Le développement et l'adoption de la technologie numérique modifient la façon dont les entreprises fonctionnent et examinent leurs performances. L'analyse des données, ou l'utilisation et la compréhension du big data, est devenue essentielle pour améliorer les performances de l'entreprise, le service client, l'expérience client et réduire le taux de désabonnement, en particulier dans le cas des opérateurs télécoms. Mais l'augmentation du nombre de données s'accompagne d'une complexité accrue, ainsi que d'une augmentation du nombre de variables à analyser et des types d'analyse requis. C'est pourquoi plusieurs tendances clés en matière d'analyse de données et de technologie analytique sont apparues au premier plan.
Quel est l'impact de l'analyse des données sur le secteur des télécommunications ?
Le passage au numérique a eu un impact important sur le nombre d'utilisateurs de téléphones mobiles. GSMA prévoit que le nombre d'abonnés uniques à la téléphonie mobile passera de 4,66 milliards en 2015 à 5,59 milliards en 2019.. Il a également été prédit que 72% de la population mondiale serait abonnée à un service mobile d'ici 2020. Cela a créé une opportunité unique pour les Telcos de construire et de développer leur activité, mais cette croissance s'accompagne d'une concurrence accrue sur le marché.
De nombreux opérateurs télécoms se sont tournés vers l'apprentissage automatique (ML), l'intelligence artificielle (AI), l'analyse avancée et les outils de veille stratégique, le déploiement du cloud et l'internet des objets (IoT) pour leur donner un avantage concurrentiel sur le marché. On estime que l'industrie des télécommunications devrait investir 36,7 milliards de dollars par an dans les logiciels, le matériel et les services liés à l'IA d'ici 2025.
Ces outils et capacités analytiques permettent aux opérateurs télécoms de traiter et d'analyser les données liées à l'expérience client, l'automatisation des réseaux, l'automatisation des processus d'entreprise, les nouveaux services numériques et la maintenance des infrastructures.. En comprenant les données associées à chacun de ces éléments, les opérateurs télécoms peuvent améliorer l'expérience client, personnaliser les services, offrir des services qui répondent aux besoins des clients, identifier les problèmes ou les possibilités d'amélioration, réduire les désabonnements et augmenter les revenus.
5 grandes tendances en matière d'analyse des données
Comme nous l'avons mentionné plus haut, l'utilisation de l'analyse des données a un impact considérable sur les entreprises dans leur ensemble, qu'il s'agisse des processus liés au flux de travail, à l'infrastructure ou autres. De plus en plus d'entreprises s'orientent vers une culture axée sur les données, principalement en raison du rôle essentiel que jouent les données dans la prise de décisions commerciales éclairées. L'analyse des données est utilisée dans tous les aspects d'une entreprise pour améliorer l'efficacité et optimiser les processus et les opérations.
La dépendance et l'utilisation accrues des données ont conduit à l'identification de plusieurs tendances clés en matière d'analyse des données par le cabinet d'études Gartner. Gartner. Nous examinons ci-dessous cinq de ces tendances en matière d'analyse des données et leur impact attendu sur les entreprises.
1. L'analyse augmentée
La tendance de l'analytique augmentée évoque la façon dont l'analytique et l'accès à des données pertinentes, importantes et fiables peuvent être utilisés pour optimiser et améliorer les pratiques, les systèmes et les opérations des entreprises. Grâce à la mise en œuvre de l'IA et de l'apprentissage automatique, l'analytique est utilisée pour automatiser les tâches analytiques essentielles, plus rapidement et plus efficacement. L'effet d'entraînement est que davantage de personnes au sein de l'entreprise peuvent obtenir des informations sans avoir les compétences techniques des gestionnaires de données. L'IA et l'apprentissage automatique commerciaux permettent à un plus grand nombre d'employés de comprendre et d'interpréter de grandes quantités de données commerciales essentielles et de les utiliser pour améliorer les opérations.
Au final, cela permet de combler le déficit de compétences et d'améliorer la productivité au sein de l'entreprise. Par exemple, les cas d'utilisation comprennent : la détection des fraudes, les simulations de développement de produits, les campagnes de marketing, la gestion de la durée de vie des clients et leur fidélisation.
2. Gestion augmentée des données
La gestion des données évolue. Les gestionnaires de données étendent leur rôle à l'exploitation des informations pour prendre des décisions stratégiques, opérationnelles et tactiques afin d'augmenter les revenus, l'expérience client et l'efficacité opérationnelle. Mais la qualité des données joue également un rôle important dans ce domaine. Si la qualité des données nécessaires à la prise de ces décisions n'est pas stockée, gérée, obtenue ou accessible correctement, les informations et les idées tirées de ces données peuvent être compromises. De nombreux gestionnaires de données se tournent vers des outils de gestion de données robustes, des applications et des systèmes d'IA pour s'assurer que la qualité des données est maintenue, régie par les bonnes politiques et disponible en temps réel. Cela facilite la prise de décision efficace et éclairée dans l'entreprise.
3. L'intelligence continue
L'intelligence continue fait référence à la nécessité d'intégrer des analyses en temps réel dans les opérations et les systèmes des entreprises de télécommunications. Ce système de données peut calculer et traiter de grands volumes de données, actuelles et historiques, pour fournir des informations visant à améliorer et à optimiser la prise de décision.
Les systèmes d'intelligence continue peuvent, grâce à l'utilisation d'algorithmes spécifiques, faire cela à un rythme beaucoup plus rapide que celui d'un humain dans le même laps de temps. L'intelligence continue vise à garantir que vous disposez de toutes les données et informations nécessaires pour prendre les bonnes et meilleures décisions possibles pour votre entreprise.
4. Tissu de données
Une approche de type "data fabric" vous permet d'accéder de manière transparente à des données provenant de plusieurs sources de données, types d'infrastructure et emplacements. Cet écosystème de données utilise un stockage de données hétérogène pour faciliter un accès et une intégration transparents des données, ce qui permet d'améliorer l'agilité des données et d'accélérer les analyses et les rapports. Au cours des deux prochaines années, cette tendance devrait être adaptée et repensée pour créer des approches plus dynamiques. On le voit déjà à travers la mise en œuvre de réseaux maillés de données.
5. Les données sont le moteur du CX
L'expérience client peut faire la différence entre le succès et l'échec. Le service et l'expérience du consommateur étant un facteur de différenciation essentiel sur le marché, de nombreuses entreprises se tournent vers les données pour obtenir des informations sur les souhaits et les besoins des clients et des utilisateurs finaux. Cette tendance utilise les données pour offrir des expériences ciblées aux clients, ce qui aura finalement un impact sur la fidélisation des clients et réduira le taux de désabonnement. Si vous offrez à vos clients une expérience adaptée à leurs besoins, pourquoi se tourneraient-ils vers un autre fournisseur ? La réponse à cette personnalisation réside dans les données, les informations et les perspectives.
Conclusion
D'après les tendances en matière d'analyse de données identifiées ci-dessus, il est clair que la nécessité de générer, gérer, interpréter et comprendre les données continuera d'être au centre de la croissance et du succès des entreprises. Dans le cas des opérateurs de télécommunications, les innovations analytiques et la science des données mentionnées ci-dessus continueront à jouer un rôle important en fournissant des informations qui permettront d'adapter les opérations, les modèles commerciaux et les solutions technologiques. Ces informations permettront d'améliorer l'expérience des clients, de renforcer la personnalisation des services et des offres en fonction des besoins des clients, d'identifier les problèmes ou les possibilités d'amélioration, de réduire le taux de désabonnement et de réduire les coûts. réduction du taux de désabonnement et une augmentation des revenus et du succès commercial.
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Responsable des solutions Insight chez Adapt IT. Transformer les données qui peuvent améliorer les processus commerciaux, les opérations et les offres.
