!digital-transformation (846914), страница 48
Текст из файла (страница 48)
3.22. Удельная ценность данных, накапливаемыхв компаниях, и степень их монетизации.Источник: HuaweiОднако оба эти бизнеса в большинстве случаев пока не нашлиэффективных механизмов их монетизации. Напротив, в электроннойкоммерции, в социальных веб-приложениях и поисковых системахудельная стоимость данных ниже, а вот степень их монетизациисущественно выше. В частности, владельцы поисковых систем ужедавно научились извлекать и монетизировать данные пользователей, таргетируя с их помощью рекламу.Опросы телеком-компаний свидетельствуют о том, что, собирая большие объемы данных, связанных с активностью клиентов,и огромные транзакционные лог-файлы элементов сети, операторы связи далеко не в полной мере используют ту ценность, кото267Цифровая трансформация: анализ, тренды, мировой опытрая в этих данных содержится. Так, исследование компании HeavyReading показало, что проблемы невозможности интегрированногоанализа всех имеющихся у телеком-операторов источников информации и недостаточная оперативность анализа этих данных — основные барьеры, которые стоят перед компаниями при развитии систем оперативной аналитики.Действительно, в телеком-компаниях уровень развития ИТ ниже,чем в интернет-компаниях, количество ИТ-специалистов меньше,а профессионалов в области больших данных может вообще не бытьв штате.
Поэтому телеком-компании нуждаются не только во внешнем поставщике технологии Big Data, но и в консультанте, который быразбирался в их бизнесе, их ИТ-инфраструктуре, специфике построения систем Big Data для телеком-индустрии. Планируя проект внедрения решения Big Data, оператору важно продумать бизнес-схемуполучения дохода от анализа данных (см. рис. 3.23).МонетизацияданныхЦелевоймаркетингПоиск мест для рекламыРекомендацияклиентаРекомендация продуктаПоиск наилучшегосоответствия продуктаПланированиеградостроительстваОценка рекламыАнализ пешеходопотоковАпгрейд от 3G до 4GРекомендация продуктаСтимулированиеперекрестных продажИнтеллектуальныйгородМаркетинговаяинформация для розницыИндустрияПродвижение апгрейдатерминаловПакет данных VASПрогнозирование оттокаОптимизация инвестицийна основе ROIКлиентПрогнозирование жалобОбеспечение VIP-услугМоделированиекомплексной ценностиУправлениеклиентским опытомПланирование иоптимизация сетиРис 3.23.
Возможные схемы получения дохода от анализабольших данных.Источник: HuaweiКак следует из рисунка 3.23, внедрение проекта Big Data в телеком-бизнесе имеет целый ряд схем возврата инвестиций — какза счет оптимизации бизнес-процессов, так и от предоставленияинформации третьим лицам. Для каждой схемы есть свои решенияна базе технологий Big Data, которые может использовать оператор.268Глава 3. Роль телекома в цифровой трансформацииЭти схемы на рисунке 3.23 представлены в четырех сегментах: планирование и оптимизация сети, монетизация данных, целевой маркетинг, управление клиентским опытом. Рассмотрим эти сегментыболее подробно.Управление клиентским опытомОдна из важнейших задач оператора — прогнозирование оттока абонентов и управление им.
Оператор, внедривший систему BigData, имеет возможность существенно повысить лояльность абонентов. В России мобильные абоненты пользуются услугой связи по предоплате, не связаны долгосрочным контрактом с оператором и могутсменить его с сохранением своего номера телефона. Анализ поведения абонентов (например, схожести профиля ранее отключившихся абонентов) позволяет определить группы риска. Потенциальнымкандидатам на переход к другому оператору можно предложить выгодные тарифные планы или другие опции.Еще одна задача — прогнозирование жалоб. Известно, что анализ тональности миллионов сообщений в социальных сетях (недовольство сервисом, сообщения о поломках и т. п.) позволяет определить негативно настроенных абонентов, а также выявлять лидеровмнений, решение которых об уходе может спровоцировать на аналогичный шаг многих других пользователей. Возможность повлиятьна позицию лидеров мнений позволяет влиять на отношение к сервисам группы лиц.
С другой стороны, жалобы и иные свидетельствао недостатках сервиса — это важный источник информации для ихвыявления и устранения.Целевой маркетингОдна из задач оператора состоит в том, чтобы предоставлятьпродукты и тарифы, которые оптимально соответствуют запросам клиента и при этом позволяют оптимизировать доход. Например, абонент, имея телефон с возможностями 4G, подписан натариф 3G, то есть часть возможностей не использует. Если оператор отслеживает подобных пользователей и предлагает им новыйтариф, они начинают более полно задействовать возможности телефона, например, подключаются к видеосервисам, получают но269Цифровая трансформация: анализ, тренды, мировой опытвые услуги, а оператор повышает доход за счет увеличения ARPU.Частными случаями рассмотренного сервиса являются предложения, оптимизированные для разных групп населения: апгрейд терминального устройства и тарифа под него, апгрейд от 3G к 4G, рекомендации продукта.Речь также идет о возможности дополнительной рекламы на основе анализа профиля абонентов.
Например, если клиент сотовогооператора живет в зоне покрытия ШПД и не является подписчикомэтой услуги, имеет смысл прорекламировать ее.Планирование и оптимизация сетиВ данном разделе в качестве примера упомянуты две схемы, которые не исчерпывают весь набор возможных схем получения дохода от анализа больших данных в данном сегменте.Первая из них — говорит об оптимизации инвестиций в развитие сети с учетом ROI. Если говорить о сети мобильного оператора,то важно оптимизировать этот процесс: например, решить такие вопросы, как проектирование эффективного подключения новых базовых станций, используя данные геолокации и качества сервиса. BigData-решение позволяет определить, как лучше спланировать размещение базовых станций.Вторая схема — более полно может быть названа «гарантирование доступности сервиса для VIP-клиентов». У любого оператораесть клиенты, которым важно обеспечить сервис в первую очередь.У крупного оператора это большая категория пользователей, и возникает необходимость вести статистику и управление не только поклиентам вообще, но с учетом значимости определенных групп.
Технология Big Data позволяет оптимизировать решение этой задачи.Монетизация данныхВ данном сегменте рассмотрим следующие пункты: «оценка рекламы» и «рекомендации по размещению рекламы». Здесь можетидти речь об оптимизации размещения наружной рекламы на базеанализа поведения абонентов, например, с учетом места их проживания, работы или пути следования.
Близок по смыслу и пункт «извлечение информации о паттернах передвижения горожан» (анализ270Глава 3. Роль телекома в цифровой трансформациипешеходопотоков). Такие данные могут использоваться в разных индустриях, например, информация о потоках граждан, — для планирования транспортных магистралей либо городской застройки: здесьмонетизация может базироваться на продаже рекомендаций по оптимальному расположению торговых точек с учетом ассортимента,соответствующего потокам потребителей.К вышеупомянутой теме имеет отношение еще один пункт —«маркетинговая информация для розничной торговли», подразумевающий возможность усовершенствовать ассортимент товаров дляболее полного удовлетворения спроса на основе прогнозированияповедения пользователей.
К этой же группе можно отнести такуюглобальную тему, как «интеллектуальный город», которая затрагивает целый ряд управленческих проблем крупных городских центров,которые могут быть решены на основе анализа операторских данныхметодами Big Data.В пункте «рекомендации продукта» может идти речь о предложении дополнительных продуктов (мобильные приложения, мелодии,видео, рингтоны и т. п.).Как уже было отмечено, телеком-операторы находятся в началепути по внедрению технологии больших данных и нуждаются в партнере, имеющем не только технологическое решение, но и опыт работы в телеком-индустрии.IoT в стратегии телеком-операторовВ прошедшие 5–10 лет мобильные операторы стремились к обеспечению коврового покрытия крупных населенных пунктов, гдестепень проникновения мобильных технологий уже достигла насыщения.
Степень узнаваемости и доверия к операторам связи не вызывает сомнений. Практически все население планеты, в том числеи в России, привыкло видеть постоянные инновации в предложенияхот мобильных операторов. Приложения M2M — это один из примеров таких инноваций. В этой связи мобильным операторам принадлежит важная роль в развитии «Интернета вещей» (IoT) в мире (и вРоссии, в частности).IoT — это услуга уровня массового потребления (сегмент B2C).Традиционно сервисный оператор главенствует в этом сегментес точки зрения географии присутствия.
Но для него эта технология271Цифровая трансформация: анализ, тренды, мировой опытможет явиться как источником получения дополнительного дохода,так и источником появлением конкурента. В частности, IoT уже давноассоциируется с облаком. Известны примеры, когда облачные провайдеры, например, Amazon, запускают услугу IoT, создавая прямуюконкуренцию телеком-оператору. В этой связи телеком-операторужизненно важно прорабатывать решения для реализации IoT-услуг.Аспектов при рассмотрении IoT как технологии большое количество,что связано с большим разнообразием датчиков и сенсоров.
Сбытэтих устройств на массовом рынке — сложная задача, и оператору,может быть, и нет необходимости заниматься этим бизнесом. Длятелеком-компании эффективнее сфокусироваться на сетевом аспекте передачи данных для контроля этих потребительских устройств,а также на работе платформы, с помощью которой этот контроль реализуется и становятся возможными дополнительные сервисы. Сетевой аспект близок оператору, и решение этого вопроса лежит в области беспроводных решений, доступных для передачи IoT-сигнала.Одним из зрелых и, что для оператора особенно важно, — стандартизированным решением является NB-IoT.Решение IoT является комплексным.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
