В современном мире коммуникаций, интенсивно использующем данные, операторам связи сложно обрабатывать большие объемы данных. Однако эту проблему можно превратить в возможность, если эффективно использовать большие данные и методы анализа больших данных.
В современном мире коммуникаций, интенсивно использующем данные, сети социальных сетей, подключенные устройства, поведение клиентов, правительственные порталы, записи данных о звонках, платежная информация и т. д. производят огромный объем данных. Операторам связи сложно справиться с таким резким ростом объемов данных. Однако эту проблему можно превратить в возможность, если эффективно использовать большие данные и методы анализа больших данных.
Огромные объемы данных, если их грамотно собрать и профессионально проанализировать, могут дать ценную информацию. Большие данные и расширенная аналитика предоставляют телекоммуникационным компаниям инструменты и методы для использования и интеграции новых источников и новых типов данных в больших объемах и в режиме реального времени.
Аналитика данных может помочь операторам повысить общую ценность своего бизнеса с точки зрения оптимизации обслуживания, удовлетворенности клиентов и доходов. Давайте посмотрим, в каких случаях аналитика больших данных приносит телекоммуникационным компаниям наибольшую выгоду:
Расширенная информация о клиентах
С помощью возможностей анализа больших данных телекоммуникационные компании могут превратить огромные структурированные и неструктурированные данные в полезную информацию о клиентах. Большие данные, которые генерируют клиенты, в сочетании с правильной аналитикой позволяют телекоммуникационным компаниямразрабатывать расширенные 360-градусные профили клиентов, устанавливать ориентированные на клиента ключевые показатели эффективностииразрабатывать более целевые предложения.
Благодаря передовой архитектуре данных операторы также могут хранить новые типы данных, сохранять эти данные дольше и объединять различные наборы данных для получения новой информации. Давайте посмотрим, какие компоненты данных о клиентах принимаются во внимание, чтобы телекоммуникационные компании могли получить значимую информацию о клиентах:
Информационные данные о клиенте: Идентификатор клиента, MSISDN, демографические данные, используемые услуги, структура расходов, план использования
Данные устройства: Марка, модель, серия, приложения, используемая технология, история устройства
Данные об использовании: CDR, средний доход, VAS (услуги с добавленной стоимостью), информация об использовании мобильного Интернета (URL-адреса, затраченное время, тип контента, загрузки)
Данные о местоположении: текущее местоположение, наиболее посещаемое местоположение, данные роуминга, использование служб определения местоположения и т. д.
Так как операторы связи обслуживают большое количество клиентов; правильно анализируя данные о клиентах(с анализом настроений, анализом оттока клиентов и анализом потока кликов),они также могутстроить микросегментацию, что позволяет им сегментировать клиентов на схожие группы.
Это позволит операторам связиперсонализировать свой подход для удовлетворения потребностей каждой группы клиентов, определять наиболее ценных клиентов - очень важный компонент для принятия стратегических решений- и создавать кампании, которые им подходят. Например;
- Они могутидентифицировать лояльных клиентов, которые имеют высокую потенциальную пожизненную ценность с помощью сегментации ценности клиентов; создавайте таргетированные кампании и снижайте отток
- Определитевысокоценных клиентов, которые с большей вероятностью будут повторять модели покупок с помощью прогнозного анализа
- Определитепотенциальных клиентов, где они смогут скорректировать целевой охват и сократить расходы на неассоциативную клиентскую базу.
- Предлагайте продукты, адаптированные для каждого сегмента в зависимости от потребностей клиентов, поведения, демографии, данных об устройствах и т. д.
Прогноз оттока
Удержание клиентов является одной из наиболее важных проблем, с которыми сталкиваются операторы связи (тенденции в отрасли показывают, что ежегодный отток клиентов составляет более 20-40%, особенно в телекоммуникационной отрасли), а также одна из самых больших статей затрат, так как на них затрачивается много сил и ресурсов.
Привлечение нового клиента обходится дороже, чем удержание старого, поэтому прогнозирование оттока клиентов является одним из важнейших приоритетов для операторов. Прогнозный анализ (оттока клиентов) и алгоритмы машинного обучения используют собранные данные(использование клиентов, транзакции, жалобы, социальные сети и т. д.)позволяют лучше понимать клиентов; поэтому операторы могут точно идентифицировать клиентов, которые могут уйти.
Такие методы, как интеллектуальный анализ данных, которыйопределяет невидимые закономерности; или деревья решений, которыеобеспечивают долгосрочное прогнозирование и раннее обнаружение потери ценности клиента, позволяют операторам определять факторы, влияющие на решения клиентов, и использовать переменные для легкого выявления потенциальных оттоков.
Улучшение качества обслуживания клиентов
Информация, полученная в результате анализа больших данных, позволяет улучшить качество обслуживания клиентов в каждой точке взаимодействия за счет высокопроизводительных услуг, быстрой обратной связи и индивидуальных предложений. Сегодняшняя передовая аналитика больших данных позволяет телекоммуникационным компаниямоткрывать новую информацию в режиме реального времени, позволяя имактивно предлагать услуги/продукты своим клиентам именно в то время, когда это наиболее вероятно. подписаться, купить или ответитьПроще говоря, клиенты могут получить именно то, что они хотят, и тогда, когда они этого хотят. Персонализированные предложения в режиме реального времени не только повышают качество обслуживания клиентов, но и значительно улучшают возможности телекоммуникационных компаний проводить дополнительные и перекрестные продажи своих предложений и увеличивать доходы.
С помощью прогнозной аналитики операторы связи также могут точно предсказать,когда их клиенты могут столкнуться с плохим качеством обслуживания,илиопределить сценарии, которые приводят к тому, что у клиентов возникают проблемы с услугами;поэтому они могут превратить все потенциальные плохие впечатления в хорошие или связаться с клиентами до того, как они обратятся в колл-центр. Операторы также могут информировать сотрудников колл-центра в режиме реального времени, поэтому, когда клиент звонит,сотрудники будут проинформированы, если у клиента возникли проблемы в определенном местеиливо время использования конкретная услуга; чтобы они могли предоставлять решения, ориентированные на конкретного пользователя.
Само собой, с помощью точных прогнозов и индивидуальных предложений и цен результатом является улучшение обслуживания клиентов, более высокий уровень удовлетворенности клиентов и, следовательно, лояльные клиенты, которые, скорее всего, останутся на месте.
Увеличение доходов
Аналитика больших данных привносит значительную ценность в процесс принятия решений и дает более значимую информацию, которая помогает создать конкурентные преимущества и более эффективную структуру затрат.
a. Новые направления бизнеса
Основываясь на аналитической информации о моделях поведения своих клиентов,операторы могут инициировать новые бизнес-моделииориентироваться на новые нишевые сегменты, которые они еще не пробовал. В соответствии со своей новой сегментацией они могут запускать инновационные продукты и услуги, такие как кампании на основе местоположения и событий, направляя клиентов на перекрестные продажи (соответствующая функция/продукт) и дополнительные продажи (обновление, новая функция/продукт).
Более того, операторы связи могутпродавать (анонимно) информацию о движении, поведении и интересах клиентов, данные, которые ценны для агентств, предприятий и правительства. Они также могутпредоставлять корпоративным клиентам профессиональные услуги, связанные с большими данными, такие как инфраструктура, связьиоблако.
б. Оптимизация бизнеса
Аналитика больших данных предоставляет операторам возможности оптимизации бизнеса, которые помогают им увеличить доходы за счет более целенаправленной маркетинговой деятельности и сократить расходы за счет выявления утечек расходов и доходов. Например, они могут анализировать эффективность своих маркетинговых инвестиций и оптимизировать маркетинговые расходы по различным каналам, чтобы добиться максимальной рентабельности инвестиций. Как упоминалось выше, анализ больших данных также помогает операторам экономить средства, время и усилия за счет прогнозирования оттока клиентов.
Большой объем информации в сетях операторов помогает телекоммуникационным компаниям принимать более эффективные бизнес-решения на основе анализа данных и двигаться к цифровой трансформации своего бизнеса.
Улучшение качества обслуживания
Аналитика больших данных помогает операторам связииспользовать преимущества анализа данных о клиентах в своих сетях, чтобы сделать их долговечными, оптимизированными и масштабируемыми. Во многих случаях это отражается на качестве обслуживания.
a. Оптимизация производительности и пропускной способности сети
Аналитика больших данных позволяет операторамоптимизировать маршрутизацию вызовови качество обслуживания путем анализа сетевого трафика с помощьюАнализ CDR в реальном времени Для Пример исследования пользователей смартфонов с поддержкой 4G с помощью анализа местоположения может помочь операторам определить, в каких местах им следует улучшить услуги 4G или улучшить доставку медиаконтента.
Телекоммуникационные компании, особенно при работе на различных рынках, используютпрогнозы спроса, чтобы оправдать значительные инвестиции, необходимые для обеспечения доступности мощности в нужное время. Прогнозы спроса используются дляпонимания динамики клиентовиоптимизации мощностейДинамика клиентов обычно формируется за счет новых потребителей, впервые использующих продукт/услугу, постоянных пользователей, меняющих свои модели использования, пользователей конкурирующих услуг, переходящих на альтернативные услуги, или тех, кто вообще уходит из этого сегмента рынка.
b. Управление сетевой инфраструктурой
Телекоммуникационные компании могут обеспечить оптимальное управление сетью посредством измерения производительности сотовой сети в реальном времени и измерения трафика данных в дополнение к глубокой проверке пакетовдля оптимизации маршрутизации трафика и качества обслуживания сетиНапример, сброс вызовов является одной из наиболее важных проблем для операторов связи. Анализ потери вызовов в режиме реального времени позволяет операторам одновременно отслеживать и устранять основные причины на самых ранних стадиях. Более того,сбои в сети можно предсказатьс помощью помощьобнаружения аномалий.
Аналитика больших данных также можетэффективно корректировать графики технического обслуживанияи обеспечиваетпроактивный уход путем сравнения информации в реальном времени с историческими данными с помощью аналитики больших данных. Алгоритмы машинного обучения могут снизить как затраты на техническое обслуживание, так и простои в обслуживании, ремонтируя оборудование до того, как оно выйдет из строя.
Поскольку телекоммуникационные компании сталкиваются с высокими затратами на сеть и обслуживание, расширенная аналитика поможет повысить их прибыльность и получить конкурентное преимущество за счет оптимизации использования сети, тем самым улучшая качество обслуживания клиентов.
Повышенная безопасность
Телекоммуникационные компании используют аналитику больших данных, чтобы iвыявлять и одновременно расследовать аномальные и мошеннические действия, которые люди могут легко обойти.
С помощьюобнаружения аномалийалгоритмы машинного обучения могут отслеживать огромные объемы данных, таких как демографические данные клиентов, сентиментальные данные, модели использования клиентов, географические тенденции использования, круг звонков данные, данные о поведении из журналов посещений или статистика колл-центра поддержки, и это лишь некоторые из них. Таким образом, обнаружение и предотвращение нежелательных угроз/мошенничества с помощью наблюдения на основе аналитики помогает телекоммуникационным компаниям прогнозировать вероятность неожиданного поведения. Например, с помощью анализа больших данныхТелекомпании могут помочь в создании моделей, которые могут распознавать аномальные телефонные звонки,которые могут указывать на кражу или взлом, илианализировать записи данных вызовов в режиме реального времени.для немедленного выявления ложных ответов или мошеннических длинных звонков.
Аналитика больших данных также используется дляобнаружения мошеннических претензийгруппами обработки претензий;идентификация неавторизованных устройств, отслеживание обработки платежейизащита данных клиентов.
Более того, когда безопасность повышается за счет анализа больших данных, телекоммуникационные компании могутуправлять рисками кибератак через облачные и мобильные среды.
Вывод
Мощные решения для анализа больших данных фундаментально меняют способы управления операторами связи своей повседневной деятельностью. Как уже упоминалось выше, преимущества, получаемые от больших данных и аналитики, существенны и со временем будут увеличиваться. Таким образом, операторы, которые активно внедряют аналитику больших данных и информационные стратегии, определенно будут отличаться от своих конкурентов.