Содержание

1. Большие данные, большие возможностиИспользование Big Data для анализа данных и принятия решений в режиме реального времени

2. Содержание • Эволюция телекоммуникационных операторов • Что для этого нужно? • Чего не хватает операторам? • Решение для BigData от NetCracker • Как NetCracker помогает собирать, систематизировать и анализировать большие объемы данных • Примеры использования • Преимущества

3. Эволюция телекоммуникационных операторов Всё больше операторов полагается на аутсорсинг • Будущее • Максимальный аутсорсинг бизнес процессовCебе Операторы оставят только маркетинг • 2000-10 года • Обеспечение высокого качества обслуживания • Развитие и автоматизация обслуживания абонентов и продаж • Тонкая настройка системы продуктов и предложений в реальном времени • Анализ и принятие решений в реальном времени на основе bigdata • Рабочее места для управления продуктами и маркетинга Операторы отдают всё кроме маркетинга, продаж и аналитики • 1980-90 года • Обеспечение операционной деятельности • Появление и развитие BSS и OSS • Рабочие места бэкофиса – инженеры и бухгалтера

4. Что для этого нужно? • Доступ маркетинга к очень детальной информации о происходящем и об абоненте • Реализация правила «Знай своего клиента» (KYC): процент клиентов на этой улице, которые ездят на работу в центр и болеют за Cпартак • Доступ не только к структурированным данным, но и к различной неструктурированной информации: предпочтения, поведение в соц. сетях, фотографии, передвижения и многое другое • Настройка автоматической логики, позволяющей взаимодействовать с абонентом в реальном времени • Множество различных политики удобный интерфейс пользователя • Поддержка работы с различными источниками информации • Централизованное решение по управлению продуктами • Мгновенный ввод новых продуктов: минуты и часы, а не дни и недели • Единая база данных о коммерческой и технической информации о продуктах • Поддержка всех возможных каналов продаж и всех вариантов партнерства • Динамическая работа с данными от партнеров и поддержка принятия решений в реальном времени

5. Чего не хватает операторам? • Операторы используют менее 20% доступной им информации • На самом деле Операторы знают намного больше – какие фильмы смотрит абонент, где отдыхает, возраст абонента и многое другое • Не используется более 80% доступной информации, в результате молодежные смс и сервисы предлагаются пенсионерам, а активные пользователи не получают интересных им предложений Использование и анализ Big Data просто необходимы для корректного анализа данных и принятия решений в режиме реального времени • 2.2 миллиона • твитов в деньс рекомендациями продуктов или жалобами на них

6. Решение для BigData от NetCracker • Соответствие эталонной модели от TM Forum

7. Как NetCrackerпомогает собирать, систематизировать и анализировать большие объемы данных Источники данных Решение от NetCracker Проактивное управление Сетевая информация Профиль абонента История заказов Информация с устройства Социальные сети Общение с абонентом Услуги Трафик NetCracker Analytics and Decisioning NetCracker Business Activity Monitoring NetCracker Dataflow Акции Партнеры Таргетинг Анализ качества обслуживания NEC Blockmon “Streaming Data” processing NEC Infoframe “Big Data” Store NEC Popcorn “Predictive Content analysis" Управление политиками обслуживания Анализ контента и его востребованности Анализ тарифных планов M2M аналитика Мониторинг в реальном времени Анализ моделей трафика и сети Проактивное устранение ошибок Анализ поведения пользователей

8. Примеры использования Спортивные события и электронная коммерция • Спортивные события - это невероятный эмоциональный уровень болельщиков • Знание местоположения абонента и его предпочтений на основе данных из социальных сетейпозволяет предлагать правильные услуги и продукты в правильном месте и в правильное время, повышая вероятность покупки Управление контентом • Зная предпочтения абонента, можно существенно повысить продажи • Решение для BigData позволяет не только знать что интересно конкретному абоненту, но и выбрать оптимальный контент благодаря интеграции с системой управления контентом • Проактивное взаимодействие с клиентами при доступе или покупке контента на любом устройстве

9. Примеры использования Контекстная реклама • Реклама - один из крупнейших рынков • Оператор может стать надежным партнером рекламных агентств и источником контекстных данных для продвижения не только телекоммуникационных продуктов Перекрестные продажи • Абонент при посещении портала оператора видит только продукты и предложения, которые могут быть потенциально интересны ему • Решение для BigData позволяет понять что это за абонент и какие у него потребности благодаря сбору самой разной информации из различных источников • Рекомендации и продукты подбираются на основе контекстных данных, таких как: возраст, пол, набор услуг и трафик, история покупок и взаимодействий с абонентом

10. Примеры использования Проактивное обслуживание абонентов • Решение для bigdata позволяет максимально упростить и автоматизировать поддержку и обслуживание клиентов • Собранные данные позволяют прогнозировать причины обращения за поддержкой: качество связи, взаиморасчёты, детализация и т.п. • При поступлении звонка или обращения, сотрудник видит не только потенциальные причины обращения, но и рекомендации по решению проблемы или требуемым действиям (полностью в соответствии с политиками обслуживания Снижение риска оттока • Анализ факторов влияющих на отток, позволяет определить абонентов в зоне риска • При помощи полученных данных решение для bigdata позволяет определить ценность абонента и выработать наиболее эффективные рекомендации по его удержанию

11. Преимущества • Ощутимые результаты • Снижение • оттока на • 30% • Экономия до 135 млн $ • в год • Увеличение продаж на • 50% • Автоматизация процессов обслуживания и продаж • Автоматический сбор информации и выработка лучших рекомендаций • Проактивное решение проблем

12. Спасибо