De qué manera Big Data puede transformar la rentabilidad de las empresas de telecomunicaciones

El número de personas que utilizan dispositivos avanzados como teléfonos inteligentes, tabletas, etc. aumenta día con día lo que está impulsando un crecimiento fenomenal del uso de datos. Por consiguiente, en el mundo de las comunicaciones de hoy, las empresas de telecomunicaciones se están enfrentando al gran desafío de lidiar con esta explosión de los volúmenes de datos.

Sin embargo, este desafío también trae consigo una oportunidad, la cual se deriva de utilizar Big Data y las técnicas analíticas de manera eficiente para obtener información útil sobre el comportamiento de los clientes. Muchos operadores ya lo están haciendo pero aún puede hacerse más para aumentar la rentabilidad y al mismo tiempo generar un mejor valor para los clientes finales al ofrecerles lo que realmente están buscando.

Ya que existe una gran cantidad de datos que llega al entorno de un operador o de un proveedor de servicios de comunicaciones (CSPs) proveniente de diferentes direcciones, es importante para la organización descifrar este nivel de Big Data y crear conocimientos significativos a partir de la analítica, lo cual puede ayudarle a ser competitiva y estar más cerca de sus clientes finales.

Impulsando el Marketing en Tiempo Real

Ya que los operadores buscan mejores oportunidades de monetización, la analítica y el Big Data pueden ofrecerles capacidades de marketing en tiempo real y ayudarles también a acercarse un poco más a sus clientes.

Para lograrlo, los operadores necesitan pasar de trabajos por lotes diarios o semanales al marketing en tiempo real-real, y las soluciones de Big Data de hoy pueden brindar esta capacidad para integrar todas las interacciones y tener una vista de 360 grados del comportamiento de los consumidores. ¡Todo en tiempo real!

Las soluciones de Big Data y de analítica de hoy pueden permitir que las empresas y los operadores liberen en tiempo real conocimientos que no se habían obtenido antes, aportando nueva inteligencia para tomar decisiones rápidas que pueden ayudarles a diseñar mejor sus productos y servicios para satisfacer las necesidades de sus clientes finales.

Esta capacidad única de realizar el análisis en tiempo real de diversas cantidades de datos es tal vez una de las mayores ventajas que las soluciones de big data y de analítica traen hoy a la mesa para los CSPs y los operadores.

A continuación, algunos de los casos donde el conocimiento en tiempo real es más importante.

La Magia de CEM

Customer Engagement Management (CEM) puede considerarse como el viaje que permite entender mejor las interacciones de los clientes de una organización. El principal objetivo de un sistema CEM es mejorar considerablemente la experiencia de los clientes y aumentar su lealtad a los productos y soluciones que ofrece la organización.

Como lo confirman varias investigaciones, las organizaciones (operadores o CSPs) que cuentan con altos niveles de lealtad por parte de los clientes tienen mejores oportunidades de crecer a un ritmo veloz, en comparación con las organizaciones con menores niveles de lealtad de los clientes.

Los programas de CEM se alimentan de grandes reservas de datos de los clientes, provenientes de millones de puntos de datos que brindan conocimientos de las actitudes de los clientes, de sus comportamientos en línea e incluso de sus interacciones con un empleado dado. Y para obtener conocimientos significativos de estos puntos de datos, las organizaciones necesitan aplicar técnicas de analítica de datos para extraer los conocimientos que puedan ayudarles a aumentar la lealtad de los clientes.

Retención de clientes

En una época en la que se está volviendo extremadamente difícil para las organizaciones aumentar la fidelidad de los clientes o vincularse más con ellos, las organizaciones están invirtiendo muchos recursos y esfuerzos para asegurar la retención y ahí es donde Big Data y la analítica pueden ayudar a la organización a entender mejor el comportamiento de los clientes y por tanto retenerlos por más tiempo.

Analítica Predictiva, identificando las necesidades de los clientes

Gracias a las herramientas de Big Data y analítica, hoy las organizaciones pueden hacer predicciones con mayor precisión y saber exactamente cuándo los clientes podrían tener una mala experiencia –con las herramientas de Big Data, pueden convertir todas las malas experiencias potenciales en buenas experiencias para sus clientes—.

Con la ayuda de la analítica predictiva, las organizaciones pueden predecir qué consumidores podrían estar experimentando problemas con un producto o servicio, y por tanto pueden contactarlos incluso antes de que el cliente llame a su centro de servicio.

Este nivel de conocimiento de los clientes tiene un impacto positivo duradero en la manera en que el cliente ve el servicio y el soporte de la organización. Asimismo, esto ayuda a los clientes a fortalecer la lealtad hacia la organización y continuar utilizando sus servicios.

¿Por qué Big Data ahora?

Esta es una pregunta que se están haciendo varios operadores y la respuesta es muy sencilla. Las herramientas de Big Data y de analítica están ahí idealmente para ayudar a los operadores de hoy a enfrentar el mañana de una mejor manera.

Los sistemas actuales sólo contienen datos históricos, mientras que con Big Data y la analítica entrando a escena, los CSPs y los operadores de telecomunicaciones pueden tener conocimientos en tiempo real del comportamiento de sus clientes y también añadir relevancia de los datos contextuales.

Esto puede ayudar a los operadores y CSPs a tomar decisiones informadas con prontitud así como lanzar al mercado paquetes amigables con los clientes hechos a la medida mucho más rápidamente.

Big Data y la analítica pueden mejorar la rentabilidad de las operaciones de los CSPs de varias maneras, y aquí hay algunos ejemplos:

Nuevos modelos de negocio. Impulsados por la información analítica de los patrones de comportamiento de sus clientes, los CSPs estarán en una mejor posición para iniciar nuevos modelos de negocio y aventurarse a nuevos nichos que no fueron tocados antes.

Optimización del negocio. Ofrece la capacidad de optimización del negocio que ayuda a aumentar los ingresos a través de un marketing más dirigido y reducir los costos al identificar las fugas de costos e ingresos.

Convertirse en proveedores de experiencias de próxima de generación. Los CSPs y los operadores pueden convertirse realmente en los proveedores de experiencias de próxima generación, y al mismo tiempo mejorar considerablemente la experiencia de los clientes, al lanzar nuevos servicios innovadores rápidamente y obtener conocimientos profundos de los clientes para brindarles servicios personalizados.

Aprovechar las futuras oportunidades del mercado. Los CSPs pueden diferenciarse de manera importante de sus competidores al crear oportunidades en el mercado listas para el futuro, como es aprovechar el potencial del Internet de las Cosas (IoT).

Reducir el abandono y aumentar la vinculación con los clientes. Big Data Analytics puede convertirse en una excelente herramienta que puede ayudar a los operadores a elevar el nivel de vinculación con sus clientes y por tanto, será más sencillo enfrentar el desafío del abandono. La analítica de datos puede ayudar a los operadores a desarrollar una estrategia para el gasto de marketing dirigido con la idea de minimizar el abandono, hacer propuestas de ventas cruzadas y mejorar el valor general de su negocio a los ojos del cliente.

Datos de información a conocimiento práctico. Big data y la analítica está abriendo nuevas oportunidades para los operadores de telecomunicaciones y los proveedores de servicios de comunicaciones para crear una estructura definida por la inteligencia sobre la cual su red pueda prosperar más eficientemente, para analizar el éxito de los servicios que están ofreciendo, y, lo más importante, para ofrecer a sus clientes una experiencia personal mejor y única. Como consecuencia, los operadores de hoy están deseosos de explotar la gran cantidad de información que reside dentro de sus redes, de tomar mejores decisiones basadas en la analítica de datos y avanzar hacia la transformación digital de su negocio.

Asimismo, los operadores y CSPs deben estar conscientes de que hoy su activo digital más grande son las transacciones que están generando continuamente sus clientes, sólo necesitan escuchar con la analítica y alcanzar una ventaja competitiva.

Con Big Data y la analítica, el operador podrá afilar su puntería al lograr entender totalmente el comportamiento de sus clientes en una situación particular.

Amit Sanyal
Amit Sanyal es el Vicepresidente Adjunto y Jefe Conjunto para el negocio de soluciones de valor para consumidores de Mahindra Comviva, una empresa especializada en soluciones de valor para clientes y gestión del ciclo de vida en el espacio de las telecomunicaciones. Un vendedor de corazón y con más de 11 años de experiencia laboral en las telecomunicaciones y proveedores de servicios de internet, Amit también ha trabajado con varios líderes de la industria tales como Bharti Airtel y Sify Technologies en una multitud de funciones de marketing a través del dominio del uso e Impuestos/Retención y Servicios de Valor Agregado. Cuenta con un PGDM (Marketing y Finanzas) de TAPMI, Manipal. Amit se graduó de la Universidad de Delhi, con una licenciatura en Economía.

69 Comentarios

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