L'analyse des données : La base de l'extraction d'informations

L'analyse des données a pris une importance considérable ces derniers temps, grâce à la transformation numérique. Le passage à la technologie numérique signifie que les MNO ont maintenant accès à de plus en plus de données, mais ce qu'ils font de ces données est ce qui assurera la croissance et le succès de l'entreprise. C'est là que l'analyse des données entre en jeu. Nous examinons l'importance de l'analyse des données et la façon dont les MNO peuvent utiliser cette technologie pour obtenir un avantage concurrentiel sur le marché, réduire le taux de désabonnement et augmenter la rentabilité. 

Qu'est-ce que l'analyse des données ? 

En termes simples, l'analyse des données fait référence à la science de l'analyse des données brutes pour fournir des informations, des statistiques, des modèles, des prédictions, des résultats futurs et des conclusions sur ces informations. Au cours de ce processus, les analystes de données utilisent un certain nombre de techniques automatisées différentes, telles que des processus mécaniques et des algorithmes, qui prennent des données brutes, les rendent compréhensibles et leur donnent un contexte.                        

Ainsi, l'analyse des données modifie la façon dont les informations sont analysées et utilisées par les entreprises de tous les secteurs, y compris les MNO. Les informations fournies par l'analyse des données peuvent aider les organisations à optimiser leurs performances, leur efficacité et, en fin de compte, leur rentabilité. On dit que la connaissance est le pouvoir, et c'est exactement ce que fournit l'analyse de données. 

En étant capable d'analyser de grandes quantités de données relatives à votre organisation, vous pouvez identifier des modèles, des tendances, des segments de clientèle, des opportunités et des problèmes qui peuvent affecter votre entreprise. Cela vous aide non seulement à prendre des décisions, mais vous donne également les informations nécessaires pour apporter à votre modèle d'entreprise des changements qui favoriseront la croissance et le succès. 

Technologie et types d'analyse de données

Un programme d'analyse de données fait appel à un certain nombre de technologies de science des données qui jouent un rôle essentiel dans l'analyse des données. Ces technologies comprennent : 

• Stockage de données - désigne la technologie de calcul et de stockage qui permet de collecter et de gérer de grands ensembles de données et des bases de données, ce qui permet d'analyser les données en temps réel. 
• L'exploration de données est le processus qui consiste à trier des ensembles de données volumineux pour identifier des modèles et des relations. 
• L'analyse des données massives (big data ) est le processus d'examen des données massives pour identifier les idées, les modèles cachés, les tendances et les préférences des clients qui, en fin de compte, amélioreront la prise de décision.
• Lavisualisation de données est la représentation graphique d'informations et de données au moyen de graphiques, d'images, de cartes, de plates-formes, etc. qui facilitent une compréhension efficace des données en question.

Il existe également un certain nombre de types d'analyse de données qui peuvent être utilisés pour fournir des informations précieuses. Ces types d'analyse de données comprennent : 

• Analyse descriptive - l'analyse descriptive aide les spécialistes des données à répondre à la question "que s'est-il passé ?". Cette technique aide à résumer de grands ensembles de données pour décrire les résultats aux parties prenantes. Elle est régie par des indicateurs clés de performance (ICP) et peut aider à suivre les succès ou les échecs. Ce processus utilise l'intelligence artificielle pour la collecte de données pertinentes, le traitement de ces données, l'analyse des données et leur visualisation. 
• L'analyse diagnostique - cette technique permet de répondre à la question "pourquoi cela s'est-il produit ?". Ce type d'analyse des données prend les résultats de l'analyse descriptive et les étudie pour identifier les anomalies dans les données, les informations liées à ces anomalies ainsi que les relations et les tendances qui expliquent ces anomalies.
• L'analyse prédictive - répond à la question "que se passera-t-il dans le futur ?". L'analyse prédictive est un outil de veille économique qui utilise des techniques d'apprentissage automatique pour comparer des données historiques afin d'identifier des tendances et de déterminer si elles sont susceptibles de se reproduire. Elle fournit des informations précieuses sur ce qui pourrait se produire à l'avenir, ce qui permet une prise de décision et une planification efficaces. 
• Analyse prescriptive - aide à répondre aux questions sur ce qu'il convient de faire. Les techniques d'analyse prescriptive utilisent des stratégies d'apprentissage automatique pour trouver des modèles dans de grands ensembles de données. En analysant les décisions et les événements historiques, vous pouvez créer des résultats différents. 

Impact de l'analyse des données dans les MNO

L'analyse des données joue un rôle central en aidant les MNO à développer de nouveaux modèles commerciaux qui leur permettent de devancer la concurrence et de conserver leurs clients sur ce marché très saturé. Les informations fournies par le processus d'analyse des données permettent aux MNO d'offrir une proposition de valeur différenciée à leur clientèle, basée sur des offres personnalisées. L'analyse des données fournit aux MNO : 

• Des informations précises et complètes concernant le suivi et la déclaration des recettes, l'interconnexion du trafic entre les réseaux, le suivi des désabonnements, les performances des indicateurs clés de performance et la segmentation des clients et du marché. 
• Les modèles de données d'analyse avancée capturent et vérifient les informations brutes pour garantir l'exactitude des informations. 
• Permet de connaître les services et les offres que les clients recherchent, les modèles de consommation, le suivi des désabonnements, le comportement des clients, la segmentation du marché, etc. 

Les MNO peuvent utiliser ces informations précises et précieuses pour identifier les possibilités d'amélioration de leurs services et offres actuels, ainsi que pour développer des campagnes de marketing, des services et des offres pertinents et ciblés qui apportent une valeur ajoutée à leur clientèle, ce qui augmente les revenus et la rentabilité.  

Advanced Analytics pour l'analyse des données

D'après ce qui précède, il est clair que l'analyse des données est le principal atout numérique d'un MNO et les solutions d'analyse avancée permettent d'aller encore plus loin. Par exemple, les solutions d'analyse avancée d'Adapt IT Telecoms décrivent les données de performance d'une entreprise et mettent en évidence les possibilités d'amélioration, de croissance et de réussite. Cette solution ne se contente pas de vous fournir des données, elle les interprète en informations précieuses et exploitables que vous pouvez utiliser pour améliorer tous les aspects de votre activité.

Adapt IT Telecoms La solution Advanced Analytics vous permet de : 

• Extraire et obtenir des analyses commerciales pertinentes, simples à interpréter, quasiment en temps réel.
• Améliorez vos capacités de reporting en présentant les enregistrements de données d'appels de manière simple et compréhensible. 
• Accédez à des informations précises et pertinentes concernant les contributeurs aux revenus du réseau, la gestion des désabonnements, les indicateurs clés de performance, les dépenses et bien plus encore. 
• Obtenez des informations exploitables sur le comportement des clients et créez des profils de vos segments de clientèle, de leurs habitudes d'utilisation, de leurs revenus, etc. 
• Donner à votre entreprise les connaissances et les informations nécessaires pour adapter et mieux cibler vos offres de produits et de services afin d'accroître la rentabilité.
• Identifiez d'un coup d'œil les contributeurs à forte et à faible valeur, ce qui vous permet de prendre des mesures et de cibler les bons clients.
• Amplifiez les opportunités d'acquisition et de fidélisation des clients en établissant des rapports sur les indicateurs et les moteurs de valeur des clients afin de développer des stratégies de produits et de services rentables qui répondent aux besoins et aux exigences de vos clients et augmentent les marges bénéficiaires.
• Suivez sans effort le revenu moyen par utilisateur (ARPU) et les dépenses moyennes par utilisateur (ASPU) de votre entreprise par rapport aux objectifs mensuels.

Conclusion 

Les données et les analyses avancées jouent un rôle essentiel pour doter les MNO des informations critiques qui permettront la croissance de l'entreprise, l'optimisation des opérations, l'amélioration de l'expérience client, la réduction du taux de désabonnement et la croissance des revenus. Nous nous attendons à ce que les solutions d'analyse de données et d'analyse avancée prennent encore plus d'ampleur dans les années à venir, à mesure que les innovations technologiques continuent de gagner du terrain, notamment en ce qui concerne la 5G et l'IoT et la quantité de données que ces innovations apportent avec elles. Pour en savoir plus sur la manière dont notre solution d'analyse avancée peut améliorer votre activité, téléchargez le livre blanc de CDRlive.