采用大数据分析电信领域顾客行为

随着电信市场竞争加剧,电信运营商积极主动地向客户提供服务,并在复杂市场中准确定位,这变得越来越重要。事实上,运营商一般将其重点从获取客户转移到保留客户,因为在近乎饱和的市场,这被认为更具成本效益。

一旦采用大数据分析,电信运营商就会了解客户,做出准确的业务决策。使用正确的技术,电信行业可以几乎实时地访问他们所寻求的信息。

  为什么要分析?

人们很难找到一个行业可以轻松访问大量的用户数据,流量,用户行为,位置等,而对于电信提供商来说却很容易实现。借助这些信息,供应商可以分析他们的用户使用哪些服务,他们使用多长时间,何时提供精确的升级,可以准确地他们的服务定价,并提供卓越的体验,可以获得这个极其多变的市场的忠诚度。

通过深入了解消费者,运营商可以创建有针对性的广告活动,了解客户何时何地需要某些服务,制作更适合使用模式的数据包,并节省客户资金。他们甚至可以在客户知道存在问题之前解决服务问题。

这些信息有助于电信运营商管理其资源,使用数据分析使他们能够检查网络事件,发现滥用系统,防止网络攻击等等。保持灵活的数据访问是绝对必要的。

有哪些障碍?

电信行业最大的机会,就是他们访问的数据的绝对规模,这也是寻求分析数据最困难的障碍:数据有这么多!来自许多不同点的大量信息必须被实时存储,分析和访问。使用大量关于客户行为的数据可能会导致许多问题,包括“相关问题”(仅有太多统计学的答案),了解如何分析数据的丰富性,最后确定如何将数据转换为客户行为变为实用可用的信息。那么如何开始分析客户行为?首先需要问一些正确的问题。

你需要知道谁与谁通话,通信时间多长,什么时候通话;知道他们在哪里;知道自己的网络是如何运作的;你知道自己的客户访问数据多长时间;知道客户如何与贵公司进行互动;你需要知道很多事情。但是,如果你知道如何分析这些信息,这只能是有用的。通过弄清楚想要完成什么来提出正确的问题。

试图创造快乐和忠诚的客户?你需要知道他们喜欢什么,提供哪些服务会令他们感到高兴,他们的痛点是什么。你想增加投资回报率吗?了解客户需要什么,以便你可以提供更多的服务。要提出正确的问题,你可以组织数据,使你能够达到目标。

找到合适的软件

汇集数据(收集),存储和数据分析是三个独立的事情。现在电信运营商已经收集和存储数据了很长时间,却没有什么新意。他们甚至长期分析数据,而不是企业正在使用的大量数据。数据正在缩放,由于技术不发达无法进行处理。

下一代基于GPU的分析技术提供了以创纪录的速度处理这些巨大数据量的能力。还有一些应用程序,如地理位置分析,基于行为指标的客户分析(简单的例子,如花费时间的人,他们的兴趣,他们使用和升级的网络,如何激励他们等等),帮助公司为顾客提供个性化体验。电信运营商可以了解客户需要和想要的内容,即使在客户自己也可能意识到这一点之前,它们将成为销售和保留的理想工具。

当寻找强大的分析软件时,寻找可以从诸如推特文章,文本,CDR,兴趣点,物联网传感器,客户信息,网络事件和WiFi/3G/4G流量等多个来源获取数据的GPU数据库单点知识,并近距离实时分析感兴趣的任何方面。这种数据库,如SQreamDB,这个为数百TB到PB级设计的GPU数据库(SQL)将提供分析功能,如客户移动性,设备检测,位置分析,客户行为,广告优化分析,网络监控,以及安全。

SQream公司的软件帮助电信运营商优化其基础设施,发现安全和滥用问题,分析深入的历史数据,识别机会以及自动化营销活动等。

通过选择非常基础设施有效的技术,以前认为无法解析的数据现在几乎可以实时访问。这是电信运营商不能错过的优势。

本文转自d1net(转载)

时间: 2024-11-05 22:45:10

采用大数据分析电信领域顾客行为的相关文章

图解传统分析与大数据分析的区别

为什么大数据分析对企业很重要 主要的IT公司对分析软件和应用系统供应商的购买已经成为一种日常现象.我们已经看到"大数据分析"这个词汇被使用在许多企业的解决方案中. "大数据"是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语.以下是大数据的一般特点. 数据存储量相对于当前企业TB(TERA BYTES)字节的存储限制,定义在PB(PETA BYTES)字节,EXA字节以及更高的容量顺序. 通常它被认为是非结构化数据,并不适合企业已经习惯使

大数据分析技术生态圈一览

大数据领域让人晕头转向.为了帮助你,我们决定制作这份厂商图标和目录.它并不是全面列出了这个领域的每家厂商,而是深入探讨大数据分析技术领域.我们希望这份资料新颖.实用. 这是一款面向Hadoop的自助服务式.无数据库模式的大数据分析应用软件. Platfora 这是一款大数据发现和分析平台. Qlikview 这是一款引导分析平台. Sisense 这是一款商业智能软件,专门处理复杂数据的商业智能解决方案. Sqream 这是一款快速.可扩展的大数据分析SQL数据库. Splunk 这是一款运维智

大数据分析技术的新平台

在Gartner的发展规律周期(hype cycle)中,大数据还在节节高升,一个全新的大数据服务供应商类别又诞生了.这一消息对MetaScale是最不陌生的了.该公司在今年四月进入大众视野,是Sears Holdings的全控股子公司. MetaScale位于美国伊利诺斯州的霍夫曼斯特市,是一家在基于云计算的模型中运营的管理大数据服务供应商.也就是说,MetaScale可以向那些准备采用大数据分析技术但又没有相关架构或者能力的客户,提供不同程度的足够的所需支持. 在本文中,记者编辑就大数据的挑

避免大数据分析的思维陷阱

大数据分析可以追溯到30年前, 那时在数据分析界, 人们认为数据分析的工具和算法已经可以深度分析出任何东西, 所欠缺的就是数据量. 数据分析师们的说法就是, 如果你能够让我测量一切数据, 追踪一切数据, 从微观的精确到分钟的销售, 精确到每个人的资源消耗,到宏观的变量如利率的变化等, 我就能够告诉你想知道的一切, 这些变量之间的相关性, 它们的变化趋势等等一切的一切. 这种说法一直是主流数据分析界的看法. 到了今天, 数据量已经不成问题了. 互联网的几乎能够找到你需要的任何数据. 想要知道宾夕法

安全领域中的大数据分析

企业定期收集几TB与安全相关的数据(比如网络事件.软件应用程序事件,以及人员活动事件), 用来作合规性和事后取证分析.据估计,不同规模的大型企业每天发生的事件在上百亿到上千亿之间.随着企业启用的事件记录源越来越多,雇用的员工越来越多,部署的设备越来越多,运行的软件越来越多,这些数值还会继续增长.不幸的是,这种数据量和多样性会迅速变成骆驼背上的稻草.现有分析技术无法应对大规模数据,通常都会产生很多误报,因此功效被削弱了.随着企业向云架构迁移,并且收集的数据越来越多,这个问题进一步恶化了. 大数据分

发力端到端 Nutanix着力大数据分析领域

文章讲的是发力端到端 Nutanix着力大数据分析领域,在美国存储初创公司Nutanix看来,用户未来将不再需要单独的存储阵列,只需通过对他们的直连式存储设备(DAS)进行虚拟化,便能实现可跨多服务器的存储池.Nutanix的核心技术是将网络.服务器.存储等基础设施整合到单一设备,统一管理配置和扩展,为虚拟数据中心提供模块化结构块. Nutanix公司CEO Dheeraj Pandey表示,目前公司的业务不断发展壮大,他们也一直在招兵买马.十八个月前,Nutanix在欧洲只有一个团队,而现在已

2016年全球关于大数据分析领域的大事记

2016年2月,红极一时的BI和可视化工具提供商Tableau发布财报,业绩令人大失所望,其市值在一天之内被腰斩.这预示着2016年的BI市场将动荡不安.几个月后,风暴再起,Qlik Technologies的股价暴跌一半多,在2016年6月被Thoma Bravo以大约30亿美元的价格收购. Gartner表示,BI市场已经达到"临界点,需要我们从新的角度来思考".AlphaGo系统,在围棋比赛中战胜人类顶尖棋手.按照英伟达(Nvidia)一位产品经理的话说,这场人机大战堪称AI技术

预测未来 盘点大数据分析领域五大趋势

ZDNet至顶网服务器频道 12月22日 新闻消息:目前,大数据分析是一个非常热门的行业,一夜间,似乎企业的数据已经价值连城.企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力,但是对于大数据分析行业来说,仍然处于快速发展的初期,这是一个快速发展的领域,每时每刻的都在产生新的变化.近日我们就来看下大数据行业的未来的5个趋势. 1.基于云的大数据分析 Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具,这个最初被设计工作在物理机的集群上,但是目前这种现象已经改变,越来越多的基于云中的数据处理器

智慧医疗领域的大数据分析应用

随着近年来网络与科技迅速成长,数字数据的产生速度与数量急遽攀升,迄今各产业皆积极投入大数据应用,智慧医疗产业也不例外,期盼借此加速挖掘病症的起因与根源,进而找出最有效的治疗途径,终至为人类带来巨大福祉. 智慧医疗 由于高龄化.少子化成为大势所趋,导致医疗照护服务的需求者急遽增多,但供给量却无法等幅成长,使得医疗资源窘态日益显著,连带引发医护人力日益不足.医病关系日益紧张等一连串负面连锁效应,单凭传统医疗技术,已难以有效化解接踵而至的难解习题;影响所及,让健康信息科技(Health IT).智能医