电信中的十大数据科学用例 -KDnuggets

21-03-17 banq

随着时间的流逝,数据科学已经证明了其高价值和高效率。数据科学家发现越来越多的新方法在日常生活中实施大数据解决方案。如今,数据已成为成功公司所需的燃料。

电信公司也不例外。由于这些情况,他们承受不起不使用数据科学的负担。在电信行业中,数据科学应用程序被广泛用于简化运营,最大化利润,建立有效的营销和业务策略,可视化数据,执行数据传输以及其他许多情况。从事电信行业的公司的关键活动与数据传输,交换和导入密切相关。每分钟通过各种通信渠道传递的数据量越来越大。因此,旧的技术和方法不再重要。

在本文中,我们尝试介绍电信领域中最相关,最有效的数据科学用例。

 

欺诈识别

电信业每天都吸引着几乎最大数量的用户,这是欺诈活动的广阔领域。电信领域最普遍的欺诈案件是非法访问,授权,盗窃或伪造个人资料,克隆,行为欺诈等。欺诈直接影响公司与用户之间的关系。

因此,欺诈检测系统,工具和技术被广泛使用。通过对大量的客户和操作员数据应用无监督的机器学习算法,以发现正常流量的特征,可以防止欺诈。该算法定义异常,并借助数据可视化技术将其作为警报实时呈现给分析人员。该技术的效率非常高,因为它可以对可疑活动提供几乎实时的响应。

 

预测分析

电信公司应用了预测分析,以获取有价值的见解,以更快,更好地制定数据驱动型决策。了解客户的偏好和需求可以更好地了解客户。预测分析使用历史数据来构建预测。数据的质量越好,历史记录越长,可预测性就越好。

电信行业中预测分析的几个用例。

  • 客户细分

 电信公司成功的关键是细分市场并根据每个组确定目标内容。此黄金法则与各个业务领域相关。谈到电信,有四种最重要的细分方案:客户价值细分,客户行为细分,客户生命周期细分和客户迁移细分。

高级定位可以预测需求,偏好和客户对所提供的电信服务和产品的反应。它可以增强业务规划和定位。

  • 防止客户流失

 获取客户是一项艰巨的任务。保持客户的参与度也需要付出很多努力。准确诊断客户的行为并启用警报可突出显示处于风险缺陷中的客户。智能数据平台可以将客户交易数据和来自实时通信流的数据汇总在一起,以揭示有关客户对服务的感受的见解。这样可以立即解决与满意度相关的问题并防止流失。

  • 终生价值预测

 客户倾向于寻找更好,更便宜的服务,因此,对于电信公司而言,衡量,管理和预测客户生命周期价值(CLV)至关重要。无法预测该值可能会导致利润损失。

客户生命周期价值是客户未来产生的所有未来收益和收益的折现值。CLV模型集中于客户购买行为,活动,所使用的服务和平均客户价值。智能解决方案处理实时洞察力,以区分预测未来现金流的可盈利,几乎可盈利和不可盈利的客户群。

 

网络管理与优化

 电信公司倾向于将客户的参与过程和内部渠道视为保证运营顺利进行的保证。网络管理和优化为定义操作中的得分提供了机会,以识别这些并发症的根本原因。查看历史数据并预测可能的未来问题,或者相反,有益的情况对于电信提供商来说是巨大的好处。

 

产品开发

产品开发是一个复杂的过程,从概念开发阶段一直到生命周期的管理和维护,都需要控制和周到的管理。如果不应用智能数据解决方案,就无法根据客户要求确保产品的高质量性能。数据驱动的产品开发过程不仅应考虑客户需求,还应考虑数字分析实施,内部反馈和营销情报的结果。

 

推荐引擎

推荐引擎存在于我们数字生活的所有领域。电信领域就是这些方面。忽略有关客户偏好的庞大数据集将对电信业造成重大损失。对未来需求的预测对于数据的可用性成为可能。

推荐引擎是一组智能算法,用于描述客户的行为并做出有关产品或服务未来可能需求的预测。这里最受欢迎的方法是协作过滤和基于内容的过滤。

协作过滤依赖于有关用户行为或偏好的数据分析,并通过与他人的相似性来预测用户的需求。该模型的关键假设是,具有相似个人资料的人可能具有相似的需求并做出相似的选择。

基于内容的过滤方法利用与客户资料和客户选择的项目之间的关系有关的属性。因此,该算法推荐与推荐购买的物品和服务类似。

 

客户情绪分析舆情监控

 由于Internet服务的作用不断增强,电信领域正在不断变化。对于每个电信公司而言,这可以视为学习和了解客户的广阔领域。

客户情感分析是应用于信息处理的一组方法。这种分析可以评估客户对服务或产品的正面或负面反应。对汇总数据的分析还可以揭示最新趋势并实时应对客户的问题。客户情绪分析在很大程度上依赖于文本分析技术。现代工具从各种社交媒体来源收集反馈,以进行分析,并提供利用机制进行直接响应的机会。

 

实时分析

电信行业以其多年处理重要数据流的长期经验而闻名。由于互联网的快速发展以及3G,4G甚至5G连接的发展,电信公司面临着不断变化的客户需求的挑战。用户越来越苛刻,并且每天的流量都越来越活跃。

实时流分析可以处理此任务。现代流分析解决方案专门为连续摄取,分析和关联从多个来源获得的数据而设计,并以实时模式生成响应动作。实时分析结合了与客户资料,网络,位置,流量和使用情况有关的数据,以创建以用户为中心的360度产品或服务视图。它还捕获并分析客户之间的交互和沟通。

 

价格优化

电信领域属于竞争激烈的行业。无论如何,获得尽可能多的订户仍然是一个关键目标。由于近年来用户数量的增长非常快,定价成为限制拥塞并同时增加收入的一种工具。

动态定价方法致力于映射生命周期价值,费率,渠道,以计算设备,渠道和定价计划的交集处的价格弹性,并将这些数据结合起来。基于这些见解,可以定义定价,促销和未来收入之间的相互依存关系。

 

结论

 积极使用机器学习和数据科学推动了电信行业的发展。此步骤只是为了更好。许多方面和问题变得更容易解决,控制甚至防止发生。

在全球市场的严峻形势下,电信领域必须采用现代技术来保持相关性并且不失去地位。电信公司在庞大的通信网络和基础设施上以密集的数据流运作。借助数据科学算法,方法和工具来处理和分析此数据,可以找到实际应用。因此,我们尝试指定这些用例中的几种,并演示一个人可以获得的实际好处。

 

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