Network Analytics podr\u00eda tener todas las respuestas cuando se trata de mantenerse a la vanguardia de la competencia del mercado al ofrecer una gesti\u00f3n de la experiencia del cliente de primer nivel. Network Analytics acumula datos de diferentes centros de datos y crea un patr\u00f3n a trav\u00e9s de ellos. El mayor desaf\u00edo para los CSP hoy en d\u00eda es presentar la informaci\u00f3n m\u00e1s adecuada para representar el comportamiento del consumidor para que las operaciones estructuren las operaciones de red en torno a ellos.<\/p>\r\n
Los CSP han estado generando datos significativos recopilados de los dispositivos. Por ejemplo, los operadores de telecomunicaciones generan datos de diagn\u00f3stico en diferentes aplicaciones y equipos a trav\u00e9s de sus redes. Se convierte en un desaf\u00edo cuando los datos se generan en m\u00faltiples dispositivos con muchos formatos e idiomas.<\/p>\r\n
En esta etapa, un obst\u00e1culo al que se enfrenta todo CSP es la traducci\u00f3n de estos conjuntos de datos en conocimientos pr\u00e1cticos para que la empresa supervise y mejore su rendimiento. En algunos escenarios, los datos tambi\u00e9n pueden ser confidenciales y no se pueden compartir dentro del trabajo web. En este caso, herramientas como Extract Transform Load (ETL) y Extract Load Transform (ELT) para operadores de telecomunicaciones permiten a la empresa innovar e implementar estrategias con la informaci\u00f3n. Las herramientas integran datos de m\u00faltiples fuentes en un almac\u00e9n de datos espec\u00edfico de manera consistente.<\/p>\r\n
Se espera que el mercado de Network Analytics registre una CAGR del 20,12% durante el per\u00edodo de 2022 a 2028, debido a la creciente necesidad de redes aut\u00f3nomas y autogestionarias. Con el aumento de las redes 5G, la penetraci\u00f3n de los tel\u00e9fonos inteligentes generar\u00e1 ahora una gran ola de tr\u00e1fico de datos. La baja latencia, velocidad y eficiencia de esta red crear\u00e1n un gran soporte entre los dispositivos. La r\u00e1pida expansi\u00f3n del an\u00e1lisis de big data refleja el desarrollo de infraestructura de soluciones como IoT, IA, nube y aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Este tipo de an\u00e1lisis permite una gesti\u00f3n CX (experiencia del cliente) constante y confiable al combinar datos en todas las plataformas. Es necesario ofrecer una excelente experiencia al cliente con software de gesti\u00f3n del valor del cliente o herramientas similares. Permite la detecci\u00f3n de comportamiento y la coincidencia de caracter\u00edsticas para crear nuevas instrucciones para que las m\u00e1quinas mejoren sus algoritmos. Estos datos y an\u00e1lisis dibujan un patr\u00f3n repetido para utilizar los conocimientos de los datos para construir nueva infraestructura, incluido nuevo tr\u00e1fico, comportamiento de los usuarios y robo. Aprovechar esto a trav\u00e9s de an\u00e1lisis puede generar mucho potencial en tiempo real.<\/p>\r\n
Se vuelve fundamental para los CSP tener tecnolog\u00edas que recopilen estos datos de diversas fuentes para crear generalidad a trav\u00e9s de la automatizaci\u00f3n. Estos componentes fundamentales de la soluci\u00f3n ahora pueden proporcionar un ecosistema para recopilar y almacenar informaci\u00f3n diversa para emitir juicios basados \u200b\u200ben m\u00e1quinas de toma de decisiones que los adquieren a trav\u00e9s de lagos de datos para CX. Network Analytics puede hacer que los an\u00e1lisis predictivos y preventivos prescriban cursos de acci\u00f3n y soluciones para satisfacer necesidades organizacionales espec\u00edficas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Los CSP tienen los algoritmos para detectar actividad y brindar orientaci\u00f3n a sus consumidores con an\u00e1lisis de datos. Crear visibilidad, soluciones e informaci\u00f3n y almacenar datos en repositorios permite compartir informaci\u00f3n entre dispositivos con redes de alta velocidad. Se vuelve importante tener velocidad y latencia para entregar dicha informaci\u00f3n de manera oportuna.<\/p>\r\n
Al aplicar M2M y an\u00e1lisis predictivo, los CSP pueden tener una imagen completa de c\u00f3mo pueden funcionar las redes de alta velocidad como 5G para generar una mejor toma de decisiones en torno a datos procesables. Esto permite a las empresas de telecomunicaciones optimizar sus acciones para elaborar estrategias a trav\u00e9s de los conocimientos generados por sus redes.<\/p>\r\n
Con 5G, los CSP pueden crear automatizaci\u00f3n para auditar las actividades de la red y detectar anomal\u00edas para prevenir y predecir fallas que podr\u00edan conducir al deterioro de la calidad del servicio. Permite que la monetizaci\u00f3n de los datos recopilados se refleje en la creaci\u00f3n de servicios mejorados a partir de su punto de referencia. Network Analytics abre interfaces y permite el acceso para el despliegue de servicios independientemente de sus ecosistemas. Esto establece una nueva narrativa para los CSP al descubrir nuevas estrategias que ahora se pueden implementar m\u00e1s all\u00e1 del 3GPP predefinido, ampliando el alcance de las soluciones anal\u00edticas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Network Analytics no se limita al an\u00e1lisis de clientes. La implementaci\u00f3n de esta soluci\u00f3n permite a las empresas profundizar en su grupo de clientes, permiti\u00e9ndoles tomar medidas. En un mercado altamente competitivo, el uso de estos datos puede resultar crucial. Herramientas como Network Analytics brindan una gran ventaja competitiva en un mercado saturado, brindando una comprensi\u00f3n completa del mercado e impulsando conocimientos clave para la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica. Esta soluci\u00f3n automatiza el monitoreo VIP para sugerir la mejor acci\u00f3n y tiene identificaci\u00f3n proactiva de abandono. Combinando ML y Big data Analytics, la rotaci\u00f3n de consumidores se puede predecir de manera efectiva. Network Analytics tiene como objetivo la retenci\u00f3n proactiva de los consumidores y al mismo tiempo previene su rotaci\u00f3n para ayudar a las empresas a comprender los riesgos asociados con este hecho.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Network Analytics automatiza la identificaci\u00f3n de datos del centro de llamadas. En el caso de que se llame repetidamente a un consumidor, esta soluci\u00f3n puede descubrir patrones subyacentes y dirigir las llamadas autom\u00e1ticamente para reducir el tiempo y utilizar los recursos de manera eficiente. Una herramienta integrada como esta puede incluir CSAT (satisfacci\u00f3n del cliente), RoI y SLA (acuerdo de nivel de servicio).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
El aumento de los datos con IA y ML est\u00e1 generando que los consumidores demanden una experiencia mejor personalizada. El an\u00e1lisis predictivo puede mejorar la CX (gesti\u00f3n de la experiencia del cliente) a trav\u00e9s de m\u00faltiples puntos para que las empresas ofrezcan soluciones de manera mejorada. Network Analytics lo ayuda a crear contenido, productos y servicios personalizados con un sistema completamente automatizado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
El an\u00e1lisis de sentimientos permitir\u00e1 a las empresas predecir y comprender el tono del lenguaje del usuario. A trav\u00e9s de Network Analytics, los CSP pueden elaborar estrategias sobre las razones y emociones subyacentes de los usuarios para tomar acciones correctivas al respecto. El aprendizaje autom\u00e1tico y el procesamiento del lenguaje natural permiten a los CSP extraer y categorizar el mercado para el marketing dirigido.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Network Analytics utiliza an\u00e1lisis preventivo para automatizar la detecci\u00f3n de fallas y la localizaci\u00f3n de problemas de red. Conduce a una utilizaci\u00f3n eficiente de los recursos y a la detecci\u00f3n oportuna de fallas mediante el an\u00e1lisis de datos con herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico. Los CSP ahora pueden tomar medidas a tiempo para mantener una experiencia de cliente de alta calidad.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Network Analytics permite un ecosistema coexistente entre diferentes cadenas del negocio. Crear con clientes y socios junto con API abiertas puede compartir informaci\u00f3n de la red para crear una propuesta de venta \u00fanica. Movilidad predictiva para operadores de Telecom que generan ingresos. Network Analytics crea y proporciona informaci\u00f3n a dispositivos externos a trav\u00e9s de su arquitectura para exponer nuevos casos de uso utilizando IA.\u00a0 Magik de 6D Technologies es una plataforma CVM con todo incluido que permite a las empresas atraer a los consumidores con lealtad, recompensas, gamificaci\u00f3n y otras t\u00e9cnicas de inteligencia artificial. Al proteger los datos de todas las fuentes, Magik organiza, ingiere y analiza para comprender los patrones subyacentes y proporcionar a los CSP el mejor curso de acci\u00f3n para apuntar al nicho de mercado.<\/p>\r\n
Nuestras redes futuras gu\u00edan por un camino de sistemas automatizados que crear\u00e1n formas de adaptarse a cambios inesperados y ayudar\u00e1n a reducir errores. Unificar 5G y Network Analytics puede tener muchos efectos significativos en la arquitectura de la red. Si bien el impacto de esta soluci\u00f3n puede no ser evidente en los negocios cotidianos, la combinaci\u00f3n de Network Analytics con Machine Learning e Inteligencia Artificial engrasa la rueda para un ma\u00f1ana digital.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
The biggest challenge for CSPs today is presenting information most suitable to represent consumer behavior for operations to structure network operations around them. Network Analytics helps in staying ahead of the curve in the market competition by delivering top-notch Customer Experience Management. <\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":31340,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[6,7,5],"tags":[27,20,24,26],"class_list":["post-2850","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-cvm-y-analisis","category-datos-y-analisis","category-gestion-del-valor-del-cliente","tag-analisis-de-datos","tag-analisis-de-grandes-datos","tag-gestion-del-valor-del-cliente","tag-plataforma-cvm"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2850","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2850"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2850\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":31086,"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2850\/revisions\/31086"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/31340"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2850"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2850"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.6dtechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2850"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}