Dans l’environnement actuel, les industries s’efforcent de maintenir une infrastructure complexe et dynamique pour offrir la meilleure expérience consommateur en évitant leur chiffre d’affaires. Cela est directement lié au fait que les CSP offrent aux utilisateurs un service plus personnalisé tout en intégrant de meilleures solutions technologiques, à la fois pertinentes et attrayantes. Il garantit la satisfaction du client tout en ciblant les valeurs fondamentales de l’entreprise de manière stratégique et intelligente. La 5G, l’IoT et d’autres technologies fonctionnent harmonieusement grâce à une solution d’analyse Big Data pour stimuler les services ciblés pour les utilisateurs.
La gestion de l’expérience client est un aspect essentiel du secteur des télécommunications et les CSP doivent garantir que leurs clients vivent une expérience positive tout en utilisant leurs services pour les fidéliser et rester compétitifs sur le marché. Avec la quantité croissante de données générées par les clients, il devient de plus en plus difficile pour les CSP de gérer et d’analyser ces données afin d’améliorer l’expérience client. C’est là qu’intervient l’analyse du Big Data, car elle peut aider les CSP à reconstruire leur gestion de l’expérience client.
L’augmentation de l’application des solutions d’analyse Big Data dans le secteur des télécommunications est influencée par des facteurs tels que : L’augmentation des données générées régulièrement, le besoin de solutions personnalisées et l’avantage technologique de ce logiciel par rapport aux autres. Le Big Data Analytics s’est avéré être une ressource stratégique pour les entreprises. En adoptant l’approche « de l’extérieur vers l’intérieur », les CSP peuvent désormais observer et proposer des offres de produits et de services en conséquence. Cela permet une utilisation efficace des ressources tout en développant un avantage concurrentiel sur le marché, ce qui à son tour élève la qualité de service (qualité de service) des clients. Télécom.
La plateforme Big Data Analytics Solution permet de traiter de grandes quantités de données sur les consommateurs qui se traduisent en plans d’action permettant de prédire les marchés des utilisateurs. Il accompagne les entreprises dans les transitions en s’adaptant à plusieurs environnements, plusieurs canaux et divers réseaux pour coexister en exploitant les données déjà détenues par les CSP. Le marché mondial du Big Data et de l’analyse commerciale était évalué à 198,08 milliards de dollars en 2020 et devrait atteindre 684,12 milliards de dollars d’ici 2030, avec un TCAC de 13,5 % de 2021 à 2030.
De quels changements contemporains les CSP peuvent-ils profiter avec la solution d’analyse Big Data ?
Construire un système solide et résilient pour construire des cadres autour de l’environnement dynamique actuel créera des opportunités grâce aux opérations. L’augmentation rapide du nombre d’appareils a déclenché un flux d’afflux de données vers les opérateurs de réseaux.
Alors que la 4G sera bientôt remplacée par la 5G et la 6G, les CSP développent des solutions capables d’améliorer la vie de leurs utilisateurs à l’aide de technologies telles que l’IoT prenant en charge tous les aspects de l’entreprise. Les services peuvent être commercialisés par des organisations qui utiliseront Big Data Analytics pour cibler efficacement les offres groupées pour chaque segment du marché afin d’acquérir la plus grande part. Cela peut contribuer à accroître la valeur des données en augmentant la rentabilité et en améliorant l’expérience. Cela permettra un retour sur investissement durable pour l’industrie.
Big Data Analytics aidera les CSP à gérer des demandes complexes avec un meilleur système de support et un processus décisionnel plus intelligent à une telle échelle.
Les API ouvertes peuvent aider les CSP à reconstruire les logiciels de gestion de la valeur client grâce au Big Data Analytics en permettant l’échange sécurisé et contrôlé de données entre différents systèmes, applications et plates-formes. Grâce aux API ouvertes, les CSP peuvent facilement intégrer leurs systèmes à ceux de leurs partenaires, fournisseurs et clients, ce qui permet un flux transparent de données entre eux. Ces données peuvent être utilisées pour obtenir des informations précieuses sur le comportement, les préférences et les besoins des clients, afin de créer des services et des expériences personnalisés.
Grâce à Big Data Analytics, les CSP peuvent collecter, traiter et analyser de grands volumes de données structurées et non structurées provenant de diverses sources, telles que les médias sociaux, les enregistrements d’appels, les journaux réseau et les commentaires des clients. Les CSP peuvent identifier les tendances, les modèles et les corrélations dans le comportement des clients, et prédire les tendances et demandes futures. Grâce à ces informations, les CSP peuvent prendre des décisions fondées sur les données sur la manière d’améliorer leurs produits et services, de cibler leurs campagnes marketing et de développer de nouvelles sources de revenus. Par exemple, ils peuvent identifier les services les plus populaires parmi certains segments de clientèle et adapter leurs offres pour répondre à leurs besoins spécifiques.
Pourquoi le Big Data Analytics alors que les fournisseurs de télécommunications ont des KPI ?
Les lacs et les entrepôts de données sont devenus inutiles dans le climat actuel, les consommateurs demandant plus que de simples services prêts à l’emploi. L’utilisation des données pour exposer et découvrir des modèles est utile pour fournir des informations cachées exploitables. Créer des tendances basées sur des données passées peut encourager les entreprises à être stratégiques. Il devient essentiel d’absorber les bonnes données provenant des bonnes sources pour garantir un taux de conversion élevé.
L’application d’une solution d’analyse de données pour la gestion des clients est un moyen puissant d’inspecter les causes profondes et les domaines d’impact. Les algorithmes intégrés à ces solutions ciblent des domaines spécifiques de l’expérience client, du marketing, du retour sur investissement, etc., qui sont essentiels au succès de chaque entreprise.
Qu’apporte l’analyse du Big Data aux télécommunications ?
Grâce à des réseaux plus rapides et à faible latence, les CSP ont accès à toute une gamme de données, dont les analyses peuvent ouvrir de nouvelles perspectives. L’IA et le cloud computing ont enrichi cette solution en améliorant l’expérience utilisateur et la sécurité des données. L’interaction du Big Data Analytics avec les opérations quotidiennes permet aux fournisseurs de services de planifier des campagnes et des conceptions adaptées à leurs utilisateurs tout en créant leurs bénéfices. Les algorithmes dynamiques d’IA et de ML pilotés par Big Data Analytics peuvent aider les CSP de plusieurs manières dans la gestion des clients.
1. Personnalisation :
Avec l’aide de l’analyse Big Data, les CSP peuvent collecter et analyser des données client provenant de plusieurs sources pour obtenir des informations sur les préférences, le comportement et les besoins de chaque client. Les données personnalisées peuvent être utilisées pour personnaliser l’expérience client en proposant des recommandations, des promotions et des services basés sur les préférences individuelles des clients.
2. Segmentation client :
L’analyse du Big Data peut également aider les CSP à segmenter leurs clients en fonction de leurs données démographiques, de leur comportement, de leurs modèles d’utilisation et d’autres caractéristiques. Cette segmentation peut être utilisée pour identifier les clients à forte valeur ajoutée, cibler des groupes de clients spécifiques avec des offres pertinentes et optimiser les stratégies de tarification.
3. Analyse prédictive :
Grâce aux algorithmes de Machine Learning, les CSP peuvent analyser les données historiques pour prédire le comportement futur des clients, identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent et les résoudre de manière proactive. L’analyse prédictive peut également aider les CSP à prévoir la demande, à optimiser l’allocation des ressources et à améliorer l’efficacité opérationnelle.
4. Chatbots et assistants virtuels :
Les chatbots et les assistants virtuels basés sur l’IA peuvent être utilisés pour automatiser les interactions avec le service client, fournir une assistance 24h/24 et 7j/7 et résoudre les problèmes des clients en temps réel. Ces outils peuvent aider les CSP à améliorer la satisfaction client, à réduire les coûts de support et à accroître la fidélité des clients.
Transformer la gestion de la valeur client avec une solution d’analyse Big Data
Les télécommunications se sont révélées être l’une des industries les plus bénéficiant des outils d’analyse du Big Data, créant des ressources permettant à l’industrie d’auto-optimiser ses réseaux. En adaptant les clients au service souhaité, cette solution a créé une vision futuriste des services quotidiens.
Les informations commerciales sont étroitement liées au succès global du CSP, car elles sont associées aux informations orientées vers les objectifs commerciaux. 6D Technologies, Magik, une solution d’analyse basée sur l’IA, exploite l’analyse prédictive pour prendre des décisions commerciales basées sur le comportement des clients. Elle propose des stratégies basées sur le Big Data Analytics pour réduire le turnover des consommateurs en proposant des services personnalisés.
Magik analyse le parcours client et crée un engagement grâce à la gamification, à la gestion de la fidélité, etc. Les clients apprécient l’expérience personnalisée et aiment se livrer à un processus plus fluide. Lorsque les utilisateurs sentent que leurs voix correspondent à leurs attentes, la part de marché augmente automatiquement. L’analyse du Big Data permet aux CSP de prioriser leurs offres en exploitant les connaissances des clients pour offrir des expériences client de premier ordre.