5 Gründe, wie Data Science den Telekommunikationssektor stärkt

Data Science ist nicht mehr nur für typische Forschungsunternehmen bestimmt. Und für den Telekommunikationssektor entwickelt es sich zu einer Goldgrube mit endlosen Möglichkeiten, zu graben und Gewinne zu erzielen. Ob es darum geht, das neue Datenpaket zu verstehen, bietet oder prognostiziert die Bandbreite und Kapazität eines Netzwerks.

In den letzten Jahren arbeitet Data Science in folgenden Bereichen im Telekommunikationssektor:

Identifikation der Kundennachfrage - Data Science liefert die genauen Ergebnisse in Bezug auf Suchmuster von Websites, die Daueranalyse des Browsings der Websites, vergangene Kaufdaten, Erfolgsberichte von Social-Media-Aktivitäten, Datenpakete und SMS-Erfolgsmuster, Nutzungshistorie von Services.

Dadurch können die Telecom-Unternehmen ihre Dienste in den richtigen Sendekanälen individueller anbieten.

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Analyse der KPI - Die extrahierten Daten liefern die genauen Ergebnisse, um die Erfahrung eines Kunden von seiner Interaktion vor dem Kauf mit einem Lieferanten bis zum Feedback nach dem Kauf zu verfolgen. Zusammen mit diesem Life-Time-Tracking des Kunden liefern die extrahierten Daten auch die Werte des Key Performance Index wie Customer Churn Prevention, Brand Improvement Ideengenerationen, Cross-Channel Strategy Information.

Sentiment-Analyse in Telecom - Data Science stellt Telecom-Unternehmen die Bewertungen und Newsfeeds von Social Media zur Verfügung, die ihnen helfen, diese Informationen für die Analyse der Stimmungen des Kunden zu verwenden. Die geernteten Daten geben einen genauen Einblick, um jedes Markenimage zu verbessern, ein neues Umsatzsegment zu identifizieren, die sozialen Kampagnen zu überwachen, das Feedback jedes neuen Produkts und Angebots zu verfolgen, Daten potenzieller Kunden und deren Anliegen zu verwalten.

Churn-Prävention eines Telekommunikationskunden - Derzeit besteht eine der größten Herausforderungen im Telekommunikationssektor darin, die Kunden davon abzuhalten, aus dem bestehenden Netzwerk in neue Netzwerke zu springen. Für ein Telekommunikationsunternehmen wird es teurer, die bestehenden Kunden zu halten, anstatt neue Kunden in sein Netzwerk aufzunehmen. Zu den häufigen Faktoren für das Aufrühren gehören niedrige Preise für das Netzwerk der Wettbewerber, schlechte Verbindungsqualität, teure Daten und Service Packs und nutzlose Angebote.

Zu diesem Zweck unterstützt Data Analysis die Telecom Companies in folgenden

Optimierung des Netzwerks durch prädiktive Datenanalyse - In den vergangenen Jahren waren die Telekommunikationsunternehmen für die Probleme der Netzwerkauslastung und der überlasteten oder ungenutzten Datenkapazität mit diesen Problemen beschäftigt, indem sie für jedes Netzwerkkapazitätsmanagement einzigartige Preismodelle implementierten.

Mithilfe der Predictive Analysis verwalten Unternehmen jedoch die Richtlinien für die Netzwerknutzung, indem sie die Aktionen der Abonnenten, saisonale Datentrends, Kundenmarketing-Initiativen und die Weiterleitung der Angebote an aktive Hotspots eines Netzwerks vorhersagen.