هوش کسب و کار چگونه به شرکت های تلکام در بهره‌گیری از داده‌هاشان کمک می‌کند؟

اپراتورهای مخابراتی مانند همراه اول، ایرانسل و رایتل در ایران، از بزرگترین تولید کنندگان و استفاده کنندگان داده در جهان هستند. از سوابق تماس ها و پیام های متنی گرفته تا ترافیک اینترنتی و تله‌متری دستگاه، این سازمان ها روزانه مقادیر زیادی داده تولید می کنند. با این حال، علی‌رغم فراوانی داده‌های موجود، بسیاری از شرکت‌های مخابراتی تلاش می‌کنند تا همه آن را درک کنند و از آن به طور مؤثر برای پیشبرد تجارت خود استفاده کنند.

چالش‌های مدیریت داده در صنعت تلکام Telecommunication

یکی از چالش‌های اصلی شرکت‌های مخابراتی، مقیاس و پیچیدگی بسیار زیاد داده‌هایی است که جمع‌آوری می‌کنند. با میلیون‌ها مشتری و دستگاهی که داده‌ها را در لحظه تولید می‌کنند، مدیریت، ذخیره و تجزیه و تحلیل این اطلاعات به شیوه‌ای معنی‌دار بسیار پیچیده است. علاوه بر این، شرکت های مخابراتی اغلب در بازارهای بسیار رقابتی فعالیت می کنند، جایی که توانایی تجزیه و تحلیل و عمل سریع بر اساس تصمیم‌گیری‌های داده محور می تواند به معنای تفاوت بین موفقیت و شکست باشد.

اینجاست که هوش کسب و کار، یا هوش تجاری، Business Intelligence وارد می‌شود. با استفاده از قدرت ابزارهای پیشرفته تجزیه و تحلیل و بصری سازی، شرکت‌های مخابراتی می‌توانند بینش ارزشمندی در مورد داده‌های خود به دست آورند که می‌تواند برای هدایت تصمیم‌های تجاری و بهینه‌سازی عملکرد مورد استفاده قرار گیرد. از شناسایی جریان‌های درآمد جدید تا بهبود عملکرد شبکه و خدمات مشتری، مزایای بالقوه هوش کسب و کار برای مخابرات بسیار زیاد است.

اهمیت داده ها برای شرکت های مخابراتی را نمی توان نادیده گرفت. این شرکت ها روزانه حجم عظیمی از داده ها را تولید می کنند، از الگوهای استفاده مشتری و عملکرد شبکه گرفته تا داده های بازاریابی و فروش. از این داده ها می توان برای به دست آوردن بینش های ارزشمند در مورد کسب و کار و شناسایی فرصت های بهینه سازی و رشد استفاده کرد.

برای مثال، شرکت‌های مخابراتی می‌توانند از داده‌ها برای تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات مشتری استفاده کنند که می‌تواند برای توسعه کمپین‌های بازاریابی هدفمند و بهبود خدمات به مشتریان استفاده شود. با درک نحوه استفاده مشتریان از دستگاه‌ها و خدمات، شرکت‌های مخابراتی همچنین می‌توانند زمینه‌های بهبود را شناسایی کنند، مانند عملکرد شبکه یا قیمت‌گذاری.

همچنین می توان از داده ها برای بهینه سازی عملکرد شبکه و شناسایی مسائل بالقوه قبل از تبدیل شدن به مشکلات اساسی استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل داده ها در مورد ترافیک شبکه، تله متری دستگاه و سایر عوامل، شرکت های مخابراتی می توانند الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که می توانند برای بهبود کارایی و قابلیت اطمینان شبکه مورد استفاده قرار گیرند.

همچنین، داده ها می توانند برای شناسایی جریان های درآمدی جدید و توسعه محصولات و خدمات نوآورانه جدید استفاده شوند. با تجزیه و تحلیل روندهای بازار و داده های مشتریان، شرکت های مخابراتی می توانند زمینه های نیاز برآورده نشده را شناسایی کرده و محصولات و خدمات جدیدی را برای رفع این نیازها توسعه دهند.

به طور کلی، داده ها برای موفقیت شرکت های مخابراتی در بازار بسیار رقابتی امروزی حیاتی هستند. با استفاده موثر از داده ها، شرکت های مخابراتی می توانند مزیت رقابتی به دست آورند، رضایت و وفاداری مشتری را بهبود بخشند و درآمد و سودآوری را افزایش دهند.

چالش های اصلی دیگر مدیریت داده های مخابراتی، اطمینان از کیفیت و دقت آن است. داده ها ممکن است ناقص، ناسازگار یا قدیمی باشند، که می تواند استخراج بینش معنادار از آن را دشوار کند. علاوه بر این، قوانین حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، شرکت‌های مخابراتی را ملزم می‌کند تا در نحوه مدیریت و ذخیره داده‌های مشتریان دقت کنند و این امر پیچیدگی بیشتری به فرآیند مدیریت داده‌ها می‌افزاید.

چالش دیگر پیچیدگی خود شبکه مخابراتی است. شبکه‌های مخابراتی سیستم‌های بسیار پیچیده‌ای هستند که شامل اجزای مختلفی مانند سوئیچ‌ها، روترها و برج‌های سلولی هستند که هر کدام داده‌های خود را تولید می‌کنند. تجزیه و تحلیل این داده ها به مهارت ها و تخصص های تخصصی و همچنین ابزارهای تحلیلی پیشرفته ای نیاز دارد که بتواند پیچیدگی داده ها را مدیریت کند.

در نهایت، چالش یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف وجود دارد. شرکت های مخابراتی اغلب از انواع سیستم ها و پلتفرم ها برای مدیریت عملیات خود استفاده می کنند و یکپارچه سازی داده های این سیستم ها می تواند چالش برانگیز باشد. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل داده ها به ابزارها و تخصص های تخصصی مانند ابزارهای هوش کسب و کار، بصری سازی داده ها و یادگیری ماشین نیاز دارد.

به طور کلی، مدیریت و تجزیه و تحلیل داده های مخابراتی به مهارت ها، ابزارها و تخصص های تخصصی نیاز دارد. با پرداختن به این چالش ها و اجرای بهترین شیوه ها، شرکت های مخابراتی می توانند پتانسیل کامل داده های خود را باز کنند و از آن برای رشد و موفقیت کسب و کار استفاده کنند.

هوش کسب و کار Business Intelligence در صنعت تلکام Telecommunication

هوش کسب و کار (BI) مجموعه ای قدرتمند از ابزارها و تکنیک هایی است که می تواند به شرکت های مخابراتی کمک کند تا داده های خود را به طور موثر مدیریت و تجزیه و تحلیل کنند. با استفاده از BI، شرکت های مخابراتی می توانند بینش ارزشمندی در مورد داده های خود به دست آورند و از آن برای تصمیم گیری آگاهانه تجاری استفاده کنند.

یکی از راه هایی که BI می تواند به شرکت های مخابراتی کمک کند، ارائه یک نمای یکپارچه از داده های آنها دا قالب داشبوردهای سلف سرویس است. ابزارهای BI می توانند به ادغام داده ها از منابع مختلف مانند SQL Server، Oracel، Webservice و … و ارائه آن در یک داشبورد یا گزارش یکپارچه کمک کنند و تجزیه و تحلیل و ترسیم بینش را آسان تر کنند. این می تواند به شرکت های مخابراتی کمک کند تا الگوها و روندها را در داده های خود شناسایی کنند، مانند تغییرات در رفتار مشتری یا عملکرد شبکه.

BI همچنین می تواند به شرکت های مخابراتی کمک کند تا کارایی عملیاتی خود را بهبود بخشند. به عنوان مثال، BI می تواند برای بهینه سازی عملکرد شبکه با شناسایی تنگناهای عملیاتی استفاده شود. این می تواند به شرکت های مخابراتی کمک کند تا کیفیت خدماتی را که به مشتریان ارائه می دهند بهبود بخشند و خطر خرابی یا قطع خدمات را کاهش دهند.

راه دیگری که BI می تواند به شرکت های مخابراتی کمک کند، ارائه بینش در مورد رفتار و ترجیحات مشتری است. با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، ابزارهای BI می‌توانند به شرکت‌های مخابراتی کمک کنند تا فرصت‌هایی را برای فروش متقابل یا افزایش فروش محصولات و خدمات شناسایی کنند. این می تواند به افزایش درآمد و بهبود رضایت مشتری کمک کند.

علاوه بر این، BI می تواند برای شناسایی زمینه هایی در جهت صرفه جویی در هزینه و بهبود کارایی استفاده شود. به عنوان مثال، BI می تواند برای تجزیه و تحلیل کمپین های بازاریابی و شناسایی کمپین های موثرتر مورد استفاده قرار گیرد و به شرکت های مخابراتی اجازه می دهد هزینه های بازاریابی خود را بهینه کنند. BI همچنین می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های مرکز تماس و شناسایی فرصت هایی برای اتوماسیون یا بهبود فرآیند استفاده شود که به کاهش هزینه ها و بهبود خدمات مشتری کمک می کند.

تارت | Tart نرم افزار هوش کسب و کار ایرانی

تارت یک نرم افزار هوش تجاری است که با ساده‌سازی تجزیه  و تحلیل، گزارش‌دهی و مصورسازی داده ها به صورت تعاملی، به شما این امکان را می‌دهد تا وضعیت شاخص‌های مختلف یک کسب و کار را در یک داشبورد به طور کامل نمایش دهید. تارت بطور کامل توسط متخصصان ایرانی توسعه داده شده است؛ شاخص‌های اصلی نرم افززار هوش تجاری تارت بطور خلاسه این موارد هستند:

۱. رابط کاربری فارسی: نرم‌افزار ما با در نظر گرفتن بازار ایران طراحی شده‌است و پشتیبانی کامل از زبان فارسی را ارائه می‌دهد. این امر تجربه‌ای به دور از موانع زبانی برای شرکت‌های ایرانی و متخصصان BI را فراهم می‌کند.

۲. کنترل دسترسی: نرم افزار هوش تجاری تارت امکان کنترل کامل میزان دسترسی کاربران در سطوح مختلف، مانند مجموعه داده‌ها (Datasets)، فضاهای کاری (Workspaces)، داشبوردها (Dashboards)، و حتی نمودارها (Charts را فراهم می‌کند. این کار امنیت داده‌ها را تضمین می‌کند و شما را قادر می‌سازد تا سطوح دسترسی کاربر را به طور موثر مدیریت کنید.

۳. ارائه ابری (Cloud) و لوکال (On-Premise): ارائه نرم افزار بر روی بستری کلاود ارائه آن از سمت ما و بهره‌گیری از نرم افزار را برای سازماان پذیرنده آسان می‌کند، اما از طرف دیگر سازمان‌های زیادی هستند که به دلیل الزامات و پروتکل‌های سازمانی نیازمند دریافت نرم افزار بر روی سرورهای داخلی خود هستند، تارت امکان ارائه به هر دو روش را دارد.

۴. امکان توسعه ویژگی‌های (Feature) سفارشی: ما درک می‌کنیم که هر سازمان الزامات BI منحصر به فردی دارد تیم ما قادر به توسعه ویژگی جدید و خاصی است که شرکت شما ممکن است درخواست کند.

خدمات تارت

علاوه بر نرم‌افزار هوش تجاری تارت، ما همچنین طیف وسیعی از خدمات مربوط به داده را برای حمایت از عملیات‌های BI  شما ارائه می‌دهیم. این خدمات عبارتند از:

۱. ETL: Extract, Transform, and Load (‏استخراج، تبدیل، بارگذاری)‏: ما خدمات ETL را برای ساده کردن فرآیند یکپارچه‌سازی داده‌های شما فراهم می‌کنیم، اطمینان حاصل می‌کنیم که داده از منابع مختلف به طور موثر در سیستم BI شما پاکسازی، تبدیل و بارگیری می‌شوند.

۲. جمع‌آوری داده: تیم ما با همکاری نزدیک با سازمان شما داده‌های مربوط به KPI های اختصاصی شما را جمع‌آوری میکند و اطمینان حاصل میکند که شما اطلاعات درستی برای هدایت فرآیند تصمیم‌گیری داده محور خود دارید.

۳. تجزیه و تحلیل داده: خدمات تجزیه و تحلیل داده ما به شما کمک می‌کند تا الگوها، روندها، و روابط پنهانی را در داده خود کشف کنید، این خدمت شما را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه را براساس شواهد محکم بگیرید.

۴. بصری سازی داده‌ها: ما خدمات مصور سازی داده‌ها را ارائه می‌دهیم تا به شما کمک کنیم داده‌های خود را به شیوه‌ای واضح و گویا ارائه دهید، این خدمت درک و عمل براساس دیدگاه‌های شما را برای ذینفعان آسان‌تر می‌کند.

هوش کسب و کار در خدمت صنعت بانکداری | تارت چه خدمات اختصاصی‌ای به بانک‌ها ارائه می‌کند؟

با اجرای این ۴ دسته خدمات که پوشش ۳۶۰ درجه ای بر نیازمندی های حوزه داده در سازمان‌ها ایجاد می‌کنند، ما در تارت می‌توانیم برای بهبود وضعیت سنجش و نظارت بر شاخص‌های کلیدی عملکرد صنعت بانکداری، داشبوردهایی تعاملی ایجاد کنیم.

چندین شاخص کلیدی عملکرد (KPI) وجود دارد که معمولاً در صنعت بانکداری استفاده می شود. در ادامه ۱۰KPI مهم و اینکه چگونه نرم افزار هوش تجاری (BI) تارت می تواند برای نظارت و ردیابی آنها برای یک مدیر در صنعت تلکام مفید باشد، آورده شده است.

شاخص های کلیدی عملکرد در صنعت اپراتورهای تلفن

در ادامه ۱۰ شاخص کلیدی عملکرد (KPI: Key Performance Indicator) خاص صنعت که مدیران سطح بالا در شرکت های مخابراتی باید ردیابی کنند و اینکه چگونه BI می تواند به نظارت بر آنها کمک کند آورده شده است:

1. میانگین درآمد هر کاربر (ARPU: Average Revenue per User): بر اساس نوع سرویس ابزارهای BI می‌توانند به ردیابی ARPU بر اساس نوع خدمات، مانند تلفن همراه، پهنای باند یا تلویزیون کمک کنند. این اطلاعات می تواند برای شناسایی مناطق نیازمند رشد و بهینه سازی استراتژی های قیمت گذاری برای هر سرویس استفاده شود.
2. در دسترس بودن سرویس (Service availability): ابزارهای BI می توانند با تجزیه و تحلیل داده های عملکرد شبکه و بازخورد مشتری به ردیابی در دسترس بودن خدمات کمک کنند. از این اطلاعات می توان برای شناسایی مناطق بهبود و بهینه سازی زمان کار شبکه استفاده کرد.
3. میانگین درآمد هر واحد (ARPU: Average Revenue per Unit): بر اساس نوع دستگاه: ابزارهای BI می‌توانند به ردیابی ARPU بر اساس نوع دستگاه مانند تلفن هوشمند، تبلت یا ساعت هوشمند کمک کنند. این اطلاعات می تواند برای شناسایی فرصت ها برای استراتژی های قیمت گذاری خاص دستگاه و بهینه سازی درآمد استفاده شود.
4. نرخ رشد مشترکین (Subscriber Growth Rate): ابزارهای BI می توانند با تجزیه و تحلیل داده های جذب مشتری به ردیابی نرخ رشد مشترک کمک کنند. از این اطلاعات می توان برای توسعه استراتژی هایی برای گسترش پایگاه مشتری و بهینه سازی هزینه های جذب مشتری استفاده کرد.
5. میانگین درآمد به ازای هر مشتری سازمانی (Average Revenue per Enterprise Customer): ابزارهای BI می‌توانند با تجزیه و تحلیل الگوهای استفاده و داده‌های قیمت‌گذاری به ردیابی درآمد هر مشتری سازمانی کمک کنند. از این اطلاعات می توان برای شناسایی فرصت های افزایش فروش خدمات سازمانی و بهینه سازی درآمد از مشتریان سازمانی استفاده کرد.
6. ارزش طول عمر مشتری (CLV: Customer Lifetime Value): ابزارهای BI می توانند با تجزیه و تحلیل رفتار مشتری و الگوهای استفاده به ردیابی CLV کمک کنند. از این اطلاعات می توان برای شناسایی فرصت های برنامه های حفظ مشتری و وفاداری استفاده کرد.
7. زمان حل (Time to Resolution): ابزارهای BI می توانند با تجزیه و تحلیل داده های مرکز تماس به ردیابی زمان تا وضوح کمک کنند. از این اطلاعات می توان برای شناسایی زمینه های بهبود در فرآیندهای مرکز تماس و بهینه سازی خدمات مشتری استفاده کرد.
8. هزینه جذب مشتری (CAC: Customer Lifetime Value) بر اساس نوع خدمات: ابزارهای BI می توانند به ردیابی CAC بر اساس نوع خدمات، مانند تلفن همراه، پهنای باند، یا تلویزیون کمک کنند. از این اطلاعات می توان برای بهینه سازی هزینه های جذب مشتری و بهبود بازگشت سرمایه استفاده کرد.
9. میانگین درآمد هر تراکنش (Average Revenue per Transaction): ابزارهای BI می توانند با تجزیه و تحلیل داده های قیمت گذاری و رفتار مشتری به ردیابی میانگین درآمد هر تراکنش کمک کنند. از این اطلاعات می توان برای شناسایی فرصت های افزایش درآمد در هر تراکنش و بهینه سازی استراتژی های قیمت گذاری استفاده کرد.
10. استفاده از داده بر اساس نوع سرویس (Data Usage by Service Type): ابزارهای BI می‌توانند به ردیابی مصرف داده بر اساس نوع سرویس، مانند تلفن همراه، پهنای باند یا تلویزیون کمک کنند. این اطلاعات می تواند برای شناسایی مناطق رشد و بهینه سازی استراتژی های قیمت گذاری برای هر سرویس استفاده شود.

سوالات متداول

س: هوش تجاری چیست و چه ارتباطی با داده های مخابراتی دارد؟

پاسخ: هوش تجاری به فرآیند جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها به منظور دستیابی به بینش‌هایی اشاره دارد که می‌توان از آنها برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه استفاده کرد. برای شرکت های مخابراتی، این می تواند شامل تجزیه و تحلیل داده ها در مورد الگوهای استفاده مشتری، عملکرد شبکه، بازاریابی و فروش و موارد دیگر برای شناسایی روندها، فرصت ها و زمینه های بهبود باشد.

س: برخی از چالش‌های رایجی که شرکت‌های مخابراتی هنگام مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها با آن‌ها مواجه هستند، چیست؟

پاسخ: شرکت های مخابراتی اغلب با مجموعه داده های بسیار بزرگ و پیچیده سروکار دارند که مدیریت و تجزیه و تحلیل موثر آنها می تواند دشوار باشد. به‌علاوه، داده‌ها اغلب در بخش‌ها یا سیستم‌های مختلف پنهان می‌شوند، که می‌تواند دستیابی به دیدی جامع از کسب‌وکار را چالش‌برانگیز کند. در نهایت، شرکت های مخابراتی ممکن است فاقد تخصص یا ابزارهای مورد نیاز برای انجام تجزیه و تحلیل پیشرفته بر روی داده های خود باشند.

س: چند نمونه از ابزارها و تکنیک های هوش تجاری که شرکت های مخابراتی می توانند استفاده کنند چیست؟

پاسخ: برخی از ابزارها و تکنیک‌های متداول هوش تجاری که می‌توانند برای شرکت‌های مخابراتی مفید باشند عبارتند از نرم‌افزار تجسم داده‌ها، داشبورد، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین. این ابزارها می توانند به درک مجموعه داده های پیچیده، شناسایی الگوها و روندها و تصمیم گیری مبتنی بر داده کمک کنند.

س: چگونه شرکت های مخابراتی می توانند از موفقیت آمیز بودن طرح های BI اطمینان حاصل کنند؟

پاسخ: اجرای یک ابتکار موفق BI در یک شرکت مخابراتی نیازمند برنامه ریزی دقیق، مشارکت ذینفعان و تمرکز بر نتایج قابل اندازه گیری است. برخی از بهترین شیوه‌ها شامل ایجاد اهداف تجاری شفاف، تعریف شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs)، تضمین کیفیت و حاکمیت داده‌ها، و سرمایه‌گذاری در آموزش و منابع برای ایجاد سواد داده در سازمان است.

س: آیا هوش تجاری واقعا می تواند به شرکت های مخابراتی در افزایش درآمد و سودآوری کمک کند؟

ج: بله! با استفاده از داده‌ها برای شناسایی فرصت‌های بهینه‌سازی و رشد، شرکت‌های مخابراتی می‌توانند عملیات خود را بهبود بخشند، رضایت و وفاداری مشتری را افزایش دهند و در نهایت درآمد و سودآوری بالاتری را به همراه داشته باشند. در واقع، یک مطالعه اخیر توسط Dresner Advisory Services نشان داد که شرکت‌های مخابراتی با برنامه‌های قوی BI احتمالاً از نظر رشد درآمد و حفظ مشتری بهتر از همتایان خود عمل می‌کنند.