전에 글로벌 빅 데이터 분석 시장에 대한 간략한 개요를 통해 비즈니스가 성장하는 시장을 활용하는 것이 중요한 이유를 이해하겠습니다.

빅 데이터 분석 시장 개요

Valuates Reports 에 따르면 글로벌 빅 데이터 분석 시장은 예측 기간 동안 13.5%의 CAGR로 2020년 1,980억 8,000만 달러에서 2030년 6,841억 2,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

적시에 정보를 분석하고 조치를 취하여 비용을 절감하고 더 빠르고 향상된 의사 결정을 제공하기 위해 다양한 부문에서 데이터 분석의 채택이 증가하면서 빅 데이터 시장 성장을 주도하고 있습니다.

통신 산업의 데이터 분석: 사용 사례

빅 데이터는 통신 산업의 발전을 주도하는 데 중요해졌습니다. 올바른 데이터 분석 접근 방식을 통해 통신 회사는 서비스를 크게 개선하고 가입자를 더 행복하게 만들 수 있습니다.

빅 데이터 분석을 구현하는 기업과 기업은 정보에 입각한 의사 결정, 향상된 고객 서비스 및 효율적인 운영과 같은 여러 이점을 얻을 수 있습니다.

다음은 귀하의 비즈니스가 기술의 수많은 이점을 얻을 수 있는 통신 산업의 주요 빅 데이터 응용 프로그램입니다.

네트워크 최적화

통신 업계는 빅 데이터 분석을 활용하여 네트워크 용량을 효과적으로 모니터링 및 관리 하고 예측 용량 모델 을 구축하고 네트워크 확장 결정을 계획하는 데 사용하기 시작했습니다.

실시간 데이터 분석을 통해 통신 서비스 제공업체는 네트워크 사용량이 용량 임계값에 근접하는 고도로 혼잡한 영역을 파악하여 새로운 용량 롤아웃을 위한 확장의 우선 순위를 정할 수 있습니다.

실시간 분석을 기반으로 예측 용량 예측 모델을 개발하고 정전 시 추가 용량을 계획할 수도 있습니다.

통신용 데이터 분석 은 또한 이상 징후를 감지하고 네트워크 시스템이 안전하고 안정적이며 효율적인 방식으로 실행되도록 할 수 있습니다.

예측 이탈 분석

오랫동안 고객을 참여시키려면 많은 노력이 필요합니다. 매년 미국의 많은 고객들이 열악한 고객 서비스와 같은 이유로 통신 제공업체의 서비스를 중단합니다.

고객의 행동을 분석하고 그에 따른 조치를 취하는 것은 고객 이탈을 방지하는 데 중요합니다. 데이터 분석은 서비스 성능 저하를 지속적으로 모니터링 및 관리하고, 네트워크 동작을 모델링하고, 미래 수요를 매핑하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 수백 개의 데이터 포인트와 수백만 개의 네트워크 사용 패턴을 정확하게 분석하여 고객 선호도를 이해하고 이탈 위험과 같은 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. Mckinsey & Company에 따르면 통신 업계는 고급 데이터 분석을 사용하여 고객 이탈을 예측하고 15%까지 줄일 수 있습니다 .

예를 들어, 통신 산업의 데이터 분석은 운영자가 소셜 미디어에서 서비스와 관련하여 일련의 품질 문제를 경험했거나 부정적인 경험을 보고한 고가치 고객에게 사전에 연락하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이는 서비스 제공자가 문제를 해결하고 고객이 서비스를 떠나는 것을 방지하기 위해 할인 또는 서비스 크레딧을 제공하는 데 도움이 됩니다.

가격 최적화

더 많은 가입자를 유치하기 위한 시장 경쟁이 치열해짐에 따라 통신 사업자는 제품 및 서비스에 대한 최적의 가격을 설정하는 것이 중요해졌습니다.

데이터 분석의 도움으로 통신 사업자는 다양한 가격 전략, 구매 내역 및 경쟁 가격에 대한 고객의 반응을 분석하여 정확한 데이터 통찰력을 얻고 최적의 가격 전략을 만들 수 있습니다.

또한 통신 제공업체는 ROI를 극대화하고 제품 또는 서비스의 인지된 가치를 식별하며 영업 팀의 효율성을 개선할 수 있습니다.

얻은 이익과 수익을 기반으로 가격 전략을 최적화하면 판매를 늘리고 더 많은 고객을 확보하는 데 도움이 되며 가장 중요한 것은 충성도가 높은 고객을 유지할 수 있습니다.

신규 가입자 유치

통신 산업을 위한 빅 데이터는 기업 이 새로운 서비스와 콘텐츠를 제공함으로써 고객을 유지하고 신규 가입자를 유치하는 데 도움이 됩니다. 그러나 고객이 원하는 것이 무엇인지 어떻게 알 수 있습니까? 빅 데이터 분석은 통신 회사가 고객 페르소나를 구축하고 고객의 요구 사항과 관심사를 추측하는 데 도움이 됩니다.

올바른 콘텐츠와 유연한 서비스는 기존 고객을 유지하고 신규 고객을 유치하며 운영자의 수익을 증가시킵니다.

넷플릭스 를 예로 들어 보자 . 개인화 및 협업 알고리즘을 기반으로 하는 추천 시스템이 제공하는 구매에 대해 최대 75%를 적립합니다.

타겟 마케팅

빅 데이터 솔루션은 통신에서 제공하는 서비스를 사용하는 방법을 검토하여 고객 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다. 구매 내역, 서비스 선호도 및 고객 피드백에 대한 자세한 분석을 통해 맞춤형 제품 제공이 적시에 적절한 청중을 대상으로 할 수 있습니다.

이러한 방식으로 고객을 위한 개인화된 제안 및 광고 거래를 개발하고 경쟁 우위를 유지하며 꾸준한 개발을 지속하고 전환율을 개선할 수 있습니다.

사기 방지

업계 추정치에 따르면 통신 회사는 매년 매출의 약 2.8%를 유출 및 사기로 손실하고 있으며 업계에서 매년 약 400억 달러의 손실을 보고 있습니다.

빅 데이터 분석은 이러한 사기로부터 통신 산업을 보호할 수 있습니다. 사이버 범죄자의 일반적인 문구를 인식하고 스팸 메일과 전화를 가로챌 수 있습니다. 예를 들어, 중국 이동통신사는 빅 데이터와 AI 기술을 활용하여 통신 부문의 사기를 방지하는 Sky Shield라는 앱을 출시했습니다.

경찰은 개발자들에게 Sky Shield가 사기성 통신 행동을 인식하고 이를 일반 전화와 구별하며 스팸 전화와 문자를 가로챌 수 있도록 사기 사건 데이터베이스를 제공했습니다.

[또한 읽기: 기계 학습이 금융 사기 탐지에 도움이 되는 방법 ]

제품 개발

제품 개발이 통제와 세심한 관리가 필요한 복잡한 과정이라는 점은 부인할 수 없습니다. 데이터 분석을 통합 하면 고객의 요구 사항에 따라 제품의 고품질 성능을 보장할 수 있습니다.

통신용 데이터 분석 은 데이터 기반 제품 개발 프로세스 , 내부 피드백 및 마케팅 인텔리전스를 지원합니다.

제품 혁신

여러 소스의 실시간 데이터를 사용하여 통신에서 제공하는 제품을 개선할 수 있습니다. 또한 고객 사용을 분석하여 사용자의 요구 사항을 충족하고 비용을 절감할 수 있는 새롭고 혁신적인 제품을 개발할 수 있습니다.

통신이 제공하는 이러한 혁신적인 기능의 완벽한 예 중 하나는 어디에서나 Wi-Fi 서비스를 사용할 수 있는 기능입니다. 고객은 로그인만 하면 집에서든, 식당에서든, 커피숍에서든, 공항에서든 Wi-Fi를 사용할 수 있습니다.

예방 진단 수행

데이터 분석을 사용하여 통신 회사는 장애 발생에 앞서 시스템 동작 패턴을 식별하고 그러한 장애의 원인을 결정할 수 있습니다.

조기 진단을 통해 운영자는 예방 유지 관리, 장비 교체 및 수리를 계획할 수 있습니다.

빅 데이터를 기반으로 하는 예측 분석 은 운영자가 소셜 네트워크에서 정보를 가져와 고객의 의도를 분석하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 빅 데이터는 또한 통신 공급자가 고객 중에서 영향력 있는 사람을 찾을 수 있도록 합니다.

추천 엔진

추천 엔진은 고객의 행동을 나타내는 스마트 알고리즘의 집합입니다. 그 행동을 기반으로 고객의 미래 요구 사항을 예측합니다. 추천 엔진은 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 접근 방식을 모두 사용합니다.

콘텐츠 기반 필터링은 고객 프로필과 고객이 선택한 제품 또는 서비스 간의 관계를 표시하는 속성을 사용합니다. 반면에 협업 필터링은 사용자의 선호도와 행동에 따른 데이터 분석에 의존합니다.

빅 데이터 분석을 사용하는 통신 회사의 실제 사례

빅 데이터는 전체 통신 산업을 더 나은 고객 서비스와 더 높은 수익으로 이끄는 원동력입니다. 일부 대형 통신 회사는 이미 빅 데이터 분석을 활용하여 서비스 품질을 개선하고 소비자 행동에 대한 더 나은 통찰력을 얻기 시작했습니다.

다음은 빅 데이터를 최대한 활용한 통신 회사의 실제 사례입니다.

Vodafone: Vodafone은 빅 데이터와 인공 지능을 활용하여 고객 선호도를 더 잘 이해하고 즉각적인 고객 서비스를 제공합니다. Vodafone은 데이터 분석을 통합하여 사용자의 음성 및 데이터 소비 행동을 추적하고 가장 적절한 요금제 또는 패키지 옵션을 제공할 수 있었습니다.

Reliance Jio: 빅 데이터 덕분에 Jio는 출시 1년 만에 1억 3천만 명의 고객을 확보했습니다. 다른 기업들이 빅데이터의 힘을 과소평가하는 동안 Jio는 이를 최대한 활용하여 통신 세계에서 성공적으로 제국을 구축했습니다. 그들은 빅 데이터 분석을 사용하여 사용자에 대한 실시간 위치 기반 보기를 얻고 있습니다. 데이터 분석은 또한 Jio가 소비자 습관에 대한 데이터를 수집하는 데 도움이 되었으며 궁극적으로 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다 .

기업이 빅 데이터 를 사용하여 성장을 가속화 하는 방법 을 살펴보았 으므로 이제 당사 전문가가 빅 데이터 여정을 도울 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

Appinventiv가 통신 회사의 빅 데이터 여정을 지원한 방법

우리는 최근에 통신 부문의 고객 중 한 명이 데이터 분석 서비스를 제공하여 데이터 품질과 일관성을 향상하도록 도왔습니다. 우리의 첫 번째 단계는 광범위한 Apache 기술을 사용하여 클라우드에 데이터를 저장하고 분석하는 것이었습니다.

이를 통해 원치 않는 데이터 클러스터를 간소화하고 하나의 중앙 집중식 플랫폼에서 실시간으로 데이터를 분석하고 우선 순위를 지정할 수 있었습니다. ETL 도구와 결합된 우리의 데이터 분석 접근 방식은 우리 클라이언트의 9천만 명 이상의 고객에 대한 360도 개요를 제공하는 마스터 리포지토리를 생성했습니다.

우리는 애자일 방법론을 따라 대용량 데이터를 처리하고 고객 행동과 선호도에 따라 분류할 수 있는 생태계를 만들었습니다.

결과? 우리의 헌신적인 노력으로 조직의 모든 부서에서 데이터 품질과 접근성이 85% 향상되고 고객 데이터의 가용성이 100% 향상되었습니다.

결론

통신에서 빅 데이터를 사용하는 이점은 셀 수 없이 많습니다. 고객 경험 개선에서 비즈니스 동향에 대한 명확한 통찰력 제공에 이르기까지 빅 데이터 분석을 구현하면 비즈니스의 전반적인 숙련도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

Appinventiv의 데이터 분석 서비스 전문가 팀은 빅 데이터 분석을 구현하는 동시에 모든 데이터 문제를 처리할 수 있도록 지원합니다. 당사의 빅 데이터 솔루션은 비정형 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하고 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하며 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 됩니다. 전문가를 고용하십시오 . 우리는 당신의 모든 요구를 다룰 것입니다!