BigData — ключ к успеху в сфере телекоммуникаций

Обнаружение мошенничества

BigData — ключ к успеху в сфере телекоммуникаций
No[1]| IT Новости Bluescreen

Телекоммуникационные компании ежедневно привлекают огромное количество пользователей, и тем самым представляют собой обширное поле для мошенничества. Наиболее распространенными случаями мошенничества в сфере телекоммуникаций являются незаконный доступ, авторизация, кража или поддельные профили, клонирование, поведенческое мошенничество и т. Мошенничество оказывает прямое влияние на отношения, установленные между компанией и пользователем. Поэтому системы, инструменты и методы обнаружения мошенничества нашли широкое применение в этой сфере. Например, китайский мобильный оператор China Mobile, крупнейший в мире по числу абонентов, создал мобильное приложение под названием Tiandun или «Небесный щит». Основанная на анализе Big Data и технологии машинного обучения, система способна распознавать характерные для мошенников фразы, перехватывать спам-рассылки и звонки. Для обучения системы разработчики использовали обширную базу дел о мошенничестве, предоставленную полицейскими управлениями. «Небесный щит» также умеет идентифицировать группы пользователей, наиболее уязвимые для спама, и предупреждать их об угрозах с помощью смс-оповещений. В China Mobile заявляют, что по мере применения «Небесного щита» на практике точность системы повышается. По данным оператора, на сегодняшний день точность при отправке полиции номеров потенциальных жертв мошенничества составляет 80%.

Прогнозная аналитика

Телекоммуникационные компании применяют прогнозную аналитику для получения ценной информации, позволяющей работать быстрее, лучше и принимать решения на основе данных. Прогнозная аналитика задействует множество методов из статистики, интеллектуального анализа данных, анализирует как текущие данные, так и данные за прошлые периоды, на основе которых составляет прогнозы о будущих событиях. Итогом использования прогнозной аналитики является принятие верных решений. С помощью моделей прогнозирования можно предсказать поведение потенциальных клиентов, выявить наиболее популярные продукты и услуги, понять, что руководит клиентами, когда они уходят, и избежать этого. Использование инструментов прогнозной аналитики помогает создать модель поведения клиентов, а значит и увеличить прибыль компании.

Сегментация клиентов

BigData — ключ к успеху в сфере телекоммуникаций
No[2]| IT Новости Bluescreen

Ключом к успеху телекоммуникационных компаний является сегментирование своего рынка и нацеливание контента на каждую группу. Это золотое правило актуально для различных сфер бизнеса. Говоря о телекоммуникациях, существует четыре основных схемы сегментации: сегментация ценности клиента, сегментация поведения клиента, сегментация жизненного цикла клиента и сегментация миграции клиента. Расширенный таргетинг позволяет прогнозировать потребности, предпочтения и реакцию клиентов на предлагаемые телекоммуникационные услуги и продукты. Это позволяет улучшить бизнес-планирование и таргетинг.

Предотвращение оттока клиентов

Привлечь клиента — непростая задача, а чтобы удержать клиента, нужно приложить еще больше усилий. Точная диагностика их поведения и включение предупреждений позволяют выявить клиентов, которые недовольны услугами компании. Платформы интеллектуальных данных могут объединять информацию о транзакциях клиентов и данные из потоков связи в реальном времени, чтобы раскрыть понимание того, что те думают об услугах. Это позволяет немедленно решить проблемы, связанные с удовлетворением запросов, и предотвратить отток.

Прогнозирование жизненной ценности

Клиенты склонны искать более качественные и дешевые услуги, поэтому телекоммуникационным компаниям важно измерять, управлять и прогнозировать ценность клиента. Неспособность предсказать это значение может привести к потере прибыли. Ценность клиента — это дисконтированная стоимость всей будущей прибыли и доходов. Модель «ценности» сконцентрирована на покупательском поведении, активности клиентов, используемых услуг и т.д. Интеллектуальные решения обрабатывают аналитические данные в режиме реального времени, позволяя различать прибыльные, почти прибыльные и убыточные сегменты клиентов, прогнозируя будущие денежные потоки.

Разработка продукта

Разработка продукта — это сложный процесс, который требует контроля и продуманного управления, начиная с этапа разработки концепции и заканчивая постоянным управлением и обслуживанием. Обеспечение качественной работы продукта в соответствии с требованиями заказчика невозможно без применения интеллектуальных решений для обработки данных. В процессе разработки продукта на основе данных следует учитывать не только потребности клиентов, но и результаты внедрения цифровой аналитики, внутренние отзывы и маркетинговую информацию.

Анализ настроений клиентов

BigData — ключ к успеху в сфере телекоммуникаций
No[3]| IT Новости Bluescreen

Сфера телекоммуникаций постоянно меняется из-за возрастающей роли интернет-услуг. Для каждой телекоммуникационной компании это можно рассматривать как обширное поле для изучения и понимания клиентов. Анализ настроений клиентов — набор методов, применяемых для обработки информации. Этот анализ позволяет оценить положительную или отрицательную реакцию клиента на услугу или продукт. Анализ агрегированных данных также позволяет выявлять последние тенденции и реагировать на проблемные вопросы клиентов в режиме реального времени.  Современные инструменты собирают отзывы из различных социальных сетей, проводят анализ и предоставляют возможность использовать механизмы для прямого ответа.

Аналитика в реальном времени

В связи с быстрым развитием интернета и развитием соединений 3G, 4G и даже 5G, телекоммуникационные компании сталкиваются с проблемой постоянно меняющихся требований клиентов. Абоненты становятся все более требовательными, а трафик становится активнее с каждым днем. С этой задачей справится потоковая аналитика в реальном времени. Современные решения потоковой аналитики специально адаптированы для непрерывного приема, анализа и сопоставления данных, полученных из нескольких источников, и создания ответных действий в режиме реального времени. 

Оптимизация цен

Телекоммуникационная сфера относится к высококонкурентным отраслям. В любом случае, получение как можно большего числа клиентов остается важной целью. В связи с тем, что в последние годы количество пользователей чрезвычайно быстро растет, ценообразование превратилось в инструмент, позволяющий одновременно ограничить перегрузку и увеличить доход.

Сегодня телекоммуникационные компании по всему миру наблюдают беспрецедентный рост своих услуг благодаря достижениям в области технологий, распространению мобильных устройств и необходимости потребителей быть на связи круглосуточно.  BigData может помочь телекоммуникационным компаниям использовать огромный поток данных для сокращения оттока клиентов, снижения операционных расходов и увеличения доходов.