Как телекоммуникационный сектор использует Big Data

Знают ли читатели о том, что телекоммуникационная компания, обслуживающая на принципе предоплаты 8 миллионов подписчиков услуг мобильной связи, генерирует приблизительно 30 миллионов записей о звонках (CDR)? То есть, до 11 миллиардов ежегодно! Если этот же оператор предоставляет ещё и услуги мобильной связи на постоплатной основе, а также услуги фиксированной связи, то генерируется ещё больший объём данных.

Сегодня эти данные доступны в форме актуальной информации в режиме реального времени. Это позволяет телеком-компаниям в режиме реального времени реагировать на поведенческие изменения в мышлении клиентов. Это также помогает реагировать на угрозы, связанные с конкуренцией на рынке. Телеком – это сектор экономики, в котором Big Data (Большие Данные) выиграют битву с традиционными инструментами для проведения бизнес-анализа.

Что такое Большие Данные?

По сути, Большие Данные (Big Data) – это набор чрезвычайно больших объёмов данных, которые невозможно обработать, используя традиционные инструменты, но которые полезны для развития бизнеса или обществу. Вот три критерия для больших данных: огромный объём, высокая скорость (постоянное и быстрое генерирование данных с последующей быстрой обработкой) и большое разнообразие (информация поступает из различных источников в структурированной и/или неструктурированной форме). Данные собираются, обрабатыватся и анализируются в режиме пакетной обработки либо в виде потоков данных в режиме реального времени для получения полезной информации рядом заинтересованных сторон.

Big Data превратились в стратегический актив телекоммуникационной отрасли. Благодаря наличию доступа к этим сокровищам отрасль телекоммуникаций, по сути, сидит на золотых приисках информации, которая позволяет получать капитализацию, используя эти ценные массивы данных.

Большие Данные полезны телекоммуникационной отрасли для удержания абонентов; сегментации клиентов; оптимизации сети, планирования, а также возможности дополнительных/перекрёстных продаж.

Удобство для клиентов – это ключ к поддержанию дифференциации рынка и снижению оттока. Используя анализ, телекоммуникационные компании оптимизируют и улучшают качество обслуживания клиентов. Также использование Big Data даёт провайдерам всестороннее представление о клиентах. Это понимание компании используют для микросегментации абонентской базы и формирования целевого и привлекательного подхода к обслуживанию клиентов. Данные анализа также используются для составления рекомендаций, а кроме того – для прогнозирования и принятия необходимых решений для предотвращения оттока пользователей.

• Целевой маркетинг

Проведя анализ таких характеристик, как модели поведения пользователей, данные о выставленных счетах, запросы на поддержку, история покупок, предпочтения в плане обслуживания, демографическая информация, местоположение и т.д., телекоммуникационные компании предлагают продукты и услуги на индивидуальной основе. Это также позволяет компаниям проактивно представлять нужное предложение в нужное время – а также в правильном контексте и правильным клиентам, что повысит коэффициент конверсии. К примеру – предложение планов пополнения или рекомендации по дополнительным пакетам услуг на основе использования Big Data.

• Прогнозируемый отток клиентов

Отток клиентов влияет на состояние телекоммуникационной отрасли. Анализ Больших Данных помогает объединить различные моменты, связанные с данными, – качество обслуживания, качество работы сети, производительность, информацию о выставлении счетов подписчикам, сведения о звонках в сервисные центры, а также настроения пользователей социальных сетей. Это создаёт модели для прогнозирования и принятия мер для предотвращения оттока клиентов.

• Жизненный цикл пользователя

Используя данные анализа, проводимого в режиме реального времени и отображающего карту жизненного пути пользователя, телекоммуникационные компании формируют точечные предложения и превращают заинтересованных лиц в клиентов. Такие данные, как демографическая информация о клиентах, покупательское поведение, цепочка «кликов» мышкой в сочетании с такими атрибутами, как местоположение и предпочтения касательно контента используются для создания новых выгодных предложений. Это приносит пользу компаниям, так как те создают картину взаимодействия с конкретными клиентами на разных этапах жизненного цикла для продвижения индивидуальных предложений и организации рекламных кампаний.

• Проактивная поддержка

Используя Big Data, телекоммуникационные компании создают инструменты для проведения анализа, прогнозирования и изучения информации, дабы заранее выявлять и устранять проблемы. Кроме того оператор может предоставить решение проблемы, прежде чем та затронет клиента. Провайдеры также создали и запустили специализированных ботов, через которых клиенты могут напрямую задавать вопросы и получать ответы.Компании помогают в проактивном устранении проблем, прежде чем те окажут негативное влияние на работу абонентов.

В телекоммуникационном секторе сеть – жизненно важный ресурс. Также важна ёмкость сети. Для мониторинга и управления пропускной способностью сети, построения прогнозируемых моделей пропускной способности и использования этих моделей при планировании расширения сети телекоммуникационный сектор начал использовать аналитику Big Data.

• Планирование ёмкости

Используя данные, которые демонстрируют корреляцию между использованием сети и пропускной способностью сети, телекоммуникационные компании выявляют участки с высокой загруженностью, где использование сети приближается к пороговому значению пропускной способности. Такой анализ полезен при планировании расширения ёмкости сети.

В регионах, где наблюдается наличие избыточной пропускной способности сети, телекоммуникационные компании организуют специальные кампании или рекламные акции, направленные на увеличение использования ресурсов сети. На основе анализа данных и траффика, получаемых в режиме реального времени, могут быть также разработаны модели прогнозирования пропускной способности. На основе анализа данных, собранных путём сравнения фактического и прогнозируемого трафика, провайдеры могут планировать добавление в сеть дополнительной ёмкости в случае сбоев. Эти данные также могут помочь при обнаружении зоны сбрасывания вызова и прогнозировании соответствующего положения вышек сотовой связи.

• Инвестиционное планирование

Телекоммуникационным компаниям необходимобходимо планировать инвестиции на основе ряда параметров. Таких как будущие потребности в подключении, стратегические цели, прогнозируемая рентабельность инвестиций, прогнозируемый трафик, качество обслуживания клиентов и т.д. Эффективное сочетание данных о сетевом трафике, показателях качества обслуживания клиентов, потенциальной прибыли и местоположении в сочетании с данными о ценности клиента обеспечивают наиболее эффективное использование инвестиций.

• Анализ в режиме реального времени

Ранее сектор телекоммуникаций зависел от исторических данных для управления сетью. Теперь компании, работающие в телеком-секторе, начали использовать Big Data, а также инструменты проведения анализа для построения горячих карт использования ёмкости в реальном времени, которые отслеживают качество взаимодействия с пользователем и отправляют оповещения в случае перегрузки сети или потенциальных сбоев. Анализ Больших Данных помогает постоянно отслеживать сетевую активность и прогнозировать будущий спрос. Кроме того, используя данные, получаемые в реальном времени с вышек сотовой связи, инженеры способны отследить снижение качества предоставляемых услуг в определённом месте.

Телекоммуникационный сектор использует анализ Big Data для операций, связанных с управлением компаниями. В частности, для таких операций, как минимизация утечки доходов, управление сетью и кибербезопасность, а также для решения проблем клиентов и снижения рисков, возникающих при использовании услуг.

• Утечка доходов

Для предотвращения утечки доходов и мошенничества в этой сфере телекоммуникационные компании также используют решения на основе Больших Данных. Эти решения помогают анализировать как структурированные, так и неструктурированные данные. Этот анализ помогает компаниям лучше понимать поведение клиентов.

• Безопасность сети

Телекоммуникационная отрасль уделяет внимание сетевой безопасности. Для построения сетей используются оптические волокна, и в этом случае возникают проблемы, связанные с утечкой информации. Данные, относящиеся к этим опасностям, анализируются оператором в режиме реального времени, что снижает риски, обнаруживает инциденты и позволяет реагировать на нарушения.

Телекоммуникационные компании получают доступ к информации о местоположении абонента, использовании последним сети и устройствах, о предпочтениях пользователя и т.д. Эта информация используется для создания статистики, которая важна для других предприятий.

• Анализ информации

Телекоммуникационный сектор начал предоставлять информацию, полученную в результате анализа данных, в качестве услуги для других секторов экономики. Для такого анализа создано много приложений и всевозможных сценариев.

• Анализ IoT/ M2M

Телекоммуникационные компании начали предоставлять комплексные решения категории M2M (machine-to-machine или межмашинное взаимодействие). Учитывая постоянный рост в сети количества устройств категории Интернет вещей (IoT), сетевая аналитика трафика IoT-датчиков становится следующей областью проведения исследований. Теперь телеком-операторы получили возможность добавления к потоковым данным геолокационные и геопространственные элементы, в конечном итоге предоставляя ценную информацию для вертикалей предприятия.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Big Data обещают стимулировать рост, а также повышать эффективность и прибыльность в телекоммуникационном секторе. С помощью Big Data провайдеры улучшат маршрутизацию и качество обслуживания клиентов. Кибермошенничество будет выявляться немедленно. Большие Данные позволят операторам быстро и гибко изменять тарифные планы, а также помогут в организации маркетинговых кампаний, направленных на конкретных клиентов благодаря использованию технологий определения местоположения и анализу социальных сетей. На основе информации о поведении клиента и использованию ресурсов сети, будут разработаны новые продукты, которые позволят снизить затраты и обеспечат новые источники дохода.