چگونه علم داده به کمک صنعت مخابرات می‌آید


انتظار می‌رود حجم داده‌های ذخیره‌شده در سراسر جهان از ۳۳ زتابایت در سال ۲۰۱۸ به ۱۷۵ زتابایت در سال ۲۰۲۵ برسد. این امر فرصت‌های زیادی را برای شرکت‌های مخابراتی و ارائه‌دهندگان خدمات ارتباطاتی فراهم می‌آورد و به آن‌ها امکان می‌دهد طرح‌هایی را بر اساس داده‌های خام به دست می‌آورند و عملکرد فنی و تجاری کسب‌وکار خود را بهبود بخشند. از سوی دیگر، تکنیک‌های تحلیل پیشرفته مثل یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌گویانه در حال تکاملند و تبدیل به مفیدترین ابزارها در صنعت مخابرات شده‌اند؛ زیرا هزینه‌ها را کاهش می‌دهند.
 علم داده در طی سال‌های اخیر ارزش بالای خود را اثبات کرده است. دانشمندان داده بیشتر از پیش راه‌های جدیدی را برای استفاده از راه‌حل‌های بزرگ‌داده در زندگی روزمره می‌يابند. این روزها داده بدل به انرژی سوخت شرکت‌های موفق شده است. شرکت‌های مخابراتی نیز از این قاعده مستثنی نیستند. آن‌ها با توجه به شرایط فعلی نمی‌توانند از علم داده استفاده نکنند؛ زیرا کاربردهای داده در صنعت مخابرات به‌طور گسترده‌ای در حوزه‌های عملیات، افزایش میزان سود، بهبود بازاریابی مؤثر و استراتژی‌های کسب‌وکار آشکار است. فعالیت‌های کلیدی بخش مخابرات در این زمینه ارتباط مستحکمی با انتقال و تبادل داده در کانال‌های ارتباطاتی دارد. به‌این‌ترتیب، تکنیک‌ها و روش‌های قدیمی، دیگر جوابگوی شرایط فعلی نیستند.

استفاده از داده در صنعت مخابرات


جهان متصل و دیجیتالی ما باعث شده شرکت‌های مخابراتی با حجم زیادی از داده سروکله بزنند. شرکت‌ها با استفاده از این داده‌ها اطلاعات مهمی را به دست می‌آورند و می‌توانند خدماتشان را بهینه‌سازی کنند، مشکلات مشتری را حل کنند و درآمدشان را افزایش دهند. در ادامه به مهم‌ترین و مؤثرترین موارد استفاده از داده در مخابرات می‌پردازیم.


شناسایی تقلب و کلاه‌برداری: صنعت مخابرات یکی از جذاب‌ترین و مهم‌ترین‌ها برای فعالیت‌های کلاه‌بردارانه است و بیشترین موارد کلاه‌برداری در مخابرات شامل دسترسی غیرقانونی، سرقت یا جعل پروفایل‌ها و غیره می‌شود. این کلاه‌برداری‌ها تأثیر مستقیم و منفی بر روابط کاربر و شرکت دارد؛ بنابراین، سیستم‌ها، ابزارها و تکنیک‌های تشخیص کلاه‌برداری بسیار اهمیت دارند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (learning algorithms)‌ می‌توان هر نوع ویژگی غیرعادی ترافیک را شناسایی کرد و مانع از کلاه‌برداری شد. این الگوریتم‌ها ناهنجاری‌ها یا ویژگی‌های غیرمعمول را تعریف می‌کنند و به کمک تکنیک‌های بصری‌سازی داده به‌طور هم‌زمان هشدارهایی به متخصصان می‌دهند. کارایی این تکنیک، بسیار جالب‌توجه است؛ چون این امکان را فراهم می‌آورد که بدون تأخیر و به‌طور هم‌زمان، به فعالیت‌های مشکوک واکنش نشان داد.


تحلیل پیش‌گویانه: شرکت‌های مخابراتی از تحلیل پیش‌گویانه برای داشتن بینش‌های ارزشمند در زمینه سرعت بیشتر و بهتر و تصمیم‌گیری‌های داده‌ای استفاده می‌کنند. دانستن اولویت‌های مشتری باعث فهم بیشتر نیازها می‌شود. تحلیل پیش‌گویانه از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کند. هرقدر کیفیت داده بهتر باشد و تاریخ داده‌ها منسجم‌تر و طولانی‌تر باشد، پیشگویی، بهتر از آب درخواهد آمد. 

 

نمونه‌هایی از استفاده تحلیل پیش‌گویانه در صنعت مخابرات، به این ترتیبند:


•    دسته‌بندی مشتریان: کلید موفقیت شرکت‌های مخابراتی دسته‌بندی و تقسیم بازار و هدف‌گیری محتوا بر اساس هر گروه است. این قانون طلایی، بخش‌های متعددی از کسب‌وکار را شامل می‌شود. در مورد مخابرات، چهار طرح دسته‌بندی بنیادین، اهمیت دارد: دسته‌بندی ارزش‌های مشتری، دسته‌بندی رفتار مشتری، دسته‌بندی چرخه حیات مشتری و دسته‌بندی مهاجرت مشتری.
•    هدف‌گیری پیشرفته امکان پیش‌بینی نیازها، اولویت‌ها و واکنش مشتری به خدمات، محصولات و پیشنهادهای مخابراتی را فراهم می‌آورد و باعث برنامه‌ریزی بهتر کسب‌وکار می‌شود.


•    جلوگیری از ریزش مشتری: به دست آوردن مشتری، کاری چالش‌برانگیز است و نگه‌داشتن مشتری نیاز به تلاش زیادی دارد. پلتفرم‌های داده‌ای هوشمند داده‌های تراکنش‌های مشتری و جریان‌های ارتباطات هم‌زمان او را باهم یکپارچه می‌سازند تا بینش‌هایی در مرود احساسات مشتری نسبت به خدمات به دست آورند. این امر به آن‌ها امکان می‌دهد رضایت مشتری را رقم زنند و از ریزش مشتری (customer churn)‌ جلوگیری کنند.


•    پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری: مشتریان همیشه به دنبال خدمات بهتر و ارزان‌ترند، به همین دلیل شرکت‌های مخابراتی باید ارزش طول عمر مشتری (CLV) را اندازه‌گیری، مدیریت و پیش‌بینی کنند. درصورتی‌که شرکت‌های مخابراتی از عهده این پیش‌بینی برنیایند، ضرر می‌کنند.


مدل CLV متمرکز بر رفتار خرید مشتری، فعالیت و خدمات مورداستفاده مشتری است. راه‌حل‌های هوشمند بینش‌های هم‌زمان را با توجه به سود ارائه می‌دهند و منجر به کسب درآمد بیشتر در آینده می‌شوند.


مدیریت و بهینه‌سازی شبکه: شرکت‌های مخابراتی ترجیح می‌دهند فرایند مشارکت مشتری و کانال‌های درون‌سازمانی را ضامن عملکرد صحیح عملیات بدانند. مدیریت شبکه و بهینه‌سازی آن فرصتی برای تعریف ویژگی‌های ارزشمند در عملیات است. سناریوهای درآمدزا با توجه به داده‌های تاریخی و پیش‌بینی مشکلات احتمالی آینده به نفع ارائه‌دهندگان خدمات مخابراتی تمام می‌شود.


توسعه محصول: توسعه محصول فرایندی پیچیده است که نیاز به کنترل و مدیریت دارد و از مرحله توسعه ایده تا مدیریت و حفظ آن را در برمی‌گیرد. حصول اطمینان در مورد کیفیت بالای عملکرد محصول بدون استفاده از راه‌حل‌های هوشمند داده‌ای، غیرممکن است. فرایند توسعه محصول مبتنی برداده باید نه صرفاً با توجه به نیازهای مشتری، بلکه همچنین با در نظر داشتن نتایج تحلیل دیجیتالی، بازخوردهای درون‌سازمانی و بازاریابی صورت گیرد.


موتورهای پیشنهادکننده و توصیه‌گر:
موتورهای پیشنهادکننده یا توصیه‌گر در حال حاضر در همه بخش‌های زندگی دیجیتالی ما ازجمله حوزه ارتباطات حضور دارند. نادیده گرفتن مجموعه عظیم داده که اولویت‌ها و نیازهای کاربران را مشخص می‌کند، می‌تواند بدل به آسیبی جدی برای مخابرات شود.


موتور پیشنهادکننده مجموعه‌ای از الگوریتم‌های هوشمند است که رفتار مشتری را تعریف می‌کند و در مورد نیازهای آتی در زمینه محصولات یا خدمات، پیش‌بینی ارائه می‌دهد. محبوب‌ترین رویکردها در این زمینه پالایش گروهی (collaborative filtering) و پالایش مبتنی بر محتوا (ontent-based filtering) است.


پالایش گروهی متکی به تحلیل داده‌های رفتاری کاربر یا ترجیح‌های او و ارائه پیش‌بینی بر اساس مشابهت‌های کاربر با دیگر مشتریان است. فرض اساسی این مدل این است که افراد با پروفایل‌های مشابه، نیازهای مشابهی و انتخاب‌های تقریباً یکسانی دارند.


رویکرد پالایش مبتنی بر محتوا بر رابطه بین پروفایل مشتری و انتخاب‌هایش تمرکز می‌کند. به‌این‌ترتیب، رهیافت‌های پالایش محتوا محور، از مشخصات مجزای یک آیتم برای پیشنهاد آیتم‌های دیگر با ویژگی‌های مشابه، استفاده می‌کند. این رهیافت‌ها اغلب با یکدیگر ترکیب می‌شوند (سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی).
تحلیل احساسات مشتری: حوزه مخابرات با توجه به افزایش خدمات اینترنتی در معرض تغییرات زیادی قرار دارد. 

این امر برای هر شرکت مخابراتی به معنای یادگیری گسترده و فهم مشتریان است. تحلیل احساسات مشتری مجموعه‌ای از روش‌های است که برای پردازش اطلاعات به کار می‌روند. این تحلیل امکان ارزیابی واکنش مثبت یا منفی مشتری به خدمات یا محصول را فراهم می‌آورد. تحلیل داده‌های متراکم امکان می‌دهد که روندهای اخیر آشکار شوند و مشکلاتی که مشتری دارد، مشخص شود. تحلیل احساسات مشتری به تکنیک‌های تحلیل متن وابسته است؛ ابزارهای مدرن بازخوردها را از منابع شبکه‌های اجتماعی مختلف جمع‌آوری و تحلیل می‌کنند و برای کسب‌وکار فرصتی فراهم می‌آورند که بتواند بهتری تصمیم‌گیری را اتخاذ کند.


تحلیل هم‌زمان:
صنعت مخابرات تجربه طولانی‌مدتی در زمینه جریان‌های داده‌ای دارد. شرکت‌های مخابراتی با توجه به توسعه سریع اینترنت و تکامل اتصال‌های ۳G، ۴G و حتی ۵G با چالش درخواست‌های متغیر مشتریان روبه‌رو هستند. امروزه مشتریان بیشتر و بیشتر می‌خواهند و ترافیک نیز هر روز بیشتر از روز قبل می‌شود. تحلیل هم‌زمان همه این دشواری‌ها را ساده می‌سازد. راه‌حل‌های جریان‌های داده می‌توانند به‌طور مداوم تحلیل کنند و داده مربوط به پروفایل‌های مشتری، شبکه، موقعیت جغرافیایی، ترافیک و غیره را باهم ترکیب کنند و بینش جامع ایجاد کنند.


کسب ارزش بیشتر


علم داده بخش مهمی از صنعت مخابرات است و ابزارهای بزرگ‌داده، در حال رشدند. در سال‌های آینده شرکت‌هایی که بتوانند بهترین استفاده را از داده‌های شبکه کنند، می‌توانند هزینه‌هایشان را کاهش دهند، فهم بهتری از مشتریان خود داشته باشند و درآمد خود را افزایش دهند.
سازمان‌های مخابراتی یک‌شبه تبدیل به شرکت‌های داده‌محور نمی‌شوند. پیاده کردن طرح‌ها و برنامه‌های تحلیل پیشرفته به‌خودی‌خود کافی نیست. بلکه ارزش وقتی ایجاد می‌شود که سازمان‌ها بتوانند فرایندها را با این طرح‌ها ترکیب کنند.

 

 چهار گام اصلی که به شرکت‌های مخابراتی کمک می‌کند بیشترین استفاده را از تحلیل پیشرفته کنند، به‌این‌ترتیب است:


فکر کردن فراتر از داده‌ها معمول: شرکت‌های مخابراتی باید در درجه اول منابع مختلف داده خود را شناسایی کنند تا مدل داده‌ای یکپارچه‌ای ایجاد کنند و سپس دیدگاه اولیه‌ای را در مورد تحلیل داده توسعه دهند. مدل‌های تحلیلی وابستگی زیادی به کمیت داده‌ها و منابع مختلف دارند. ترکیب داده‌های درون‌سازمانی با منابع بیرونی می‌تواند شفافیت و وضوح و دقت تحلیل را افزایش دهد.


مدل خلاقانه منجر به مدل‌های فوق‌العاده می‌شود: شرکت‌های مخابراتی باید بتوانند متغیرها را تعریف کنند و نتایج را پیش‌بینی کنند. آن‌ها می‌توانند با استفاده از ابزارهای بررسی و تحقیق هوش مصنوعی، مدلی خلاقانه بسازند. شرکت‌های مخابراتی با استفاده از مدل‌های تحلیلی متنوع، ابزارها و رویکردهای مناسبی را شناسایی می‌کنند.


تبدیل مدل به واقعیت: تیم‌ها مدل‌های پیش‌گویانه را برای بهبود صحت و دقت می‌سازند و تداخل‌ها را بر اساس این مدل، شناسایی می‌کنند.
به‌کارگیری بینش‌ها در سازمان: شرکت‌های مخابراتی درنهایت می‌توانند با استفاده از مدل به‌دست‌آمده و راه‌حل‌های آن، بینش‌های خود را با روش کارشان یکپارچه سازند.


فرصت رشد


صنعت مخابرات با استفاده فعالانه از یادگیری ماشین و علم داده، رشد زیادی کرده است. با استفاده از این فناوری‌ها حل کردن مشکلات زیادی، ساده‌تر شده و همچنین می‌توان پیش از ایجاد مشکل از آن اجتناب کرد. شرکت‌های مخابراتی به دلیل شبکه‌های ارتباطاتی و زیرساخت‌های خود، میزبان حجم عظیمی از داده‌ها هستند. پردازش و تحلیل این داده‌ها به کمک الگوریتم‌های علم داده و روش‌ها و ابزارهای این علم بسیار ضروری است.

 
منبع: گلوبال تک کانسیل