在當今數據密集型通信世界中，社交媒體網絡，連接的設備，客戶行為，政府門戶，呼叫數據記錄和計費信息等均會產生大量數據。對於電信運營商來說，應對這種數據量激增具有挑戰性。但是，通過有效利用大數據和大數據分析技術，可以將這一挑戰轉化為機遇。
明智地捕獲和專業分析的海量數據可以揭示強大的見解。大數據和高級分析為電信公司提供了工具和技術，以大批量，實時地利用和集成新數據源和新型數據。
數據分析可以幫助運營商在服務優化，客戶滿意度和收入方面提高其業務的整體價值。讓我們來看看電信公司在哪些情況下最有利於大數據分析：
增強客戶洞察力
借助大數據分析功能，電信公司可以將龐大的結構化和非結構化數據轉變為可行的客戶見解。客戶通過正確的分析生成的大數據使電信公司能夠開發豐富的360個客戶資料，建立以客戶為中心的KPI並開發更具針對性的產品。
借助先進的數據架構，操作員還可以存儲新型數據，將數據保留更長的時間，以及將各種數據集結合在一起以獲得新的見解。讓我們看看考慮了客戶數據的哪些部分，以便電信公司獲得有意義的客戶見解：
- 客戶信息數據：客戶ID，MSISDN，人口統計，使用的服務，支出方式，使用計劃
- 設備數據：品牌，型號，系列，應用，使用的技術，設備歷史
- 使用情況數據：CDR，平均收入，VAS（增值服務），移動Internet使用情況信息（URL，花費的時間，內容類型，下載）
- 位置數據：當前位置，訪問量最大的位置，漫遊數據，位置服務使用情況等。
由於電信運營商為大量客戶提供服務；通過正確地分析客戶數據（通過情感分析，客戶流失分析和點擊流分析），他們還可以建立微觀細分，從而使他們能夠將客戶劃分為相似的群體。
這將使電信運營商能夠個性化他們的方法，以滿足每個客戶群的需求，確定最有價值的客戶，這是做出戰略決策的關鍵要素，並製定適合他們的活動。例如;
- 他們可以通過客戶價值細分來識別具有較高潛在終身價值的忠實客戶；
- 建立有針對性的廣告系列並降低流失率通過預測分析確定更可能重複購買方式的高價值客戶
- 確定潛在客戶，在這裡他們可以調整目標範圍並削減非關聯客戶群的成本。
- 根據客戶需求，行為，人口統計，設備數據等為每個細分市場提供量身定制的產品。
流失預測 (Churn Prediction)
客戶保留是電信運營商面臨的最關鍵的挑戰之一（行業趨勢表明，每年的流失率超過20％至40％，尤其是在電信行業中），並且是最大的成本項目之一，因為他們花費了大量的精力和精力。資源。
收購新客戶比保留舊客戶的成本更高，因此，流失預測是運營商最重要的優先事項之一。預測性（客戶流失）分析和機器學習算法使用收集到的數據（客戶使用情況，交易，投訴，社交媒體等）可以更好地了解客戶；因此，運營商能夠準確識別可能離開的客戶。
諸如數據挖掘之類的技術可以確定看不見的模式；或決策樹可以長期預測並早期發現客戶的價值損失，使運營商可以確定影響客戶決策的因素，並使用變量輕鬆識別潛在客戶流失。
充分利用客戶體驗
從大數據分析中獲得的見解可通過高性能服務，快速反饋和定制產品來改善每個接觸點的客戶體驗。當今先進的大數據分析使電信公司能夠實時解鎖新見解，從而使他們能夠在最有可能訂閱，購買或響應的確切時間，主動向客戶提供服務/產品。簡而言之，客戶可以在需要時得到他們想要的東西。除了利用客戶體驗之外，實時個性化服務還可以顯著提高電信公司向上銷售和交叉銷售其服務並提高收入的能力。
借助預測分析，電信運營商還可以準確預測客戶何時可能面臨不良的客戶體驗，或者確定導致客戶體驗服務問題的方案；因此，他們可以將所有潛在的不良體驗變成好的體驗，或者在聯繫呼叫中心之前聯繫客戶。運營商還可以實時通知呼叫中心員工，因此當客戶打電話時，將通知員工客戶在特定位置或使用特定服務時是否遇到了問題；以便他們可以提供針對用戶的解決方案。
需要說的是，借助準確的預測和量身定制的報價和價格，結果是改善了客戶服務，提高了客戶滿意度，從而使忠實的客戶保持不變
增加收入
大數據分析為決策帶來可觀的價值，並提供更有意義的見解，有助於建立競爭優勢和更有效的成本結構。
a。新業務領域
在有關客戶行為模式的分析信息的驅動下，運營商可以啟動新的業務模型，並針對新的細分市場進行冒險，這是他們之前從未嘗試過的。根據他們的新細分，他們可以推出創新的產品和服務，例如基於位置和基於事件的營銷活動，指導客戶進行交叉銷售（相關功能/產品）和向上銷售（升級，新功能/產品）產品。
此外，電信運營商可以出售（匿名）關於人群移動，行為和興趣數據的客戶見解，這對於代理機構，企業和政府來說非常有價值。他們還可以為企業客戶提供與大數據相關的專業服務，例如基礎架構，連接性和雲。
b。業務優化
大數據分析為運營商提供業務優化功能，幫助他們通過針對性更強的營銷活動來增加收入，並通過識別費用和收入洩漏來降低成本。例如，他們可以分析其營銷投資的有效性並優化跨渠道的營銷支出，以實現最大的ROI。如上所述，大數據分析還可以幫助運營商通過客戶流失預測節省成本，時間和精力。
運營商網絡中的大量信息可幫助電信公司根據數據分析做出更好的業務決策，並朝著其業務的數字化轉型邁進。
改善服務質量
大數據分析可幫助電信運營商充分利用其網絡內的客戶數據洞察力，以使其持久，優化和可擴展。在許多情況下，這反映在服務質量上。
網絡性能和容量優化
大數據分析使運營商可以通過實時CDR分析來分析其網絡流量，從而優化呼叫路由和服務質量。例如，通過基於位置的分析對具有4G功能的智能手機用戶進行檢查，可以幫助運營商確定應該改善4G服務或更好地交付媒體內容的位置。
電信公司，尤其是在各種市場中運營的電信公司，利用需求預測來證明為確保在正確的時間提供容量所需的大量投資是合理的。需求預測用於了解客戶動態和容量優化。客戶動態通常是由新消費者首次使用產品/服務，已建立的用戶更改其使用模式，競爭性服務的用戶轉移到替代服務或完全退出此市場細分的用戶而產生的。
b。網絡基礎架構管理
電信公司可以通過實時蜂窩網絡性能測量以及數據流量測量以及深度數據包檢查來優化網絡管理，以優化流量路由和網絡服務質量。例如，呼叫掉線是電信運營商面臨的最重要挑戰之一。實時掉話分析使操作員可以在早期就同時進行監視和解決根本原因。此外，可以通過異常檢測來預測網絡故障。
大數據分析還可以有效地調整維護計劃，並通過在大數據分析的幫助下將實時信息與歷史數據進行比較，從而進行主動護理。機器學習算法可以通過在設備出現故障之前對其進行修復來降低維護成本和服務中斷。
由於電信公司面臨高昂的網絡和維護成本，因此先進的分析將通過優化網絡使用從而提高客戶體驗，從而幫助提高其盈利能力並獲得競爭優勢。
增強安全性
電信公司使用大數據分析來同時識別和調查異常和欺詐活動，而人類可以輕易地繞開它們。
借助異常檢測，機器學習算法可以監視大量數據，例如客戶統計數據，情感數據，客戶使用模式，地理使用趨勢，呼叫圈數據，點擊流日誌或支持呼叫中心統計數據中的行為數據，以命名很少。這樣，通過分析驅動的監視來檢測和防止有害威脅/欺詐，有助於電信公司預測意外行為的可能性。例如，借助大數據分析，Telcos可以幫助構建可以標記異常電話的模型，這些異常電話可能指示盜竊或黑客入侵，或者可以實時分析呼叫數據記錄以立即識別錯誤答案或欺詐性的長途電話。
大數據分析還被索賠處理團隊用於檢測欺詐性索賠；識別未經授權的設備，跟踪付款處理和客戶數據保護。
此外，通過大數據分析增強安全性後，電信公司可以通過雲和移動環境管理網絡攻擊帶來的風險。
結論
強大的大數據分析解決方案從根本上改變了電信運營商管理其日常運營的方式。 如上所述，從大數據和分析中獲得的好處是巨大的，並且隨著時間的推移將不斷增加。 因此，積極追求大數據分析和信息戰略的運營商必將在競爭中脫穎而出。
