BIG DATA EM TELECOMUNICAÇÕES

Até pouco tempo atrás, trabalhar os dados no setor de Telecomunicações era um grande problema. Grandes volumes de dados, pouco poder computacional e altos custos impediam de realizar estudos profundos nos dados provenientes desse setor.

Os tempos mudaram:

  • O custo de armazenamento de dados é cada vez menor
  • A capacidade computacional tem crescido de forma exponencial
  • Baixo custo de ferramentas de Análise (muitas são disponibilizadas gratuitamente).

Os principais esforços na Ciência de Dados relacionados a Telecomunicações estão focados em melhorar a experiência do usuário. Para fazer isso, eles estão criando sofisticados perfis de 360 graus baseados em:

Comportamento dos Clientes:

  • Padrões de uso em chamadas de voz, SMS e transferência de dados.
  • Video choices
  • Histórico de atendimento do cliente
  • Atividades em redes sociais
  • Padrões de compras anteriores
  • Padrões de visitas de sites, duração, navegação e busca

Estudo demografico dos clientes:

  • Idade, endereço e sexo
  • Tipo e quantidade de dispositivos usados
  • Utilização dos serviços
  • Localização geográfica

EXEMPLOS PRÁTICOS

Otimização de Rede

Empresas de Telecomunicações têm a opção de combinar seu conhecimento do desempenho da rede com dados internos (por exemplo, uso do cliente ou iniciativas de marketing) e dados externos (por exemplo, as tendências sazonais) para redirecionar os recursos (por exemplo, ofertas ou investimentos de capital) para determinados hotspots da rede.

Talvez tão importante, análise em tempo real pode ser usado para controle de danos. Digamos por exemplo, em uma queda de Rede: Cada departamento (vendas, marketing, atendimento ao cliente) pode-se observar os efeitos, localizar os clientes afetados e imediatamente implementar os esforços para minimizar o impacto com os clientes.

Redes Sociais e Análise de Sentimento

A evolução das redes sociais têm transformado a maneira como as empresas encaram seus clientes. Cientistas de dados estão colhendo informações de comentários, reclamações e feeds sociais e sujeitando essas informações a análises de sentimento, com objetivos como:

  • Melhorar a imagem de marca perante aos clientes
  • Monitorar a reação a novos produtos, ofertas e campanhas
  • Combater potenciais problemas e aliviar as preocupações dos clientes
  • Identificar novas fontes de receita

Prevenção de Churn

A rotatividade de clientes – quando os assinantes deixam uma operadora em busca de planos mais baratos – é um dos maiores desafios que as empresas de telecomunicações confrontam. É muito mais caro adquirir novos clientes do que atender aos já existentes. As causas mais comuns de churn incluem preços elevados, serviço de má qualidade, má qualidade da ligação, novos concorrentes e tecnologia ultrapassada.

Para evitar a rotatividade, os cientistas de dados estão empregando análise preditiva com os alguns objetivos:

  • Criar oferta personalizada ofertas de produtos e serviços
  • Melhorar as relações rentáveis existentes e evitar a rotatividade de clientes
  • Criar melhores campanhas de marketing e ofertas de produtos mais atraentes
  • Desenvolvimento de produtos sob medida para segmentos específicos de clientes
  • E muito mais…

Para ajudar a sua empresa a alavancar os seus negócios, a equipe da Semantix conta com diversos especialistas capacitados para implementar uma solução completa em Big Data, desde a Infraestrutura, Ingestão dos Dados até Analytics em Real-time com algoritmos complexos de Machine Learning.