电信公司如何使用大数据分析——十大用例

随着智能手机和其他联网移动设备的使用越来越多，流经电信运营商网络的数据量激增。 他们需要从可用数据中快速存储、处理和提取有用的见解。

这就是大数据分析发挥作用的地方。

大数据可以通过帮助优化网络使用和服务、增强客户体验和提高安全性来帮助电信公司提高盈利能力。

大数据还为电信行业提供了获取新机遇的途径。 它可以更有效地提高服务质量和路由流量。 通过实时分析呼叫数据记录，电信公司还可以识别欺诈行为并立即采取行动。 这最终使他们在市场上具有竞争优势，并有助于发现隐藏的潜力。

虽然您一定对为什么大数据分析对电信公司很重要有一个简要的了解，但在接下来的部分中，让我们详细讨论大数据在电信行业的用例及其为电信公司带来的无数好处。

但在深入研究用例之前，让我们简要概述一下全球大数据分析市场，以了解为什么进入不断增长的市场对您的企业很重要。

大数据分析市场概述

根据评估报告，全球大数据分析市场预计将从 2020 年的 1980.8 亿美元增长到 2030 年的 6841.2 亿美元，在预测期内以 13.5% 的复合年增长率增长。

各个部门越来越多地采用数据分析，以通过及时分析和处理信息来降低成本并提供更快和更好的决策，这正在推动大数据市场的增长。

电信行业的数据分析：用例

大数据已成为推动电信行业进步的重要因素。 通过正确的数据分析方法，电信公司可以显着改善他们的服务并让他们的用户更快乐。

实施大数据分析的公司和企业可以获得多项好处，例如明智的决策、改进的客户服务和高效的运营。

以下是电信行业的一些主要大数据应用程序，您的企业可以通过这些应用程序获得该技术的众多好处。

网络优化

电信行业开始利用大数据分析来有效监控和管理网络容量，构建预测容量模型并将其用于规划网络扩展决策。

通过实时数据分析，电信服务提供商可以确定网络使用量接近其容量阈值的高度拥塞区域，从而优先扩展新容量的推出。

基于实时分析，他们还可以开发预测性容量预测模型，并计划在发生中断时增加容量。

电信数据分析还可以帮助检测异常并确保网络系统以安全、可靠和高效的方式运行。

预测性流失分析

长时间吸引客户需要付出很多努力。 由于客户服务质量差等原因，美国每年都有大量客户停止从其电信供应商处获取服务。

分析客户的行为并采取相应的行动对于防止客户流失至关重要。 数据分析可以帮助持续监控和管理服务性能的任何下降、模拟网络行为并绘制未来需求图。

它还通过准确分析数百个数据点和数百万个网络使用模式来帮助了解客户偏好并识别客户流失风险等问题。 据麦肯锡公司称，电信行业可以使用高级数据分析来预测客户流失并将其减少 15% 。

例如，电信行业的数据分析可以帮助运营商主动接触那些经历过一系列质量问题或在社交媒体上报告对服务有负面体验的高价值客户。

这将帮助服务提供商解决问题并提供折扣或服务积分，以防止客户离开他们的服务。

价格优化

随着市场竞争的加剧以吸引更多用户，电信运营商为其产品和服务设定最优价格变得至关重要。

借助数据分析，电信运营商可以通过分析客户对不同定价策略、购买历史和竞争对手定价的反应，获得准确的数据洞察并制定最优定价策略。

此外，电信提供商可以最大限度地提高其投资回报率，确定其产品或服务的感知价值，并提高其销售团队的效率。

根据利润和收入优化定价策略可以促进销售，帮助赢得更多客户，最重要的是，留住忠实客户。

吸引新订户

电信行业的大数据通过提供新的服务和内容来帮助公司留住客户并吸引新用户。 但是他们怎么知道他们的客户想要什么？ 大数据分析帮助电信公司建立客户角色并猜测客户的需求和兴趣。

正确的内容和灵活的产品可以留住老客户，吸引新客户，并增加运营商的收入。

让我们以Netflix为例。 它从基于个性化和协作算法的推荐系统提供的购买中赚取高达 75% 的收益。

有针对性的营销

大数据解决方案通过审查客户如何使用电信提供的服务来帮助了解客户行为。 对购买历史、服务偏好和客户反馈的详细分析使定制产品能够在正确的时间瞄准正确的受众。

这样，他们可以为客户开发个性化的优惠和广告交易，保持竞争优势，继续稳定发展，并提高转化率。

防止欺诈

根据行业估计，电信公司每年因泄密和欺诈损失约 2.8% 的收入，每年给该行业造成约 400 亿美元的损失。

大数据分析可以保护电信行业免受此类欺诈的侵害。 它可以识别网络犯罪分子的典型短语并拦截垃圾邮件和电话。 例如，一家中国移动运营商推出了一款名为 Sky Shield 的应用程序，该应用程序利用大数据和人工智能技术来防止电信行业的欺诈行为。

警方为开发人员提供了一个欺诈案例数据库，帮助天盾识别欺诈性通信行为，将其与正常呼叫区分开来，并拦截垃圾电话和短信。

[另请阅读：机器学习如何帮助金融欺诈检测]

产品开发

不可否认，开发产品是一个复杂的过程，需要控制和仔细管理。 整合数据分析可以根据客户的要求确保产品的高质量性能。

电信数据分析有助于数据驱动的产品开发流程、内部反馈和营销情报。

产品创新

来自多个来源的实时数据可用于改进电信提供的产品。 他们还可以分析客户的使用情况，以开发新的和创新的产品，以满足用户的需求并节省资金。

电信提供的这种创新功能的完美示例之一就是能够在任何地方使用他们的 Wi-Fi 服务。 客户只需登录，无论在家、餐厅、咖啡店还是机场，都可以使用Wi-Fi。

执行预防性诊断

使用数据分析，电信公司可以识别故障发生之前的系统行为模式，并确定此类故障的原因。

早期诊断有助于操作员计划预防性维护、更换和维修设备。

基于大数据的预测分析还可以帮助运营商通过从社交网络中获取信息来分析客户的意图。 大数据还允许电信提供商在其客户中找到有影响力的人。

推荐引擎

推荐引擎是一组指示客户行为的智能算法。 基于这种行为，它预测客户的未来需求。 推荐引擎同时使用协同过滤和基于内容的过滤方法。

基于内容的过滤使用显示客户资料与客户选择的产品或服务之间关系的属性。 另一方面，协同过滤依赖于根据用户的偏好和行为分析数据。

电信公司使用大数据分析的真实示例

大数据是一种燃料，可以并将推动整个电信行业向更好的客户服务和更高的收入迈进。 一些大型电信公司已经开始利用大数据分析来提高服务质量并更好地洞察消费者行为。

以下是一些电信公司充分利用大数据的真实案例。

沃达丰：沃达丰一直在利用大数据和人工智能来更好地了解客户偏好并提供即时客户服务。 通过整合数据分析，沃达丰能够跟踪用户的语音和数据消费行为，并为他们提供最合适的套餐或套餐选项。

Reliance Jio：借助大数据，Jio 上线一年内就获得了 1.3 亿客户。 在其他公司一直低估大数据的力量时，Jio 充分利用了大数据的优势，成功地在电信世界建立了一个帝国。 他们正在利用大数据分析来获得基于位置的实时用户视图。 数据分析还帮助 Jio 收集有关消费者习惯的数据，最终帮助他们提升客户体验。

既然我们已经研究了公司如何使用大数据来加速增长，那么让我们看看我们的专家如何在您的大数据之旅中提供帮助。

Appinventiv 如何帮助一家电信公司完成大数据之旅

我们最近通过为电信行业的一位客户提供数据分析服务来帮助他们提高数据质量和一致性。 我们的第一步是使用广泛的 Apache 技术在云上存储和分析数据。

这有助于我们简化不需要的数据集群，并在一个集中式平台上实时分析数据并确定其优先级。 我们的数据分析方法与 ETL 工具相结合，形成了一个主存储库，可以 360 度全方位了解我们客户的 9000 万以上客户。

我们遵循敏捷方法创建一个可以处理大量数据并根据客户行为和偏好对其进行分类的生态系统。

结果？ 我们的不懈努力使组织的每个部门的数据质量和可访问性提高了 85%，客户数据的可用性达到 100%。

结论

在电信中使用大数据的优势是数不胜数的。 从改善客户体验到提供对业务趋势的清晰洞察，大数据分析的实施可以提高您企业的整体熟练度和有效性。

在 Appinventiv，我们的数据分析服务专家团队帮助您实施大数据分析，同时应对所有数据挑战。 我们的大数据解决方案有助于将非结构化数据转化为可操作的洞察，实现数据驱动的决策，并帮助您在竞争中保持领先地位。 聘请我们的专家。 我们将满足您的所有需求！