Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Die Telekommunikationsbranche befindet sich im rasanten Wandel, und Unternehmen stehen vor der Herausforderung, nicht nur zu expandieren, sondern überhaupt relevant zu bleiben. Um in diesem dynamischen Umfeld bestehen zu können, müssen Unternehmen einen bestimmten Reifegrad erreichen, bei dem Entscheidungsprozesse von Intuition auf Zahlen und rationalen Analysen basieren. Die Vorgabe ist klar: Unternehmen müssen datengetrieben agieren, sonst riskieren sie, den Anschluss zu verlieren.
Die Wahrheit ist jedoch, dass fast 100 % der Unternehmen datengetriebener werden wollen, aber nur weniger als ein Drittel dieses Ziel erreicht hat. Der Schlüssel zu einer erfolgreichen datengetriebenen Arbeitsweise liegt darin, den eigenen Status quo zu analysieren und den besten Weg zum gewünschten Ziel zu finden – eine Aufgabe, die für Unternehmen weiterhin eine Herausforderung darstellt.
Fast alle Organisationen haben sich schon einmal mit Datenanalyseberatung auseinandergesetzt, um Veränderungen anzustoßen und das Beste aus ihren riesigen Datenmengen herauszuholen. Oftmals stellen sie sich Fragen wie: Was machen andere (innerhalb derselben Branche oder branchenübergreifend) und wie können sie das nachahmen? Oder: Welche neuen Ansätze gibt es, die noch niemand verfolgt hat? Um die gesamte Datenanalyse mit der Funktionsweise eines Motors zu vergleichen: Ein Motor ist nur so gut wie die Summe seiner einzelnen Teile.
Die Teile müssen perfekt zusammenpassen, die Ölschmiermechanismen die Reibung reduzieren, die Ölzufuhr muss rechtzeitig erfolgen und natürlich muss die Zündung einwandfrei sein. Wie viele sagen: Daten sind das neue Öl, und Datenanalyse entwickelt sich rasant zum Motor (in diesem Fall des Wachstums).
Transformation ist entscheidend, doch um einen echten Wettbewerbsvorteil zu sichern, müssen Unternehmen ihren Wandel in einer sorgfältig geplanten Phase vollziehen. Ein zufälliger Umgang mit Analysen ist nicht zulässig, da dies mehr Probleme als Nutzen mit sich bringt. Unternehmen müssen Schritt für Schritt vorgehen. Es gilt nicht nur, diese Phasen zu definieren, sondern auch zu wissen, welche Schritte jeweils auf welcher Stufe erforderlich sind, um von einer Phase zur nächsten zu gelangen. In diesem Zusammenhang ist eine Bewertung des Reifegrads von Analytics unerlässlich.
Operative Aufklärung
Die Telekommunikationsbranche kann erheblich von Big-Data-Analysen profitieren, indem sie ein tieferes und präziseres Verständnis von Vermittlung, Frequenznutzung und Kapazitätsauslastung für die Kapazitätsplanung und -verwaltung gewinnt. Die Analyse des Verbrauchs von Diensten und Bandbreite in bestimmten Regionen oder Gebieten unterstützt die Standortplanung für Infrastrukturinvestitionen. Die Erfassung und Analyse von Daten, die von der Infrastruktur und Sensoren erzeugt werden, beschleunigt die Fehlersuche im Netzwerk erheblich. Die MapR Converged Data Platform kann große Mengen an Sensordaten effizient erfassen und speichern und mit dem Datenwachstum skalieren.
Kundenabwanderungsanalyse
Die präzise Diagnose von Kundenabwanderung und die Aktivierung von Warnmeldungen bei Kundenverhalten, das auf eine drohende Abwanderung hindeutet, sind für Telekommunikationsunternehmen unerlässlich. Durch die Beobachtung verschiedener Faktoren wie Kommentare in sozialen Medien, rückläufige Nutzung und historische Daten, die Verhaltensmuster mit Abwanderungsrisiko aufzeigen, können Unternehmen vorhersagen, wann ein Kunde abwanderungsgefährdet ist. Die MapR Converged Data Platform unterstützt die Erfassung von Kundentransaktionsdaten und Kommunikationsströmen in Echtzeit und zeigt so die Kundenzufriedenheit mit dem Service. Dies ist entscheidend für die Erkennung und das Verständnis von Kundenzufriedenheitsproblemen in Echtzeit.
Betrugserkennung
Kommunikationsdienstleister müssen ihre Kunden und ihren Gewinn schützen, indem sie betrügerische Aktivitäten proaktiv aufdecken. Sie können Nutzungsdaten, standortspezifische Daten und Kundendaten in Echtzeit überwachen, um ein „normales“ Nutzungsverhalten zu modellieren. Die MapR Converged Data Platform ermöglicht die Entwicklung von Vorhersagemodellen, die verdächtige Anrufe erkennen, die auf Diebstahl oder Hacking hindeuten könnten – sowohl im B2B- als auch im B2C-Bereich.
Klickstream-Analyse
Kommunikationsdienstleister können ihren Umsatz steigern und das Kundenerlebnis verbessern, indem sie das Klickverhalten ihrer Kunden analysieren, um deren Präferenzen und Kaufbereitschaft besser zu verstehen. Zeigt das Klickverhalten beispielsweise, dass ein Kunde an der Recherche zu einem bestimmten Produkt interessiert ist, kann die Customer-Provider-Plattform (CPS) diesem Kunden gezielte Werbeaktionen oder Angebote präsentieren. Websites lassen sich optimieren, um die Conversion-Rate zu erhöhen und Cross-Selling-Möglichkeiten zu nutzen. Die Maps Converged Data Platform beschleunigt die Datenaufnahme und ermöglicht Streaming-Schreibvorgänge, um Modelle schneller zu aktualisieren und Kunden gezielter anzusprechen.
Netzwerkmanagement/Optimierung
Kommunikationsdienstleister können die Dienstqualität und das Routing optimieren, indem sie den Netzwerkverkehr in Echtzeit analysieren. So können sie auf Verkehrsschwankungen reagieren und die Bandbreite bedarfsgerecht anpassen. Mithilfe der MapR Converged Data Platform können sie zudem Netzwerkengpässe erkennen und beheben, die Kapazität verwalten, um Infrastrukturinvestitionen zu planen und die Dienstqualität aufrechtzuerhalten, und das Netzwerk für ihre wichtigsten Kunden optimieren.
Analysen spielen in jeder Branche eine wichtige Rolle. Gerade in der Telekommunikationsbranche gibt es viele Möglichkeiten, wie Analysen sehr hilfreich sein können. Einige interessante Anwendungsbereiche sind beispielsweise:
Big Data verspricht, das Wachstum zu beschleunigen und die Effizienz und Rentabilität im gesamten Bereich der Telekommunikationsnetzwerkanalysen zu steigern.
- Verbesserung von Routing und QoS durch Echtzeitanalyse des Netzwerkverkehrs.
- Analyse von Anrufprotokollen in Echtzeit, um betrügerisches Verhalten sofort zu erkennen.
- Callcenter-Mitarbeitern ermöglichen, Abonnenten-Tarife einfach und gewinnbringend zu ändern.
- Personalisierung von Marketingkampagnen für einzelne Kunden durch standortbezogene Technologien und soziale Netzwerke.
- Erkenntnisse über den Geschmack und die Vorlieben der Kunden werden genutzt, um neue Produkte zu entwickeln.
Datenanalysen im Telekommunikationssektor können sogar neue Einnahmequellen erschließen, beispielsweise durch den Verkauf von Kundendaten an Dritte. Die Analyse von Big Data im Telekommunikationssektor trägt außerdem dazu bei, die mit dem Geschäftsbetrieb verbundenen Investitions- und Betriebskosten zu senken.
Polestar Analytics arbeitet mit Kunden auf der ganzen Welt zusammen, um ihnen bei der Bewertung ihres Analytics-Reifegrads zu helfen, die Geschäftsziele zu definieren und eine Analytics-Roadmap zur Erreichung dieser Ziele mithilfe unserer Analytics-Reifegradmodelle zu erstellen.
Polestar definiert diese Phasen sowie die Schritte zwischen diesen Phasen durch eine Bewertung der Bereiche Menschen, Prozesse, Technologie und vor allem Daten.
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