Datenanalysen für mehr Umsatz und Kundenloyalität

Telekommunikationsanbieter generieren riesige Datenmengen in unterschiedlichsten Bereichen. Diejenigen Unternehmen, die Daten als Nebenprodukt ihres Kerngeschäfts generieren, sind in der Lage, mit den sich schnell entwickelnden Tools und Techniken von Big Data Analytics diese Daten in Umsatz zu verwandeln. [...]

Das enorme Datenvolumen stellt eine große Herausforderung bei der Verwaltung und Sicherung und der Extraktion von Informationen dar. (c) pixabay

Die Telekommunikationsbranche steht im Mittelpunkt einer Welt, die sich durch intensive Kommunikation zunehmend verändert. Die Kunst besteht darin, mit den riesigen Datenmengen umzugehen und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Laut International Data Corporation (IDC) wurden im Jahr 2018 unvorstellbare 33 Zettabytes an Daten aus allen Quellen generiert, gegenüber 4,4 Zettabytes nur fünf Jahre zuvor. Dies entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 50 Prozent, und es wird erwartet, dass dieses Datenmeer bis 2025 auf 175 Zettabytes anwachsen wird, mehr als das Fünffache im Vergleich zu 2018.

„Diese unvorstellbaren Datenmengen stellen einen gewaltigen Fundus an Informationen dar. Für Pessimisten geht es hierbei nur darum, ob und wie sich diese Datenmengen überhaupt sichern und archivieren lassen. Optimisten sehen darin das Potenzial für eine privilegierte 360-Grad-Sicht auf die Welt, die auf diese Weise speziell der TK-Branche wie nur wenigen anderen Branchen zur Verfügung steht“, so Markus Grau, Principal Systems Engineering bei Pure Storage. „Inzwischen liefern Kundendaten, Gerätedaten, Netzwerk– und Gerätenutzungsdaten sowie Standortdaten eine nahezu perfekte Karte, was Kunden gerade tun und was sie wollen. Alle diese Daten können jedoch nicht ohne die Tools und Techniken von Big Data sinnvoll genutzt werden.“

Big Data für die Mikrosegmentierung

Dieser privilegierte Einblick in die Kundendaten bringt einen erheblichen Geschäftswert mit sich. Entscheidend sind hier die Big-Data-Analysetools und die zunehmende Wirksamkeit von Echtzeit-Datentools, die über alle Berührungspunkte hinweg verbunden sind. So können Telekommunikationsanbieter an der Serviceoptimierung, der Kundenzufriedenheit und am Umsatzwachstum arbeiten. Sie können aktuelle Daten mit älteren Daten vergleichen, um die richtigen Produkte und Dienstleistungen an die richtigen Kunden zur richtigen Zeit über alle Kanäle hinweg zu verkaufen. Diese grundlegenden Säulen der Kundenerfahrung sind der Eckpfeiler der Wertschöpfung in den sich ständig weiterentwickelnden, fortschrittlichen Datenarchitekturen, die in der Branche zum Einsatz kommen.

Es gibt noch einen weiteren Aspekt in dieser Data-Mining-Geschichte, der besonders faszinierend ist: die Bedeutung des Details, die Rolle des Teils im Ganzen. Die Datentools ermöglichen den Zugang zu neuen Datenquellen und neuen Datentypen, einschließlich Mikro-Kosmen von Informationen, die neue kundenspezifische Erkenntnisse liefern. Diese können der Telekommunikationsbranche helfen, sich weiterzuentwickeln und die Umsätze zu steigern. Eine Möglichkeit ist insbesondere die Vermeidung der Abwanderung von Kunden, wobei derzeit die Abwanderungsquote je nach Anbieter 20 bis 40 Prozent beträgt. Abwanderung kostet Geld, da es teuer ist, abgewanderte Kunden durch neue Kunden zu ersetzen. Daten bedeuten, dass die Abwanderung vorausgesehen und verhindert werden kann.

„Jeder große Carrier hat sich für eine Vertikale entschieden“, so Herbert Blum, Partner bei Bain & Company. „AT&T macht Smart Homes, Telstra geht sehr aggressiv auf potenzielle Kunden im Gesundheitswesen zu, Verizon ist groß in Sachen Telematik und so Blum weiter“. Die Idee, die diese Entwicklung antreibt, ist einfach. Der Nischenmarkt ist ein fokussierter Bereich, in dem Anbieter sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, darauf aufbauen, um sich vom Allround-Dienstleister mit Standardportfolio unterscheiden zu können. „Sie sind strategisch gezwungen, so vorzugehen, denn wenn sie es nicht tun, werden sie im Wettbewerb zurückbleiben“, sagt Blum.

Zukunftssichere Strategie

„Früher mussten Kunden erst gehen oder zumindest drohen, ihren Telekommunikationsanbieter zu verlassen, um dessen Aufmerksamkeit zu erregen. Dank der prädiktiven Analytik in Echtzeit sind die Provider heute den Kundenbedürfnissen einen Schritt voraus“, so Markus Grau. „Dieser Big-Data-Vorteil ermöglicht es ihnen, Probleme zu erkennen, daraus Maßnahmen abzuleiten und dafür zu sorgen, dass jeder einzelne Kunde bleibt und zufrieden ist.“

Darin zeigt sich ist der Wert der Daten für die Telekommunikation. Kunden bleiben glücklich und loyal, die Abwanderungsquote sinkt und die Umsätze bleiben stabil. Weitere Vorteile sind die Steigerung des ROI durch die Echtzeit-Omni-ChannelKommunikation mit den Kunden und die vertikale Segmentierung. Letztere ermöglicht es der Branche, sich in Expertise-Nischen zu differenzieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Big-Data-Analytik ist wie eine Verjüngungskur für das schwerfällige traditionelle Telekommunikationsgeschäft und die Grundlage für eine spannende Zukunft.


Mehr Artikel

Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, über die Digitalisierung im Mittelstand und die Chancen durch Künstliche Intelligenz. (c) timeline/Rudi Handl
Interview

„Die Zukunft ist modular, flexibel und KI-gestützt“

Im Gespräch mit der ITWELT.at verdeutlicht Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, wie sehr sich die Anforderungen an ERP-Systeme und die digitale Transformation in den letzten Jahren verändert haben und verweist dabei auf den Trend zu modularen Lösungen, die Bedeutung der Cloud und die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Unternehmenspraxis. […]

News

Richtlinien für sichere KI-Entwicklung

Die „Guidelines for Secure Development and Deployment of AI Systems“ von Kaspersky behandeln zentrale Aspekte der Entwicklung, Bereitstellung und des Betriebs von KI-Systemen, einschließlich Design, bewährter Sicherheitspraktiken und Integration, ohne sich auf die Entwicklung grundlegender Modelle zu fokussieren. […]

News

Datensilos blockieren Abwehrkräfte von generativer KI

Damit KI eine Rolle in der Cyberabwehr spielen kann, ist sie auf leicht zugängliche Echtzeitdaten angewiesen. Das heißt, die zunehmende Leistungsfähigkeit von GenAI kann nur dann wirksam werden, wenn die KI Zugriff auf einwandfreie, validierte, standardisierte und vor allem hochverfügbare Daten in allen Anwendungen und Systemen sowie für alle Nutzer hat. Dies setzt allerdings voraus, dass Unternehmen in der Lage sind, ihre Datensilos aufzulösen. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*