Big Data

Cómo se aplican la IA y Big Data a la gestión de las telcos

El sector de las telecomunicaciones ha evolucionado mucho en los últimos tiempos. Te explicamos cómo influye la implementación de la Inteligencia Artificial y el Big Data en sus procesos.

Por Redacción España, el 10/02/2020

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El sector de las telcos ha evolucionado ostensiblemente desde la llegada de la revolución digital. Los avances tecnológicos lo han convertido en un campo radicalmente distinto al que surgió en 1854 con la invención del teletrófono. A día de hoy, Big Data e Inteligencia Artificial son piezas clave dentro de su gestión. Te explicamos cómo se aplican.


Big Data

Las empresas de telefonía recaban gran cantidad de datos de sus propios clientes y de sus clientes potenciales. Esos datos solo resultarán útiles si están sometidos a una correcta gestión. Aquí es donde entra en juego el Big Data.

El Big Data se encarga de recabar, almacenar y procesar cantidades masivas de datos, con herramientas especialmente desarrolladas para este campo que permiten que estas acciones se realicen de forma automática.

Imagina el data lake de una empresa de telecomunicaciones: una masa caótica de datos demográficos de sus clientes, con el histórico de productos que han adquirido, y de sus clientes potenciales, con los productos o servicios por los que se han interesado.

El Big Data se encarga de almacenar el caos y, después, de ordenarlo. Los algoritmos encuadrados dentro del Data Mining encuentran patrones dentro del caos (demográficos, de comportamiento, etcétera). A partir de esos patrones, extraen conclusiones. Entre otras cosas, esto les permite:

  • Conocer en profundidad a los clientes.
  • Conocer en profundidad a los clientes potenciales.
  • Encontrar nuevas oportunidades, nuevos segmentos a los que impactar.
  • Predecir posibles fugas.
  • Fidelizar a los clientes.
  • Perfeccionar los productos (¿por qué el producto X no funcionó dentro de Y segmento? ¿Qué debemos hacer para ganarnos a ese target?).
  • Encontrar nuevas oportunidades de negocio (si varias personas que pertenecen a un target compraron el producto X y luego solicitaron el producto adicional Y, ofrezcamos Y a todas las personas encuadradas en ese mismo target).


Inteligencia Artificial

De la mano del punto anterior, la gigantesca cantidad de datos que manejan las empresas de telecomunicaciones requiere que toda esa gestión, la implantación del orden dentro del caos, se realice de forma automática. De esto se encarga el ya mencionado Data Mining o Minería de Datos.

Se trata de una rama de la Inteligencia Artificial que encuentra patrones de comportamiento dentro de un conjunto masivo de datos. Los algoritmos que realizan esta ordenación del caos extraen conclusiones y aprenden de ellas. Cuantos más patrones encuentren, más patrones pueden encontrar. Su conocimiento incrementa progresivamente.

La Inteligencia Artificial se combina con el Big Data para ofrecer a las empresas de telefonía y telecomunicaciones tres tipos de analítica de sus bases de datos:


Analítica descriptiva

Muestra lo que hay. Los algoritmos localizan nexos que unan los datos históricos y sacan a relucir una foto de la empresa, sus clientes y su mercado en un momento determinado.


Analítica predictiva

Predice lo que va a pasar. Los algoritmos combinan la foto del momento con elementos estadísticos. Como resultado se obtiene una predicción de la evolución que va a experimentar la empresa, sus clientes y su mercado.


Analítica prescriptiva

Con la foto del momento y la predicción sobre el camino que tomará la empresa, la analítica prescriptiva elabora recomendaciones automáticas sobre qué decisiones se han de tomar para mejorar el negocio.


Analíticas aplicadas a telecomunicaciones

Pongamos un ejemplo concreto aplicado al terreno de las telecomunicaciones:

  • La analítica descriptiva localiza que hay un producto que estuvo en auge pero que ha ido decayendo en los últimos años.
  • La analítica predictiva muestra que esa tendencia a la baja se va a incrementar.
  • La analítica prescriptiva recomienda ajustar los precios del producto para frenar esa tendencia a la baja. También puede cruzar los datos propios de la telco con datos de otras marcas del mercado y sugerir que ese producto sea sustituido por una nueva versión o por otro que cubra mejor las necesidades de los usuarios.


Ventajas de IA y Big Data para las telcos

La combinación de estas dos tecnologías se puede aplicar a distintos ámbitos dentro de las operadoras y empresas de telecomunicaciones. Así, se integran en la gestión interna de recursos, en la gestión de bases de datos y en los canales de comunicación con los clientes y clientes potenciales. Estas son algunas de las ventajas de la Inteligencia Artificial y el Big Data para las telcos.


Gestión de la base de datos

Va en línea con lo que hemos explicado anteriormente. Big Data e Inteligencia Artificial ayudan a las telcos a gestionar mejor sus bases de datos. De forma automática, la tecnología les ayuda a conocer más y mejor a sus clientes, la relación que estos tienen con sus productos y servicios, sus necesidades y aspiraciones. Esto incidirá en dos áreas fundamentales.


Venta

La tecnología se utiliza para perfeccionar los canales de venta, los mensajes que se emplean en esos canales y para detectar nuevas oportunidades, desde un nicho de mercado nuevo hasta la posibilidad de diseñar o perfeccionar un producto o servicio para que tenga un mayor impacto dentro del mercado.


Fidelización y retención

En su estudio de 2019 sobre compañías de telefonía mejor valoradas, la OCU concluyó que, de cada 10 personas consultadas, entre dos y tres estaban pensando en cambiar de proveedor de telecomunicaciones. La fidelización es un desafío importante para el sector en general.

Los modelos predictivos ayudan a las operadoras a adelantarse a las posibles fugas. Los algoritmos encuentran patrones de comportamiento y localizan a las personas que se están planteando dejar de utilizar los servicios de las telcos o que podrían planteárselo en un futuro, lo que permite a las operadoras ir un paso por delante y desarrollar campañas preventivas de retención y fidelización.


Gestión interna de recursos

Las tecnologías se integran también en los enormes entramados de gestión de recursos, detectan cuáles son los más y los menos eficientes y proponen soluciones para incrementar la productividad, tanto de los trabajadores como de la empresa en general.

Por ejemplo, gracias a las soluciones en la nube, los empleados de las telcos pueden trabajar de forma colaborativa en los mismos proyectos. Asimismo, se incrementan los ratios de productividad, se establecen prioridades y objetivos realistas, puesto que están basados en estadística, entre otras ventajas.

Dentro de la gestión interna de recursos de telecomunicaciones, adquieren importancia las soluciones para automatizar procesos. La tecnología detecta actividades que podrían ser automatizadas y los softwares basados en Machine Learning se encargan de desarrollar esas actividades, lo que deja más tiempo a las personas para desarrollar acciones en las que sí es necesaria su intervención.


Comunicación con los usuarios

chatbot

Como decíamos, uno de los grandes retos para las telcos es mejorar la comunicación con sus clientes y clientes potenciales y mejorar la experiencia de marca. Las soluciones de automatización de procesos entran en este contexto. Dentro de ellas, destacan especialmente los bots.

Los bots son ahora elementos imprescindibles en el mercado de las telecomunicaciones. Se trata de softwares creados con Inteligencia Artificial que pueden mantener una conversación de texto (chatbots) o voz (callbots) con una persona, emulando el comportamiento humano y perfeccionando su interactuación gracias a la tecnología Machine Learning.

Con esto se consiguen, entre otras cosas:

  • Disponibilidad 24/7. Un bot puede responder una duda de un usuario en cualquier momento.
  • Reducción de los tiempos de espera. Un bot puede atender a un usuario al momento.
  • Reducción de las colas de espera. Algunos usuarios necesitarán hablar con un agente, pero otros resolverán sus dudas directamente con el bot. Por ende, se reduce la cola de espera.
  • Incremento del tiempo que los agentes pueden dedicar a cada usuario.

Todo esto deriva de un servicio de atención al cliente de mayor calidad. La satisfacción de los usuarios se dispara y su percepción de la operadora también.

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