電信公司如何使用大數據分析——十大用例

隨著智能手機和其他聯網移動設備的使用越來越多，流經電信運營商網絡的數據量激增。 他們需要從可用數據中快速存儲、處理和提取有用的見解。

這就是大數據分析發揮作用的地方。

大數據可以通過幫助優化網絡使用和服務、增強客戶體驗和提高安全性來幫助電信公司提高盈利能力。

大數據還為電信行業提供了獲取新機遇的途徑。 它可以更有效地提高服務質量和路由流量。 通過實時分析呼叫數據記錄，電信公司還可以識別欺詐行為並立即採取行動。 這最終使他們在市場上具有競爭優勢，並有助於發現隱藏的潛力。

雖然您一定對為什麼大數據分析對電信公司很重要有一個簡要的了解，但在接下來的部分中，讓我們詳細討論大數據在電信行業的用例及其為電信公司帶來的無數好處。

但在深入研究用例之前，讓我們簡要概述一下全球大數據分析市場，以了解為什麼進入不斷增長的市場對您的企業很重要。

大數據分析市場概述

根據評估報告，全球大數據分析市場預計將從 2020 年的 1980.8 億美元增長到 2030 年的 6841.2 億美元，在預測期內以 13.5% 的複合年增長率增長。

各個部門越來越多地採用數據分析，以通過及時分析和處理信息來降低成本並提供更快和更好的決策，這正在推動大數據市場的增長。

電信行業的數據分析：用例

大數據已成為推動電信行業進步的重要因素。 通過正確的數據分析方法，電信公司可以顯著改善他們的服務並讓他們的用戶更快樂。

實施大數據分析的公司和企業可以獲得多項好處，例如明智的決策、改進的客戶服務和高效的運營。

以下是電信行業的一些主要大數據應用程序，您的企業可以通過這些應用程序獲得該技術的眾多好處。

網絡優化

電信行業開始利用大數據分析來有效監控和管理網絡容量，構建預測容量模型並將其用於規劃網絡擴展決策。

通過實時數據分析，電信服務提供商可以確定網絡使用量接近其容量閾值的高度擁塞區域，從而優先擴展新容量的推出。

基於實時分析，他們還可以開發預測性容量預測模型，併計劃在發生中斷時增加容量。

電信數據分析還可以幫助檢測異常並確保網絡系統以安全、可靠和高效的方式執行。

預測性流失分析

長時間吸引客戶需要付出很多努力。 由於客戶服務質量差等原因，美國每年都有大量客戶停止從其電信供應商處獲取服務。

分析客戶的行為並採取相應的行動對於防止客戶流失至關重要。 數據分析可以幫助持續監控和管理服務性能的任何下降、模擬網絡行為並繪製未來需求圖。

它還通過準確分析數百個數據點和數百萬個網絡使用模式來幫助了解客戶偏好並識別客戶流失風險等問題。 據麥肯錫公司稱，電信行業可以使用高級數據分析來預測客戶流失並將其減少 15% 。

例如，電信行業的數據分析可以幫助運營商主動接觸那些經歷過一系列質量問題或在社交媒體上報告對服務有負面體驗的高價值客戶。

這將幫助服務提供商解決問題並提供折扣或服務積分，以防止客戶離開他們的服務。

價格優化

隨著市場競爭的加劇以吸引更多用戶，電信運營商為其產品和服務設定最優價格變得至關重要。

借助數據分析，電信運營商可以通過分析客戶對不同定價策略、購買歷史和競爭對手定價的反應，獲得準確的數據洞察並製定最優定價策略。

此外，電信提供商可以最大限度地提高其投資回報率，確定其產品或服務的感知價值，並提高其銷售團隊的效率。

根據利潤和收入優化定價策略可以促進銷售，幫助贏得更多客戶，最重要的是，留住忠實客戶。

吸引新訂戶

電信行業的大數據通過提供新的​​服務和內容來幫助公司留住客戶並吸引新用戶。 但是他們怎麼知道他們的客戶想要什麼？ 大數據分析幫助電信公司建立客戶角色並猜測客戶的需求和興趣。

正確的內容和靈活的產品可以留住老客戶，吸引新客戶，並增加運營商的收入。

讓我們以Netflix為例。 它從基於個性化和協作算法的推薦系統提供的購買中賺取高達 75% 的收益。

有針對性的營銷

大數據解決方案通過審查客戶如何使用電信提供的服務來幫助了解客戶行為。 對購買歷史、服務偏好和客戶反饋的詳細分析使定制產品能夠在正確的時間瞄準正確的受眾。

這樣，他們可以為客戶開發個性化的優惠和廣告交易，保持競爭優勢，繼續穩定發展，並提高轉化率。

防止欺詐

根據行業估計，電信公司每年因洩密和欺詐損失約 2.8% 的收入，每年給該行業造成約 400 億美元的損失。

大數據分析可以保護電信行業免受此類欺詐的侵害。 它可以識別網絡犯罪分子的典型短語並攔截垃圾郵件和電話。 例如，一家中國移動運營商推出了一款名為 Sky Shield 的應用程序，該應用程序利用大數據和人工智能技術來防止電信行業的欺詐行為。

警方為開發人員提供了一個欺詐案例數據庫，幫助天盾識別欺詐性通信行為，將其與正常呼叫區分開來，並攔截垃圾電話和短信。

[另請閱讀：機器學習如何幫助金融欺詐檢測]

產品開發

不可否認，開發產品是一個複雜的過程，需要控制和仔細管理。 整合數據分析可以根據客戶的要求確保產品的高質量性能。

電信數據分析有助於數據驅動的產品開發流程、內部反饋和營銷情報。

產品創新

來自多個來源的實時數據可用於改進電信提供的產品。 他們還可以分析客戶的使用情況，以開發新的和創新的產品，以滿足用戶的需求並節省資金。

電信提供的這種創新功能的完美示例之一就是能夠在任何地方使用他們的 Wi-Fi 服務。 客戶只需登錄，無論在家、餐廳、咖啡店還是機場，都可以使用Wi-Fi。

執行預防性診斷

使用數據分析，電信公司可以識別故障發生之前的系統行為模式，並確定此類故障的原因。

早期診斷有助於操作員計劃預防性維護、更換和維修設備。

基於大數據的預測分析還可以幫助運營商通過從社交網絡中獲取信息來分析客戶的意圖。 大數據還允許電信提供商在其客戶中找到有影響力的人。

推薦引擎

推薦引擎是一組指示客戶行為的智能算法。 基於這種行為，它預測客戶的未來需求。 推薦引擎同時使用協同過濾和基於內容的過濾方法。

基於內容的過濾使用顯示客戶資料與客戶選擇的產品或服務之間關係的屬性。 另一方面，協同過濾依賴於根據用戶的偏好和行為分析數據。

電信公司使用大數據分析的真實示例

大數據是一種燃料，可以並將推動整個電信行業向更好的客戶服務和更高的收入邁進。 一些大型電信公司已經開始利用大數據分析來提高服務質量並更好地洞察消費者行為。

以下是一些電信公司充分利用大數據的真實案例。

沃達丰：沃達丰一直在利用大數據和人工智能來更好地了解客戶偏好並提供即時客戶服務。 通過整合數據分析，沃達丰能夠跟踪用戶的語音和數據消費行為，並為他們提供最合適的套餐或套餐選項。

Reliance Jio：借助大數據，Jio 上線一年內就獲得了 1.3 億客戶。 在其他公司一直低估大數據的力量時，Jio 充分利用了大數據的優勢，成功地在電信世界建立了一個帝國。 他們正在利用大數據分析來獲得基於位置的實時用戶視圖。 數據分析還幫助 Jio 收集有關消費者習慣的數據，最終幫助他們提升客戶體驗。

既然我們已經研究了公司如何使用大數據來加速增長，那麼讓我們看看我們的專家如何在您的大數據之旅中提供幫助。

Appinventiv 如何幫助一家電信公司完成大數據之旅

我們最近通過為電信行業的一位客戶提供數據分析服務來幫助他們提高數據質量和一致性。 我們的第一步是使用廣泛的 Apache 技術在雲上存儲和分析數據。

這有助於我們簡化不需要的數據集群，並在一個集中式平台上實時分析數據並確定其優先級。 我們的數據分析方法與 ETL 工具相結合，形成了一個主存儲庫，可以 360 度全方位了解我們客戶的 9000 萬以上客​​戶。

我們遵循敏捷方法創建一個可以處理大量數據並根據客戶行為和偏好對其進行分類的生態系統。

結果？ 我們的不懈努力使組織的每個部門的數據質量和可訪問性提高了 85%，客戶數據的可用性達到 100%。

結論

在電信中使用大數據的優勢是數不勝數的。 從改善客戶體驗到提供對業務趨勢的清晰洞察，大數據分析的實施可以提高您企業的整體熟練度和有效性。

在 Appinventiv，我們的數據分析服務專家團隊幫助您實施大數據分析，同時應對所有數據挑戰。 我們的大數據解決方案有助於將非結構化數據轉化為可操作的洞察，實現數據驅動的決策，並幫助您在競爭中保持領先地位。 聘請我們的專家。 我們將滿足您的所有需求！