Telecom

Una mejor experiencia para el usuario y prevención de churn

Big Data en Telecomunicaciones

Hasta hace poco tiempo, trabajar los datos en el sector de las telecomunicaciones era un problema muy grande. Los grandes volúmenes de datos, el poco poder computacional y los altos costos impedían realizar estudios profundos de los datos provenientes de dicho sector.

Los tiempos han cambiado:


  • El costo de almacenamiento de datos es cada vez menor;
  • La capacidad computacional ha crecido de forma exponencial;
  • El bajo costo de las herramientas de análisis (muchas están disponibles gratuitamente).

Los principales esfuerzos de la ciencia de datos relativos a las telecomunicaciones se centran en mejorar la experiencia del usuario. Para ello, se están creando sofisticados perfiles de 360 ​​grados basados ​​en:

Comportamiento de los clientes:

  • Patrones de uso de llamadas de voz, SMS y transferencia de datos;
  • Video choice;
  • Historial de atención al cliente;
  • Actividades en redes sociales;
  • Patrones de compras anteriores;
  • Patrones de visitas de sitios, duración, navegación y búsqueda.

Estudio demográfico de los clientes:

  • Edad, dirección y sexo;
  • Tipo y cantidad de dispositivos usados;
  • Utilización de los servicios;
  • Localización geográfica.

Ejemplos prácticos


Optimización de la Red

Las empresas de telecomunicaciones cuentan con la opción de combinar su conocimiento relativo al
desempeño de la red con datos internos (por ejemplo, uso del cliente o iniciativas de marketing) y datos
externos (por ejemplo, tendencias estacionales) para destinar los recursos (por ejemplo: ofertas, o
inversiones de capital) para determinados hotspots de la red.

Tal vez tan importante, el análisis en tiempo real puede ser usado para hacer el control de daños. Digamos, por ejemplo, en una caída de la red: Cada departamento (ventas, marketing, atención al cliente) puede observar los efectos, localizar a los clientes afectados e implementar inmediatamente los esfuerzos para minimizar el impacto sobre los clientes.


Redes Sociales y Análisis de Sentimientos

La evolución de las redes sociales ha transformado la manera en que las empresas encaran a sus clientes. Los científicos de datos están recopilando información sobre comentarios, reclamaciones y feeds sociales, sometiéndolos a análisis de sentimientos, con objetivos tales como:

  • Mejorar la imagen de marca frente a los clientes
  • Monitorear la reacción a nuevos productos, ofertas y campañas
  • Combatir los problemas potenciales y aliviar las preocupaciones de los clientes
  • Identificar nuevas fuentes de ingresos

Prevención de Churn

Rotación de clientes - sucede cuando los suscriptores abandonan una operadora en busca de planes más
baratos - es uno de los retos más grandes que enfrentan las empresas de telecomunicaciones. Es mucho más caro conseguir clientes nuevos que atender a los ya existentes. Entre las causas más comunes de
churn están los altos precios, servicios de mala calidad, nuevos competidores y tecnología superada.

Para evitar la rotatividad, los científicos de datos están empleando análisis predictivo con algunos objetivos tales como:

  • Crear ofertas personalizadas de productos y servicios;
  • Mejorar las relaciones rentables existentes y evitar la rotación de clientes;
  • Crear mejores campañas de marketing y ofertas de productos más atractivos;
  • Desarrollar productos a la medida para segmentos específicos de clientes;
  • Y mucho más…

Para ayudar a su empresa a impulsar sus negocios, el equipo de Semantix cuenta con varios expertos
capacitados para implementar una solución completa en Big Data, desde la Infraestructura y la Ingestión
de Datos, hasta Analytics en tiempo real aplicando algoritmos complejos de Machine Learning.


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