big data

Cómo operadores de A. Latina aprovechan el análisis de big data

BNAmericas - ‎domingo‎, ‎5‎ de ‎octubre‎ de ‎2014

Ahora los operadores latinoamericanos manifiestan un enfoque práctico para invertir en soluciones de big data en vez de volcarse al concepto solo para seguir los pasos de sus coetáneos, según Comptel, proveedor finlandés de soluciones de sistemas de soporte operativo (OSS).

La industria ha pasado de una condición en la que los operadores simplemente invertían en sistemas de big data antes de siquiera pensar cómo aplicarlos a sus objetivos comerciales, a una en la que las personas ahora estudian en forma crítica la manera en que pueden superar los desafíos comerciales para obtener resultados reales y luego invertir en forma apropiada, señala Ulla Koivukoski, vicepresidenta sénior de la unidad de analítica comercial de Comptel.

"Veo cada vez más que quieren analizar procesos específicos para automatizar, y luego ver hacia dónde dirigirse a partir de ahí", dijo Koivukoski a BNamericas.

"Si ven que un proveedor de software como Comptel ya ha pensado en cómo resolver estos problemas, entonces resulta más fácil para los proveedores de servicio utilizar esas aplicaciones comerciales y luego llevarlas un paso más allá al personalizarlas internamente y/o con herramientas que nosotros podemos ofrecer".

En específico, Comptel apunta a aplicaciones comerciales que abordan la automatización de procesos de marketing, así como gestión de servicio y red. Dentro del último grupo figura la herramienta Critical Alarm Prediction, que hace poco fue el enfoque de un informe técnico de Comptel.

En un proyecto con un cliente de la región de América, observando solo el 10% de los elementos de red que tenían la mayor probabilidad de fallar, el modus operandi de Comptel ayudó al operador a identificar con rapidez el 93,2% de los elementos de red fallidos hasta siete días antes de que estos elementos encendieran alarmas reales.

Esto confirmó que para este 10% de elementos el operador no necesitó enviar equipos de mantenimiento sobre la base de la eventualidad, aunque sí le dio la posibilidad de anticiparse.

"Incluso si no reduces la cantidad de visitas en terreno, al generar predicciones y encontrar los sitios que presentan más probabilidades de fallar, hemos estimado que los operadores pueden reducir en 11% los costos de mantenimiento de instalaciones con las visitas planificadas", señaló Koivukoski.

El modus operandi también se puede aplicar de una manera más abstracta, como por ejemplo el manejo de la deserción, que hoy en día representa un gasto operacional de dos dígitos para los operadores. "El motivo detrás de la deserción puede relacionarse con el hecho de que los clientes no logran acceder a contenido o servicios de primera línea, por ejemplo. Podemos y hemos anticipado en forma exitosa la cantidad de personas que cambiarían de servicio, así como también por quienes reemplazarían el servicio actual", añadió.

Asimismo, se puede aplicar análisis de red social para calcular los "ingresos sociales" de un cliente. Incluso un usuario de bajo ARPU amerita un análisis de riesgo de cambio de servicio si es que tiene un nivel de influencia social alto, si se considera que puede motivar a sus seguidores a desertar el servicio también.

Por lo tanto, comprender las necesidades de particulares y entender los ingresos sociales de un individuo pueden ayudar a los operadores a decidir qué potenciales fallas de red arreglar primero, en especial debido a que los carriers a menudo mantienen satisfechos a sus clientes al "comprar" su agrado o fidelidad con descuentos.

Habiendo aplicado analítica predictiva en el área de automatización de marketing y ahora para Critical Alarm Prediction, Comptel pretende aplicar la tecnología a sus áreas principales para mejorar la mediación y cumplimiento al habilitar la inteligencia operacional para mediación y validación inteligente de pedidos.