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采用大数据分析电信领域顾客行为

简介:

随着电信市场竞争加剧,电信运营商积极主动地向客户提供服务,并在复杂市场中准确定位,这变得越来越重要。事实上,运营商一般将其重点从获取客户转移到保留客户,因为在近乎饱和的市场,这被认为更具成本效益。

一旦采用大数据分析,电信运营商就会了解客户,做出准确的业务决策。使用正确的技术,电信行业可以几乎实时地访问他们所寻求的信息。

  为什么要分析?

人们很难找到一个行业可以轻松访问大量的用户数据,流量,用户行为,位置等,而对于电信提供商来说却很容易实现。借助这些信息,供应商可以分析他们的用户使用哪些服务,他们使用多长时间,何时提供精确的升级,可以准确地他们的服务定价,并提供卓越的体验,可以获得这个极其多变的市场的忠诚度。

通过深入了解消费者,运营商可以创建有针对性的广告活动,了解客户何时何地需要某些服务,制作更适合使用模式的数据包,并节省客户资金。他们甚至可以在客户知道存在问题之前解决服务问题。

这些信息有助于电信运营商管理其资源,使用数据分析使他们能够检查网络事件,发现滥用系统,防止网络攻击等等。保持灵活的数据访问是绝对必要的。

有哪些障碍?

电信行业最大的机会,就是他们访问的数据的绝对规模,这也是寻求分析数据最困难的障碍:数据有这么多!来自许多不同点的大量信息必须被实时存储,分析和访问。使用大量关于客户行为的数据可能会导致许多问题,包括“相关问题”(仅有太多统计学的答案),了解如何分析数据的丰富性,最后确定如何将数据转换为客户行为变为实用可用的信息。那么如何开始分析客户行为?首先需要问一些正确的问题。

你需要知道谁与谁通话,通信时间多长,什么时候通话;知道他们在哪里;知道自己的网络是如何运作的;你知道自己的客户访问数据多长时间;知道客户如何与贵公司进行互动;你需要知道很多事情。但是,如果你知道如何分析这些信息,这只能是有用的。通过弄清楚想要完成什么来提出正确的问题。

试图创造快乐和忠诚的客户?你需要知道他们喜欢什么,提供哪些服务会令他们感到高兴,他们的痛点是什么。你想增加投资回报率吗?了解客户需要什么,以便你可以提供更多的服务。要提出正确的问题,你可以组织数据,使你能够达到目标。

找到合适的软件

汇集数据(收集),存储和数据分析是三个独立的事情。现在电信运营商已经收集和存储数据了很长时间,却没有什么新意。他们甚至长期分析数据,而不是企业正在使用的大量数据。数据正在缩放,由于技术不发达无法进行处理。

下一代基于GPU的分析技术提供了以创纪录的速度处理这些巨大数据量的能力。还有一些应用程序,如地理位置分析,基于行为指标的客户分析(简单的例子,如花费时间的人,他们的兴趣,他们使用和升级的网络,如何激励他们等等),帮助公司为顾客提供个性化体验。电信运营商可以了解客户需要和想要的内容,即使在客户自己也可能意识到这一点之前,它们将成为销售和保留的理想工具。

当寻找强大的分析软件时,寻找可以从诸如推特文章,文本,CDR,兴趣点,物联网传感器,客户信息,网络事件和WiFi/3G/4G流量等多个来源获取数据的GPU数据库单点知识,并近距离实时分析感兴趣的任何方面。这种数据库,如SQreamDB,这个为数百TB到PB级设计的GPU数据库(SQL)将提供分析功能,如客户移动性,设备检测,位置分析,客户行为,广告优化分析,网络监控,以及安全。

SQream公司的软件帮助电信运营商优化其基础设施,发现安全和滥用问题,分析深入的历史数据,识别机会以及自动化营销活动等。

通过选择非常基础设施有效的技术,以前认为无法解析的数据现在几乎可以实时访问。这是电信运营商不能错过的优势。



本文转自d1net(转载)

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