Análisis de datos: La base de la extracción de conocimientos

El análisis de datos ha cobrado una importancia significativa en los últimos tiempos, gracias a la transformación digital. El cambio hacia la tecnología digital ha hecho que los ORM tengan acceso a más y más datos, pero lo que hagan con ellos es lo que garantizará el crecimiento y el éxito del negocio. Aquí es donde entra en juego la analítica de datos. Examinamos la importancia de la analítica de datos y cómo los ORM pueden utilizar esta tecnología para obtener una ventaja competitiva en el mercado, reducir la pérdida de clientes y aumentar la rentabilidad. 

¿Qué es el análisis de datos? 

En términos sencillos, la analítica de datos se refiere a la ciencia del análisis de los datos brutos para proporcionar ideas, estadísticas, patrones, predicciones, resultados futuros y conclusiones sobre esa información. Durante este proceso, los analistas de datos utilizan una serie de técnicas automatizadas, como procesos mecánicos y algoritmos, que toman los datos brutos y los hacen comprensibles y les dan contexto.                        

De este modo, la analítica de datos está cambiando el modo en que las empresas de todos los sectores, incluidos los operadores de telefonía móvil, analizan y utilizan la información. La información que proporciona la analítica de datos puede ayudar a las organizaciones a optimizar su rendimiento, su eficiencia y, en última instancia, su rentabilidad. Dicen que el conocimiento es poder, y eso es exactamente lo que proporciona la analítica de datos. 

Al ser capaz de analizar grandes cantidades de datos relacionados con su organización, puede identificar patrones, tendencias, segmentos de clientes, oportunidades y problemas que pueden estar afectando a su negocio. Esto no solo le ayuda a tomar decisiones, sino que también le proporciona la información necesaria para realizar cambios en su modelo de negocio que, en última instancia, fomentarán el crecimiento y el éxito. 

Tecnología y tipos de análisis de datos

Un programa de análisis de datos hace uso de diferentes tecnologías de ciencia de datos que cumplen una función esencial en el análisis de datos. Estas tecnologías incluyen: 

• Almacenamiento de datos: se refiere a la tecnología informática y de almacenamiento que recoge y gestiona grandes conjuntos de datos y bases de datos, lo que permite el análisis de datos en tiempo real. 
• Minería de datos: es el proceso de clasificación de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones. 
• Análisis de big data : es el proceso de examinar los big data para identificar ideas, patrones ocultos, tendencias y preferencias de los clientes que, en última instancia, mejorarán la toma de decisiones.
• Visualizaciones de datos: es la representación gráfica de la información y los datos mediante el uso de gráficos, imágenes, mapas, plataformas, etc. que facilitan una comprensión eficaz de los datos en cuestión.

También hay varios tipos de análisis de datos que pueden utilizarse para obtener una información valiosa. Estos tipos de análisis de datos incluyen: 

• Análisis descriptivo: el análisis descriptivo ayuda a los científicos de datos a responder a la pregunta "¿qué ha pasado?". Esta técnica ayuda a resumir grandes conjuntos de datos para describir los resultados a las partes interesadas. Se rige por indicadores clave de rendimiento (KPI) y puede ayudar a seguir los éxitos o fracasos. Este proceso utiliza la inteligencia artificial para la recopilación de datos relevantes, el procesamiento de estos datos, el análisis de datos y la visualización de datos. 
• Análisis dediagnóstico : esta técnica ayuda a responder a la pregunta "¿por qué ha ocurrido esto?". Este tipo de análisis de datos toma las conclusiones del análisis descriptivo y las investiga para identificar anomalías en los datos, la información relacionada con estas anomalías, así como las relaciones y tendencias que explican estas anomalías
• Análisispredictivo : responde a la pregunta "¿qué pasará en el futuro?". El análisis predictivo es una herramienta de inteligencia empresarial que utiliza técnicas de aprendizaje automático para comparar datos históricos e identificar tendencias y determinar si es probable que se repitan. Esto proporciona una valiosa visión de lo que puede ocurrir en el futuro, lo que permite una toma de decisiones y una planificación eficaces. 
• Análisis prescriptivo: ayuda a responder a preguntas sobre lo que debería hacerse. Las técnicas de análisis prescriptivo utilizan estrategias de aprendizaje automático para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos. Mediante el análisis de decisiones y eventos históricos, se pueden crear diferentes resultados. 

Impacto de la analítica de datos en los ORM

La analítica de datos desempeña un papel fundamental a la hora de ayudar a los ORM a desarrollar nuevos modelos de negocio que les permitan adelantarse a la competencia y retener a los clientes en este mercado tan saturado. El conocimiento que proporciona el proceso de análisis de datos permite a los ORM ofrecer una propuesta de valor diferenciada a su base de clientes basada en ofertas personalizadas. El análisis de datos proporciona a los ORM: 

• Información precisa y completa relacionada con el seguimiento y la elaboración de informes sobre los ingresos, la interconexión del tráfico entre redes, el seguimiento de las bajas, el rendimiento de los KPI y la segmentación de clientes y mercados. 
• Los modelos de datos de Advanced Analytics capturan y auditan la información en bruto para garantizar la exactitud de los conocimientos. 
• Proporciona información sobre los servicios y ofertas que buscan los clientes, los patrones de consumo, el seguimiento de las bajas, el comportamiento de los clientes, la segmentación del mercado, etc. 

Los operadores de redes móviles pueden utilizar esta información precisa y valiosa para identificar oportunidades de mejora de sus servicios y ofertas actuales, así como para desarrollar campañas de marketing, servicios y ofertas relevantes y específicas que añadan valor a su base de clientes, lo que aumenta los ingresos y la rentabilidad.  

Análisis avanzados para el análisis de datos

De lo anterior se desprende que el análisis de datos es el mayor activo digital de los operadores móviles, y las soluciones de análisis avanzado van un paso más allá. Por ejemplo, las soluciones de análisis avanzado de Adapt IT Telecoms describen los datos de rendimiento de una empresa y destacan las oportunidades de mejora, crecimiento y éxito. Esta solución no sólo le proporciona datos, sino que los interpreta en información valiosa y procesable que puede utilizar para mejorar todos los aspectos de su negocio.

Adapt IT Telecoms La solución Advanced Analytics le permite: 

• Extraer y obtener análisis empresariales relevantes y sencillos de interpretar casi en tiempo real
• Mejore su capacidad de elaboración de informes presentando los registros de datos de llamadas de forma sencilla y comprensible 
• Acceda a información precisa y relevante sobre los contribuyentes a los ingresos de la red, la gestión de las bajas, los KPI, el gasto y mucho más. 
• Obtenga información procesable sobre el comportamiento de los clientes y cree perfiles de sus segmentos de clientes, sus patrones de uso, sus ingresos, etc. 
• Proporcione a su empresa los conocimientos y la información necesarios para adaptar y orientar mejor su oferta de productos y servicios para aumentar la rentabilidad
• Identifique de un vistazo a los contribuyentes de alto y bajo valor, lo que le permitirá impulsar la acción y dirigirse a los clientes adecuados.
• Amplíe las oportunidades de adquisición y retención de clientes informando sobre los indicadores de valor de los clientes y los impulsores para desarrollar estrategias rentables de productos y servicios que hablen de las necesidades y requisitos de sus clientes y aumenten los márgenes de beneficio.
• Realice un seguimiento de los ingresos medios por usuario (ARPU) y del gasto medio por usuario (ASPU) de su empresa con respecto a los objetivos mensuales sin esfuerzo

Conclusión: 

Los datos y la analítica avanzada desempeñan un papel fundamental a la hora de dotar a los ORM de la información crítica que permitirá el crecimiento del negocio, la optimización de las operaciones, la mejora de la experiencia del cliente, la reducción de la pérdida de clientes y el aumento de los ingresos. Esperamos que la analítica de datos y las soluciones de analítica avanzada cobren aún más impulso en los próximos años a medida que las innovaciones tecnológicas sigan ganando terreno, especialmente en lo que respecta al 5G y al IoT y a la cantidad de datos que estas innovaciones traen consigo. Para saber más sobre cómo nuestra solución de análisis avanzado puede mejorar su negocio, descargue el libro blanco de CDRlive.