Как телекоммуникационные компании используют аналитику больших данных — 10 лучших вариантов использования

С ростом использования смартфонов и других подключенных мобильных устройств произошел всплеск объема данных, проходящих через сети операторов связи. Им необходимо быстро хранить, обрабатывать и извлекать полезную информацию из имеющихся данных.

Здесь в игру вступает аналитика больших данных .

Большие данные могут помочь телекоммуникационным компаниям повысить прибыльность за счет оптимизации использования сети и услуг, повышения качества обслуживания клиентов и повышения безопасности.

Большие данные также предоставляют телекоммуникационной отрасли доступ к новым возможностям. Это может улучшить качество обслуживания и более эффективно маршрутизировать трафик. Анализируя записи данных о звонках в режиме реального времени, телекомпании также могут выявлять мошеннические действия и немедленно реагировать на них. В конечном итоге это дает им конкурентное преимущество на рынке и помогает раскрыть скрытый потенциал.

Хотя у вас должно быть краткое представление о том, почему аналитика больших данных важна для телекоммуникационных компаний, в следующих разделах давайте подробно обсудим варианты использования больших данных в телекоммуникационном секторе и их бесчисленные преимущества для телекоммуникационных компаний.

Но прежде чем углубляться в варианты использования, давайте кратко рассмотрим мировой рынок аналитики больших данных, чтобы понять, почему для вашего бизнеса важно выйти на растущий рынок.

Обзор рынка аналитики больших данных

Согласно Valuates Reports , мировой рынок аналитики больших данных, по прогнозам, достигнет 684,12 млрд долларов США к 2030 году с 198,08 млрд долларов США в 2020 году, увеличившись в среднем на 13,5% в течение прогнозируемого периода.

Более широкое внедрение аналитики данных в различных секторах для снижения затрат и обеспечения более быстрого и эффективного принятия решений за счет своевременного анализа и обработки информации является движущей силой роста рынка больших данных.

Аналитика данных в телекоммуникационной отрасли: варианты использования

Большие данные стали важным двигателем прогресса в телекоммуникационной отрасли. При правильном подходе к анализу данных телекоммуникационные компании могут значительно улучшить свои услуги и сделать своих абонентов более счастливыми.

Компании и предприятия, внедряющие аналитику больших данных, могут получить ряд преимуществ, таких как информированное принятие решений, улучшенное обслуживание клиентов и эффективная работа.

Вот несколько основных приложений для работы с большими данными в телекоммуникационной отрасли, с помощью которых ваш бизнес может воспользоваться многочисленными преимуществами этой технологии.

Оптимизация сети

Телекоммуникационная отрасль начинает использовать аналитику больших данных для эффективного мониторинга пропускной способности сети и управления ею, создания прогнозных моделей пропускной способности и использования их для планирования решений по расширению сети.

С помощью анализа данных в режиме реального времени поставщики телекоммуникационных услуг могут определять сильно загруженные области, где использование сети приближается к пороговым значениям пропускной способности, чтобы определить приоритеты расширения для развертывания новых мощностей.

На основе аналитики в реальном времени они также могут разрабатывать модели прогнозирования мощности и планировать дополнительные мощности в случае сбоев.

Аналитика данных для телекоммуникаций также может помочь обнаружить аномалии и обеспечить безопасную, надежную и эффективную работу сетевых систем.

Прогнозирующий анализ оттока

Требуется много усилий, чтобы привлечь клиентов на долгое время. Каждый год большое количество клиентов в США перестают пользоваться услугами своего оператора связи по таким причинам, как плохое обслуживание клиентов.

Анализ поведения клиентов и принятие соответствующих мер имеет решающее значение для предотвращения оттока клиентов. Аналитика данных может помочь постоянно отслеживать и управлять любым снижением производительности услуг, моделировать поведение сети и отображать будущие потребности.

Это также помогает понять предпочтения клиентов и выявить такие проблемы, как риски оттока, путем точного анализа сотен точек данных и миллионов моделей использования сети. По данным Mckinsey & Company, телекоммуникационная отрасль может предсказать и сократить отток клиентов на 15%, используя расширенную аналитику данных.

Например, аналитика данных в телекоммуникационной отрасли может помочь операторам активно обращаться к ценным клиентам, которые столкнулись с рядом проблем с качеством или сообщили о негативном опыте использования услуги в социальных сетях.

Это поможет поставщикам услуг решать проблемы и предлагать скидки или кредиты на обслуживание, чтобы клиенты не отказывались от их услуг.

Оптимизация цен

В условиях растущей конкуренции на рынке для привлечения большего числа абонентов операторам связи стало крайне важно устанавливать оптимальные цены на свои продукты и услуги.

С помощью анализа данных операторы связи могут получать точные данные и создавать оптимальные стратегии ценообразования, анализируя реакцию клиентов на различные стратегии ценообразования, историю покупок и ценообразование конкурентов.

Кроме того, поставщики телекоммуникационных услуг могут максимизировать рентабельность инвестиций, определить воспринимаемую ценность своих продуктов или услуг и повысить эффективность работы своих отделов продаж.

Оптимизация стратегии ценообразования на основе полученной прибыли и дохода может увеличить продажи, помочь привлечь больше клиентов и, что наиболее важно, сохранить лояльных клиентов.

Привлечение нового подписчика

Большие данные для телекоммуникационной отрасли помогают компаниям удерживать клиентов и привлекать новых абонентов, предлагая новые услуги и контент. Но как они узнают, чего хотят их клиенты? Аналитика больших данных помогает телекоммуникационным компаниям создавать образ клиента и угадывать потребности и интересы своих клиентов.

Правильный контент и гибкие предложения удерживают старых клиентов, привлекают новых и увеличивают доходы оператора.

Возьмем, к примеру , Нетфликс . Он зарабатывает до 75% на покупках, предлагаемых системой рекомендаций, основанной как на персонализированных, так и на совместных алгоритмах.

Целевой маркетинг

Решения для работы с большими данными помогают понять поведение клиентов, изучая, как они используют услуги, предлагаемые телекоммуникационными компаниями. Подробный анализ истории покупок, предпочтений в обслуживании и отзывов клиентов позволяет предлагать индивидуальные продукты для целевой аудитории в нужное время.

Таким образом, они могут разрабатывать персонализированные предложения и рекламные предложения для клиентов, поддерживать конкурентное преимущество, продолжать устойчивое развитие и повышать коэффициент конверсии.

Предотвращение мошенничества

Согласно отраслевым оценкам, телекоммуникационные компании ежегодно теряют примерно 2,8% своих доходов из-за утечек и мошенничества, что ежегодно обходится отрасли примерно в 40 миллиардов долларов США.

Аналитика больших данных может защитить телекоммуникационную отрасль от такого мошенничества. Он может распознавать фразы, характерные для киберпреступников, и перехватывать спам-рассылки и звонки. Например, китайский оператор мобильной связи запустил приложение Sky Shield, которое использует большие данные и технологии искусственного интеллекта для предотвращения мошенничества в телекоммуникационном секторе.

Полиция предоставила разработчикам базу данных о случаях мошенничества, которая помогла Sky Shield распознать мошенническое поведение при общении, отличить его от обычных звонков и перехватить спам-звонки и текстовые сообщения.

[Также читайте: как машинное обучение помогает в обнаружении финансового мошенничества ]

Разработка продукта

Нельзя отрицать, что разработка продукта — сложный процесс, требующий контроля и тщательного управления. Интеграция аналитики данных может обеспечить высокое качество работы продукта в соответствии с требованиями заказчика.

Аналитика данных для телекоммуникаций помогает в процессе разработки продуктов на основе данных , внутренней обратной связи и маркетинговой информации.

Инновации продукта

Данные в режиме реального времени из нескольких источников могут использоваться для улучшения продуктов, предлагаемых телекоммуникационными компаниями. Они также могут анализировать использование клиентов для разработки новых и инновационных продуктов, которые будут удовлетворять потребности пользователей и экономить деньги.

Одним из прекрасных примеров такой инновационной функции, предлагаемой телекоммуникационными компаниями, является возможность использовать их услуги Wi-Fi из любого места. Клиенту нужно только войти в систему, и он может использовать Wi-Fi дома, в ресторане, кафе или в аэропорту.

Проведение превентивной диагностики

Используя аналитику данных, телекоммуникационные компании могут идентифицировать модели поведения системы, которые предшествуют возникновению сбоев, и определять причины таких сбоев.

Ранняя диагностика помогает операторам планировать профилактическое обслуживание, замену и ремонт оборудования.

Предиктивная аналитика на основе больших данных также может помочь операторам анализировать намерения своих клиентов, беря информацию из их социальных сетей. Большие данные также позволяют поставщикам телекоммуникационных услуг находить влиятельных лиц среди своих клиентов.

Рекомендательные двигатели

Механизм рекомендаций — это набор интеллектуальных алгоритмов, которые определяют поведение клиента. На основе этого поведения он предсказывает будущие потребности клиентов. Механизмы рекомендаций используют подходы как совместной фильтрации, так и фильтрации на основе контента.

Контентная фильтрация использует атрибуты, которые показывают взаимосвязь между профилем клиента и продуктом или услугой, которые выбирает клиент. Совместная фильтрация, с другой стороны, основана на анализе данных в соответствии с предпочтениями и поведением пользователя.

Реальные примеры телекоммуникационных компаний, использующих аналитику больших данных

Большие данные — это топливо, которое может и будет стимулировать всю телекоммуникационную отрасль к повышению качества обслуживания клиентов и увеличению доходов. Несколько крупных телекоммуникационных компаний уже начали использовать аналитику больших данных, чтобы улучшить качество обслуживания и лучше понять поведение потребителей.

Вот несколько реальных примеров телекоммуникационных компаний, которые в полной мере используют большие данные.

Vodafone: Vodafone использует большие данные и искусственный интеллект, чтобы лучше понимать предпочтения клиентов и обеспечивать мгновенное обслуживание клиентов. Интегрировав аналитику данных, Vodafone смогла отслеживать поведение пользователей при потреблении голоса и данных и предлагать им наиболее подходящие тарифные планы или варианты пакетов.

Reliance Jio: С помощью больших данных Jio приобрела 130 миллионов клиентов в течение одного года после запуска. В то время как другие компании недооценивали возможности больших данных, Jio использовала их в полной мере и успешно создала империю в мире телекоммуникаций. Они используют аналитику больших данных, чтобы получить представление о пользователях в режиме реального времени и на основе их местоположения. Аналитика данных также помогла Jio собрать данные о потребительских привычках, что в конечном итоге помогло им улучшить качество обслуживания клиентов .

Теперь, когда мы рассмотрели, как компании используют большие данные для ускорения роста, давайте посмотрим, как наши эксперты могут помочь вам в этом.

Как Appinventiv помогла телекоммуникационной компании в их путешествии по большим данным

Недавно мы помогли одному из наших клиентов в телекоммуникационном секторе повысить качество и согласованность данных, предложив им услуги по анализу данных. Нашим первым шагом было хранение и анализ данных в облаке с использованием широкого спектра технологий Apache.

Это помогло нам оптимизировать кластер нежелательных данных, а также анализировать и приоритизировать данные на одной централизованной платформе в режиме реального времени. Наш подход к анализу данных в сочетании с инструментами ETL позволил создать главный репозиторий, который предоставил всесторонний обзор более чем 90 миллионов клиентов нашего клиента.

Мы использовали гибкую методологию для создания экосистемы, способной обрабатывать большие объемы данных и классифицировать их в соответствии с поведением и предпочтениями клиентов.

Результат? Наши самоотверженные усилия привели к повышению качества и доступности данных на 85 %, а также к 100 % доступности данных о клиентах для каждого отдела организации.

Вывод

Преимущества использования больших данных в телекоммуникациях бесчисленны. От улучшения качества обслуживания клиентов до предоставления четкого представления о бизнес-тенденциях внедрение аналитики больших данных может повысить общий уровень профессионализма и эффективности вашего бизнеса.

В Appinventiv наша команда специалистов по аналитике данных поможет вам внедрить аналитику больших данных, одновременно решая все ваши проблемы с данными. Наши решения для работы с большими данными помогают преобразовывать неструктурированные данные в полезную информацию, позволяют принимать решения на основе данных и помогают вам оставаться впереди конкурентов. Наймите наших специалистов . Мы покроем все ваши потребности!