Comment établir un puzzle sans connaître l'image

L'Analytics devient un thème de plus en plus dominant dans l'industrie des télécommunications. Les opérateurs sont intéressés à l'employer pour améliorer l'agilité organisationnelle, pour optimiser des processus, pour accroître l'expérience de client et pour développer de nouveaux courants de revenus. Cependant, l'analytics n'est pas celui arrête la solution — c'est juste une seule pièce d'une image beaucoup plus grande. Mais à quoi cette image ressemble-t-elle ?

Il y a beaucoup d'analytics avancés emploient des cas pour des prestataires de service de télécommunication, variant à travers des réseaux, des opérations, le client et des modèles économiques externes de monétisation. Les deux zones clé que les telcos traitent en grande partie aideront à fournir un large aperçu des avantages du bon analytics.

1. Utilisant l'analytics de données pour optimiser des relations de client
   
   Puisque la plupart des communications sont aujourd'hui numériques, les réseaux des opérateurs sont devenus une route d'interaction. En conséquence, il y a une occasion énorme d'employer la richesse de l'information disponible pour optimiser des interactions de client, augmenter la force des relations, et améliore ou développe des produits nouveaux et des services.
    
2. Utilisant l'analytics de données pour optimiser des opérations internes
   
   Ceci peut être une victoire facile. Beaucoup de telcos sont aujourd'hui déjà numériques, ainsi les données sont abondamment disponibles et préparent pour être employées. Et dans la plupart des cas, les ingénieurs de technologie sont déjà là aussi, amorcé pour les comprendre toutes.

Les défis du changement

Tandis qu'il est clair de voir le potentiel de l'analytics, plusieurs défis doivent être considérés francs avant qu'ils deviennent les obstacles sérieux. Et avec la démocratisation actuelle des décisions motivées par les données au sein des entreprises, il est important que chacun ait la visibilité de elles.

• Culture : La culture traditionnelle des décisions motivées par la gestion est changeante. Ceux au niveau moyen, ou même l'embout avant, peuvent être maintenant équipés de l'analyse pour prendre des décisions en temps réel. Est-ce qu'ainsi, comment vous vous adapterez à ce nouveau modèle et accepterez que vous deviez abandonner une certaine responsabilité ?
• Priorités : Quand il s'agit d'analytics, il y a beaucoup de points d'émission de données à relier, et beaucoup de données à analyser et exploiter. En outre, environ 80% de votre effort initial sera pris sur recueillir et contrôler les données elle-même avant que vous commenciez même à l'analyser. Ainsi, où commencez-vous ? Le classement par ordre de priorité basé sur la valeur et la faisabilité technique est essentiel.
• Succès : Une fois que vous commencez à employer l'analytics, comment évaluez-vous son succès ? Beaucoup d'opérateurs ne font pas actuellement parce qu'ils ont peur de ce qu'il montrera — mais c'est une partie fondamentale de pouvoir accomplir le progrès signicatif.
• Opérations : Pour pouvoir tirer le meilleur des analytics, votre organisation doit s'adapter pour lui adapter. Quelles opérations existantes devront changer ? Où l'analytics de données résidera ? Qui le contrôlera ? Et qui se déconnectera le budget pour lui ?
• Évolution : Même les plus grands opérateurs au monde ne peuvent pas suivre la vitesse du changement aujourd'hui. Et il est impossible d'avoir accès instantané à chaque nouveau morceau de technologie qui émerge. Ainsi, qu'adopterez-vous, et qui conduira ces décisions ? Quelles qualifications si vos ingénieurs et analystes de données apprennent
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