Технология data mining в телекоммуникациях

Сегодня компании, работающие на российском рынке предоставления услуг в сфере телекоммуникаций сталкиваются со все более острой конкуренцией. Сотовые операторы ведут ожесточенные технологические и маркетинговые войны за привлечение новых абонентов и удержание существующих; интернет-провайдеры и телефонные операторы, тесно интегрируясь, предлагают все новые услуги - IP-телефония и Интернет по одной карте, веб-хостинг; компании, ориентированные на бизнес-клиентов, улучшают качество своих услуг чтобы удержать наиболее доходную их часть.

В современных условиях одним из важнейших факторов не только выживания, но и увеличения прибыльности бизнеса, является фокусирование деятельности на клиенте. Чем лучше компания соответствует запросам своих клиентов, тем больше у нее возможностей развивать успешный бизнес.

Чтобы вести бизнес, ориентированный на клиентов, необходимо, очевидно, знать о них как можно больше. Еще лучше, если Вы сможете понять своих клиентов.

В телекоммуникационных компаниях, занимающихся предоставлением массовых услуг (те же сотовые операторы, Интернет-провайдеры или операторы дальней связи), в процессе деятельности накапливаются огромные объемы данных. Это и информация об абонентах, и всевозможная статистика по использованию ими предоставляемых услуг, размеры генерируемого трафика и многое другое.

Эффективное использование всей накопленной информации - вот ключ к пониманию Вашего клиента.

Биллинговые системы, которыми пользуются операторы связи, помогают решить эту проблему лишь частично. Да, они отлично справляются со сбором информации, с предоставлением всевозможных отчетов и визуализацией, но когда речь заходит о более глубоком анализе, когда даже непонятно, какой именно отчет и какая статистика Вам сейчас нужна, возможностей биллинговых систем оказывается явно недостаточно - это не их компетенция.

В этом случае наиболее правильным решением будет использование совместно с Вашей биллинговой системой технологии data mining.

Технология data mining предназначена для выявления скрытых закономерностей и взаимозависимостей, о которых раньше даже и не подозревали, в больших объемах данных. Найденные закономерности, или знания, как раз и являются тем самым ключом пониманию клиентов и их нужд.

Многие западные телекоммуникационные компании уже давно поняли необходимость использования data mining в своей деятельности и недостаточность аналитических способностей своих биллинговых систем. Они используют технологию для:
  • выявления профилей абонентов, пользующихся определенными продуктами или услугами - это позволяет компаниям проводить более целенаправленные маркетинговые акции, нацеленные на определенные группы клиентов;
  • выявления профилей доходных абонентов, которые наиболее склонны покинуть компанию - это поможет сосредоточить на них свои усилия и таким образом предотвратить их уход;
  • для создания более эффективных тарифных планов;
  • поддержки call-центров;

Реальные примеры использования технологии data mining

British Telecom

Одна из крупнейших телекоммуникационных компаний, британская British Telecom, с оборотом более 37 миллиардов долларов, чтобы максимально эффективно использовать свой маркетинговый бюджет, решила выяснить склонность своих клиентов к приобретению тех или иных продуктов. Для начала в качестве исследуемого продукта был выбран "Business Highway" - продукт для малого бизнеса, включающий в себя 3 телефонных номера - один стандартный и два цифровых - на одной линии.

Для решения поставленной задачи в British Telecom была создана специальная команда, включавшая специалистов в области data mining, возглавляемая старшим консультантом компании Стивеном О'Брайеном (Stephen O'Brien). В результате ее деятельности, то есть всестороннего анализа информации о своих клиентах при помощи технологии data mining, British Telecom получила то, что ей было так нужно. "Мы предоставили маркетинговому отделу и отделу продаж списки клиентов с графиками и объяснениями, почему именно с ними нужно разговаривать о нашем продукте "Business Highway"", - говорит О'Брайен, - "В результате мы перевыполнили свои первоначальные планы и смогли повысить количество откликов на наше предложение по почтовой рассылке на 100 процентов."

В дальнейшем British Telecom собирается использовать data mining и для анализа оттока абонентов.


MCI Communications Corp.

Другая крупная телекоммуникационная компания, MCI Communications, использует data mining для уменьшения оттока абонентов. Отток абонентов - очень важная проблема, поскольку некоторые исследования показывают, что стоимость возврата ушедшего клиента в 50-100 раз выше стоимости удержания нынешнего. Компания обслуживает огромное хранилище данных, проанализировав которые, они построили набор из 22 профилей абонентов, которые особенно склонны к переходу в другую компанию. "Ничего из этого не могло быть сделано без data mining", - говорит Ланс Боксер (Lance Boxer), CIO компании.


Rural Cellular Corporation

Американская сотовая компания с оборотом более 400 миллионов долларов, Rural Cellular Corporation (RCC), использует технологию data mining для более точного позиционирования своих услуг и тарифных планов, для разработки новых предложений и более эффективного использования ресурсов.

"Некоторые компании принимают решения, основанные на интуиции, но это опасно, поскольку вы склонны верить в то, во что хотите верить. Просто удивительно, как серьезные маркетинговые данные меняют все ваше мышление", - говорит Ноэл Рус (Noel Roos), менеджер проектов маркетинговых коммуникаций.

Когда несколько лет назад крупнейший конкурент компании вывел на рынок тарифный план с единой ценой, многие конкуренты повели себя сходным образом и вывели на рынок аналогичные планы, разработка и обслуживание которых были довольно затратны. Вместо этого RCC использовала технологию data mining для выяснения того, что же именно нужно клиентам. "Мы хотели узнать, чего хотят наши клиенты, а не просто слепо следовать за рынком", - говорит Рус, - "Новый план оказался очень дорогим, как потом обнаружили наши конкуренты. Поэтому мы выясняли то, какие аспекты этого плана действительно нужны клиентам."

Технология data mining также помогает RCC более эффективно использовать имеющиеся ресурсы. "Например, должны ли мы вкладывать ресурсы в построение новых базовых станций или же мы должны сосредоточиться на разработке новых услуг?", - приводит пример Рус.

Vanguard Cellular

Другая сотовая компания, Vanguard Cellular, также использует data mining для удержания прибыльных абонентов. В компании Vanguard Cellular ежегодный отток клиентов составлял 25 процентов. В результате построения профилей наиболее лояльных абонентов, компания сосредоточила свои усилия именно на таких потенциальных клиентах, что позволяет ей экономить миллионы долларов ежегодно.

CallCounter

Британская компания CallCounter помогает телекоммуникационным компаниям увеличивать доходность их бизнеса за счет эффективного сбора и анализа информации о звонках, совершаемых клиентами.

Каждая телефонная компания, по мнению CallCounter, должна анализировать свои данные. Например, маркетинговому отделу это необходимо для выяснения того, какие тарифные планы нужно выводить на рынок для привлечения новых клиентов и удержания уже существующих; инженерному - для анализа распределения трафика по времени суток и возможного прогнозирования загрузок.

CallCounter экономит небольшим телефонным компаниям сотни тысяч долларов ежегодно.


Итак, data mining представляет собой естественное дополнение к биллинговым системам, имеющимся в любой телекоммуникационной компании, позволяющее более эффективно анализировать накопленную информацию для выстраивания грамотных отношений с клиентами и, как следствие, повышающее прибыльность бизнеса. Можно сказать, что объединение биллинговых систем и data mining дает синергетический эффект, которого невозможно было бы добиться, пользуясь этими двумя технологиями по отдельности.

Майкл Шрок (Michael Schroek), партнер компании PriceWaterhouseCoopers: "В конечном счете data mining становится все более популярной технологией благодаря ее интеграции с другими бизнес- приложениями. Возможность осуществить такую интеграцию наиболее эффективно и поможет отделить победителей от проигравших. Вот почему все больше и больше компаний будут использовать data mining для усиления своих позиций."

Data mining: продукты или услуги?

Возможности, предоставляемые технологией data mining поистине уникальны и многообещающи. Однако, чтобы воспользоваться ими в полной мере, получить качественные и полезные результаты, необходима совместная, скоординированная работа специалистов как в области бизнеса, так и в области data mining. Это обусловлено несколькими причинами. Во первых, современные серьезные data mining продукты достаточно сложны в использовании, поэтому требуют существенных затрат на обучение собственного или найм дополнительного персонала. Менее же сложные продукты не предоставляют в полной мере всех тех возможностей, которые так необходимы каждому customer-oriented бизнесу. Во-вторых, обязательным условием успешного применения технологии data mining является наличие качественной информации на входе. Под качественной понимается по возможности полная, достоверная, непротиворечивая информация. Только квалифицированные специалисты в области data mining могут эффективно справиться с задачей подготовки исходной информации к анализу методами data mining. В третьих, готовые data mining продукты достаточно универсальны и требуют дополнительной настройки как под каждый конкретный бизнес, так и под каждую конкретную задачу.

Ренди Мотт (Randy Mott), старший вице-президент и CIO международной сети супермаркетов Wal- Mart Stores в 1998 году: "Очень важно помнить, что "простые и быстрые" программные решения могут скорее помешать, чем помочь Вашей компании. Простые решения часто дают ответы только на простейшие и наиболее очевидные вопросы, а это не приносит компании практически никакой отдачи. Если Вы разрабатываете стратегию управления знаниями, обратите особое внимание и не пользуйтесь готовыми (off-the-shelf) решениями и небольшими базами данных для PC, которые не рассчитаны на дальнейший рост и не адекватны тому уровню сложности, которому соответствует Ваша компания. Они могут полностью лишить Вас всякой отдачи, которой Вы ожидали."

Итак, все эти причины приводят к тому, что бизнес при попытке применения технологии data mining самостоятельно часто сталкивается с непреодолимыми трудностями, не справляется, и, как следствие, разочаровывается во всей технологии.

Специалисты компании SnowCactus полностью берут на себя абсолютно все технические детали использования технологии data mining, избавляя Вас от необходимости тратить свои ресурсы на обучение собственного или найм дополнительного персонала.

Тесное взаимодействие наших специалистов в области data mining и Ваших бизнес-специалистов обеспечит получение результатов, интересных не «с научной точки зрения», а интересных и нужных именно Вам. Результатом применения технологии будет не набор формул и непонятных утверждений, а знания, сформулированные в тех терминах, которые нужны Вам для принятия соответствующих бизнес-решений, направленных на увеличение прибыльности бизнеса.

Мы предлагаем Вам воспользоваться нашими услугами и поставить всю аналитическую мощь технологии data mining на решение задач, необходимых Вам для ведения успешного и эффективного бизнеса на рынке телекоммунимкаций.

, если Вас заинтересовали возможности применения технологии data mining в Вашем бизнесе. Вместе с Вами мы обсудим те выгоды, преимущества и перспективы, которые эта технология может Вам принести!

Вам может быть особенно интересна наша партнерская программа «Новый опыт», которая позволит Вам опробовать технологию data mining для решения Ваших задач и убедиться в ее эффективности без риска серьезных вложений. Узнайте подробности программы и присоединяйтесь!



<< В раздел «Услуги»

<< В раздел «Статьи»

<< На главную страницу