Прогнозная аналитика в телекоммуникациях
14 августа
Статьи

Перспективы больших данных

На заре своей деятельности аналитики по данным, работающие в телекоммуникационной отрасли, сталкивались с целым рядом проблем – громоздкими числами, отсутствием вычислительных мощностей и непомерными расходами.

Сейчас жить стало гораздо веселее:

  • Расходы на хранение данных снижаются с каждым днем;
  • Мощности компьютерной обработки растут экспоненциально
  • Аналитическое программное обеспечение и инструментов стали дешевыми (а иногда и бесплатными).

Поставщики бизнес-аналитики (BI), такие как IBM, Oracle, SAS, Tibco и QlikTech ликвидируют барьеры между изолированными, отдельными, и часто, несовместимыми хранилищами данных, чтобы использовать огромный объем и разнообразие информации.

Ожидается, что это создаст множество рабочих мест для специалистов по данным, работающих в телекоме. В пресс-релизе от 2013 года, озаглавленном Большие данные и анализ рынка: Бизнес-кейс, анализ рынка и прогноз на 2014-2019 годов, компания Mind Commerce пишет, что рынок аналитики на основе больших данных вырастет почти на 50% с 2014 по 2019 год и прогнозирует, что к концу 2019 годовые доходы этого сегмента составят 5,4 млрд. долларов.

Персонализированные услуги

Многие из этих новоиспеченных специалистов по данным фокусируют свое внимание на пользовательском впечатлении от работы. С этой целью они создают их комплексные всеохватывающие профили, включающие в себя информацию по:

Поведению пользователей

  • Шаблоны использования данных, SMS и голосовые сообщение
  • Выбору видео-роликов
  • Историю обслуживания клиентов
  • Активность в социальных сетях
  • Шаблоны в историях покупок
  • Посещения веб-сайтов, продолжительность посещений, история просмотров и поисковые шаблоны

Социально-демографическую информацию о клиентах:

  • возраст, место проживания и пол
  • тип и количество используемых устройств
  • использование сервисов
  • географическое местоположение

Это позволяет телекоммуникационным компаниям предлагать персонализированные услуги или продукты на каждом этапе взаимодействия с клиентом. Предприятия могут модифицировать сообщения, отправляя их через соответствующие каналы (например, через мобильные устройства, интернет, колл-центры, во время покупок), облекая их в правильную форму, подбирая нужные слова и иллюстрации.

Японская компания NEC, а также IBM довели эту концепцию до совершенства в своих исследованиях на цифровых рекламных щитах в 2010 году:

  • Используя технологию распознавания лиц, NEC смогла определить возраст и пол проходящих людей и воздействовать на них при помощи сообщений с учетом их социально-демографического портрета.
  • Исследователи в IBM стремились получить личные данные (возраст, пол, покупательские привычки и т.д.) из RFID-чипов, встроенных в мобильные телефоны для генерации персональной рекламы.

Подобные усилия прикладываются не только в точках продаж. Как указывает Правин Тхакур, вице-президент технологического подразделения в ASEAN, Oracle в своей статье от 2013 под заголовком "Трансформация телекоммуникационной отрасли при помощи больших данных и аналитики", большие данные дают телекоммуникационным компаниям возможность отслеживать опыт клиента на протяжении всего периода их взаимоотношений – от первого взаимодействия с поставщиком до поведения после совершения покупки.

В сочетании с другими значениями ключевого показателя эффективности (KPI), анализ этих данных может помочь:

  • Определить ценность абонента на протяжении всего цикла
  • Генерировать идеи для улучшения бренда
  • Лучше понять значение кросс-каналов
  • Избежать оттока клиентов
  • Оптимизировать сети

Расходы растут, когда сеть не работает, недостаточно загружена, перегружена или ее производительность приближается к максимальным значениям.

В прошлом телекоммуникационные компании решали эту проблему, разрабатывая ценники на данные и используя дифференцированное ценообразование.

В будущем, используя прогнозную аналитику в режиме реального времени компании смогут анализировать поведение абонентов и вводить персональную политику сетевого использования.

Счастливы будут не только клиенты, улучшится общая эффективность и увеличатся регулярные поступления доходов.

Телекоммуникации также имеют возможность объединить свои знания о работе сети с внутренними данными (например, клиентские данные по пользованию или маркетинговые инициативы) и внешние данные (например, сезонные тенденции) для перенаправления ресурсов (например, предложения или капитальных вложений) к горячим точкам сетей.

Что не менее важно - анализ в реальном времени может использоваться для борьбы с неисправностями. Например:

  1. Сеть упала: Каждый отдел (продажи, маркетинг, обслуживание клиентов) может наблюдать за результатами, найти пострадавших клиентов и немедленно предпринять меры для решения проблемы.
  2. Внезапно клиент отказывается от товаров, уже сложенных в корзину: Службы поддержки может позвонить клиенту и рассеять его опасения, или же отправить ему смс или письмо по электронной почте.

Некоторые компании решают передать эту задачу внешним поставщикам услуг. Так, в 2013 году Brightlink Communications объявила о том, что она нанимает Net Optics Director Pro чтобы последняя занималась обработкой и контролем своих звонков. Это позволяет Brightlink анализировать данные и получать прибыль от данных их клиентов удобным для себя способом.

Социальные сети и анализа настроений

Эволюция социальных сетей поменяло образ клиентов в глазах компаний. Специалисты по работе с данными собирают информацию из отзывов, перепалок, обсуждений и проводят детальный анализ настроений.

Их задача - помочь телекоммуникационным компаниям:

  • Улучшить или защищать их образ бренда
  • Определить пользовательские шаблоны
  • Мониторить реакцию на новые продукты, предложения и маркетинговые кампании
  • Работать с потенциальными проблемами и развеивать сомнения клиентов
  • Выявлять новые источники доходов
  • Инициативы, привязанные к месту

Более того, благодаря технологии геозонирования и использования датчиков, телекоммуникационные компании теперь могут определить физическое местоположение клиента через его смартфон. Это приводит к установлению партнерских отношений с операторами связи. Путем расчетов операторы могут определить географические закономерности и взаимосвязи, которые рекламодатели будут использовать для создания таргетированных предложений.

Например, в 2010 году Adfonic начала работать с геоинформационным продуктом компании Neustar, чтобы:

  •  Определить, какая часть ее мобильного рекламного трафика идет в тот или иной регион в соответствии с требованиями к таргетингу от рекламодателей.
  • Кастомизированная реклама предлагает мобильным пользователям, находящимся рядом с рекламодателем-автодилером, зайти в его шоу-рум или же не проехать мимо местного музыкального фестиваля, если вы оказались поблизости.

Мобильные данные о местоположении, если использовать их в прогнозных моделях, также могут помочь операторам в оптимизации сети. Так как привычки сложно изменить (кофе в 7 утра, поход за покупками в 5:30 вечера), специалисты по данным с потрясающей точностью могут прогнозировать местоположение абонента и его потребности в конкретных данных.

Предупреждение оттока клиентов

Отток клиентов, когда абоненты переходят от одной сети к другой в поисках выгодных предложений – одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются телекоммуникационные компании. Гораздо дороже получить новых клиентов, чем удовлетворить текущих. Распространенные причины оттока включают: высокие цены, плохое обслуживание, плохое качество связи, появление новых конкурентов и использование устаревших технологий.

Чтобы предотвратить отток, специалисты по данным используют аналитику в реальном времени и прогнозную аналитику для того, чтобы:

  • Совместить переменные (например, сделанные звонки, количество использованных минут, количество посланных сообщений, средний чек), чтобы суметь прогнозировать вероятность изменения
  • Узнать, когда клиент заходит на сайт конкурента, меняет свою SIM-карту или переключается между устройствами
  • Использует анализ настроений в социальных сетях для выявления изменений во мнениях
  • Воздействовать на определенные сегменты клиентов таргетированными предложениями на основе истории поведения
  • Реагировать, чтобы удержать клиентов, как только были замечены предпосылки к оттоку

Такие вендоры, как, например, Analyx установили партнерские отношения с телекоммуникационными операторами из Европы, чтобы:

  • Использовать углубленный анализ потоков для оптимизации ряда функций автоматического звонка благодарности, увеличив процент успешно завершенных вызовов почти на 30 процентов
  • Повысить вероятность выявления потенциальных абонентов, ушедших в отток и запускать целевые профилактические кампании

Сохранить и двигаться вперед

С началом XX века лихорадка данных была уже в разгаре. С появлением телетайпного аппарата (телетайпа) связь вышла на новый уровень сложности по сравнению с азбукой Морзе, и запустила полноводный поток информации.

Это произошло потому, что телетайпы отказались от азбуки Морзе и приняли на вооружение более сложные 5-битные 32-символьные коды, которые изобрел француз Эмиль Бодо. Эти передачи данных по принципу Старт/Стоп (т.е., асинхронная связь) осуществлялась машинами и ими же расшифровывались.

Сообщения, переданные по телетайпу, также могли быть записаны на ленточных считывающих устройствах, прообразах «старт-стоповых» систем пересылки данных. Сообщения записывались на ленту, затем пересылались или транслировались на другие телетайпы. В передаче была ошибка? Просто перешлите ленту.

Бушующие шестидесятые

Хотя телеком достиг больших успехов в следующие двадцать или тридцать лет, (в том числе первое коммерческое радио, начавшее вещание в 1920 году; первый мобильный телефон на базе автомобиля с использованием технологии "нажать, чтобы передать" в 1946 году; и первый спутник связи в 1958 году), настоящая история данных началась в 1960-х.

Некоторые ключевые события:

    1962: Состоялась первая факсимильная передача посредством модулирования данных в звук для передачи по телефону или радио. В этом случае передача данных по телефонной линии сделала технологию модуляции/демодуляции (модем) данных реальностью.

    1963: В сети TWX Американской телефонно-телеграфной компании начинают использовать 7-битный код ASCII. В конце концов он вытеснит 8-разрядный код EBCDIC компании IBM и станет признанным стандартом.

    1968: Агентство оборонных перспективных исследовательских разработок (DARPA) нанимает компанию BBN, чтобы развивать сеть ARPANET – предшественницу современного Интернета.

    1968: Федеральная комиссия по связи принимает историческое решение по делу о картерфоне (Carterfone) и разрешает напрямую подключать картерфоны и другие устройства к сети AT&T, если они не причиняют системе ущерба. Это открыло рынок домашнего оборудования и ускорило создание многих компаний, занимающихся данными и модемами.

В 1974 году ФКС распределяет радиочастоты для беспроводной связи; в 1976 году был создан Ethernet; в 1977 году принят стандарт усовершенствованной системы мобильной радиотелефонной связи (AMPS) - все это до существенно преобразовало отрасль. К середине 1970-х пакетная коммутация превратилась в эффективное средство передачи данных.

Назад в будущее

Вместе с Майклом Джеем Фоксом в его автомобиле DeLorean коммуникационные технологии ускорились в 80-х:

  • TCP/IP стал официальным протоколом ARPANET
  • Модемные технологии вышли на новый уровень
  • Возникли локальные вычислительные сети (ЛВС) для передачи данных между локальными компьютерами

Восьмидесятые стали десятилетием, в котором AT&T избавилась 22 операционных компаний Bell System. Это событие произошло в 1984 году в результате 7-летнего антимонопольного иска Министерства юстиции США.

Результатом стала еще более кипучая деятельность, поскольку операторы начали конкурировать на нерегулируемом поле бизнес коммуникаций:

    Чтобы сэкономить на стоимости, сети объединяли свои телефонные цепи и каналы передачи данных в единые высокоскоростные агрегированные потоки двоичных сигналов.

    В конце 80-х AT&T заменила все аналоговое мультиплексирование на цифровое мультиплексирование. За AT&T вскоре последовала MCI.

    В 1989 году в профильных каталогах можно было найти около 10000 товаров по передаче данных, поделенных примерно на 1000 категорий, производимых силами порядка 2 000 компаний.

Побеждай или уходи

Рост продолжился в 1990-х. В 1991 году к Интернету было подключено более одного миллиона серверов через протоколы TCP/IP, ежегодно рост удваивался. Отрасль перешла на оптическое волокно, резко увеличилась пропускная способность для передачи большего объема данных.

И это еще не все ключевые события:

  • Чуть позже в этом же десятилетии компании начали предлагать улучшенные телефонные сетевые сервисы – например, асимметричные цифровые абонентские линии (ADSL), виртуальные частные сети (VPN) и конференц-связь с использованием телевизионных каналов (VTC)
  • В 1998 году компания Sprint разработала передовую сеть с пакетной коммутацией, по которой с использованием одной телефонной линии, одновременно могли передаваться голос, видео и данные.
  • В том же году Ericsson, IBM, Intel, Nokia и Toshiba начали работу над Bluetooth, технологией беспроводной передачи данных на короткие расстояния (с компьютера на мобильные устройства, с мыши на компьютер, и т.д.)

На заре нового тысячелетия жесткие диски стали дешевле и данные стали действительно очень большими:

  • Двусторонние телекоммуникационные сети с использованием оптимального сжатия выросли с 281 петабайта данных в 1986 году до 65 экзабайтов в 2007 году.
  • В 2007 году 97 процентов информации, проходящей через двусторонние телекоммуникационные сети, шло через Интернет; два процента - через мобильные телефоны.

Данные поступали от сетевых датчиков, встроенных в физические устройства (например, мобильные телефоны, автомобили) и внешних источников (например, социальных сетей).

Как и многие другие ключевые отрасли, телекоммуникационные компании накапливали огромное количество информации – о пользователях, пользовании, поставщиках, операциях и т.д. – в гигантских и изолированных корпоративных «бункерах» данных. А вопрос заключался в том...

Могли ли они использовать их для какой-либо пользы?