電信中的十大資料科學用例 -KDnuggets

banq發表於2021-03-17
大資料資料科學

隨著時間的流逝，資料科學已經證明了其高價值和高效率。資料科學家發現越來越多的新方法在日常生活中實施大資料解決方案。如今，資料已成為成功公司所需的燃料。
電信公司也不例外。由於這些情況，他們承受不起不使用資料科學的負擔。在電信行業中，資料科學應用程式被廣泛用於簡化運營，最大化利潤，建立有效的營銷和業務策略，視覺化資料，執行資料傳輸以及其他許多情況。從事電信行業的公司的關鍵活動與資料傳輸，交換和匯入密切相關。每分鐘透過各種通訊渠道傳遞的資料量越來越大。因此，舊的技術和方法不再重要。
在本文中，我們嘗試介紹電信領域中最相關，最有效的資料科學用例。
 

欺詐識別
電信業每天都吸引著幾乎最大數量的使用者，這是欺詐活動的廣闊領域。電信領域最普遍的欺詐案件是非法訪問，授權，盜竊或偽造個人資料，克隆，行為欺詐等。欺詐直接影響公司與使用者之間的關係。
因此，欺詐檢測系統，工具和技術被廣泛使用。透過對大量的客戶和操作員資料應用無監督的機器學習演算法，以發現正常流量的特徵，可以防止欺詐。該演算法定義異常，並藉助資料視覺化技術將其作為警報實時呈現給分析人員。該技術的效率非常高，因為它可以對可疑活動提供幾乎實時的響應。
 

預測分析
電信公司應用了預測分析，以獲取有價值的見解，以更快，更好地制定資料驅動型決策。瞭解客戶的偏好和需求可以更好地瞭解客戶。預測分析使用歷史資料來構建預測。資料的質量越好，歷史記錄越長，可預測性就越好。
電信行業中預測分析的幾個用例。

  • 客戶細分

 電信公司成功的關鍵是細分市場並根據每個組確定目標內容。此黃金法則與各個業務領域相關。談到電信，有四種最重要的細分方案：客戶價值細分，客戶行為細分，客戶生命週期細分和客戶遷移細分。
高階定位可以預測需求，偏好和客戶對所提供的電信服務和產品的反應。它可以增強業務規劃和定位。
  • 防止客戶流失

 獲取客戶是一項艱鉅的任務。保持客戶的參與度也需要付出很多努力。準確診斷客戶的行為並啟用警報可突出顯示處於風險缺陷中的客戶。智慧資料平臺可以將客戶交易資料和來自實時通訊流的資料彙總在一起，以揭示有關客戶對服務的感受的見解。這樣可以立即解決與滿意度相關的問題並防止流失。
  • 終生價值預測

 客戶傾向於尋找更好，更便宜的服務，因此，對於電信公司而言，衡量，管理和預測客戶生命週期價值（CLV）至關重要。無法預測該值可能會導致利潤損失。
客戶生命週期價值是客戶未來產生的所有未來收益和收益的折現值。CLV模型集中於客戶購買行為，活動，所使用的服務和平均客戶價值。智慧解決方案處理實時洞察力，以區分預測未來現金流的可盈利，幾乎可盈利和不可盈利的客戶群。
 

網路管理與最佳化
 電信公司傾向於將客戶的參與過程和內部渠道視為保證運營順利進行的保證。網路管理和最佳化為定義操作中的得分提供了機會，以識別這些併發症的根本原因。檢視歷史資料並預測可能的未來問題，或者相反，有益的情況對於電信提供商來說是巨大的好處。
 

產品開發
產品開發是一個複雜的過程，從概念開發階段一直到生命週期的管理和維護，都需要控制和周到的管理。如果不應用智慧資料解決方案，就無法根據客戶要求確保產品的高質量效能。資料驅動的產品開發過程不僅應考慮客戶需求，還應考慮數字分析實施，內部反饋和營銷情報的結果。
 

推薦引擎
推薦引擎存在於我們數字生活的所有領域。電信領域就是這些方面。忽略有關客戶偏好的龐大資料集將對電信業造成重大損失。對未來需求的預測對於資料的可用性成為可能。
推薦引擎是一組智慧演算法，用於描述客戶的行為並做出有關產品或服務未來可能需求的預測。這裡最受歡迎的方法是協作過濾和基於內容的過濾。
協作過濾依賴於有關使用者行為或偏好的資料分析，並透過與他人的相似性來預測使用者的需求。該模型的關鍵假設是，具有相似個人資料的人可能具有相似的需求並做出相似的選擇。
基於內容的過濾方法利用與客戶資料和客戶選擇的專案之間的關係有關的屬性。因此，該演算法推薦與推薦購買的物品和服務類似。
 

客戶情緒分析輿情監控
 由於Internet服務的作用不斷增強，電信領域正在不斷變化。對於每個電信公司而言，這可以視為學習和了解客戶的廣闊領域。
客戶情感分析是應用於資訊處理的一組方法。這種分析可以評估客戶對服務或產品的正面或負面反應。對彙總資料的分析還可以揭示最新趨勢並實時應對客戶的問題。客戶情緒分析在很大程度上依賴於文字分析技術。現代工具從各種社交媒體來源收集反饋，以進行分析，並提供利用機制進行直接響應的機會。
 

實時分析
電信行業以其多年處理重要資料流的長期經驗而聞名。由於網際網路的快速發展以及3G，4G甚至5G連線的發展，電信公司面臨著不斷變化的客戶需求的挑戰。使用者越來越苛刻，並且每天的流量都越來越活躍。
實時流分析可以處理此任務。現代流分析解決方案專門為連續攝取，分析和關聯從多個來源獲得的資料而設計，並以實時模式生成響應動作。實時分析結合了與客戶資料，網路，位置，流量和使用情況有關的資料，以建立以使用者為中心的360度產品或服務檢視。它還捕獲並分析客戶之間的互動和溝通。
 

價格最佳化
電信領域屬於競爭激烈的行業。無論如何，獲得儘可能多的訂戶仍然是一個關鍵目標。由於近年來使用者數量的增長非常快，定價成為限制擁塞並同時增加收入的一種工具。
動態定價方法致力於對映生命週期價值，費率，渠道，以計算裝置，渠道和定價計劃的交集處的價格彈性，並將這些資料結合起來。基於這些見解，可以定義定價，促銷和未來收入之間的相互依存關係。
 

結論
 積極使用機器學習和資料科學推動了電信行業的發展。此步驟只是為了更好。許多方面和問題變得更容易解決，控制甚至防止發生。
在全球市場的嚴峻形勢下，電信領域必須採用現代技術來保持相關性並且不失去地位。電信公司在龐大的通訊網路和基礎設施上以密集的資料流運作。藉助資料科學演算法，方法和工具來處理和分析此資料，可以找到實際應用。因此，我們嘗試指定這些用例中的幾種，並演示一個人可以獲得的實際好處。

 

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