В такой высокотехнологичной отрасли, как телекоммуникации, методы и подходы Data Mining получили широкое применение. Решаемые задачи, прежде всего, связаны с программами лояльности и удержанием существующей клиентской базы, а также с привлечением новых потребителей.
В биллинговых системах телекоммуникационных компаний накапливаются большие объемы данных. В первую очередь это информация об абонентах и статистика использованных услуг. Анализ такой информации ручными и полуручными методами малоэффективен. Решения на базе OLAP-систем позволяют выстроить стратегию, ориентированную на клиентов путем поиска и интерпретации скрытых закономерностей в биллинговых системах:
- Мониторинг абонентской базы. Поддерживаются десятки способов визуализации данных: таблицы, графики, диаграммы, многомерные карты, иерархии, OLAP-кубы… Любой аналитический отчет обычный пользователь может получить, щелкнув несколько раз по мышки без помощи IT-специалистов.
- Построение профилей клиентов. Технологии кластеризации OLAP-систем незаменимы при сегментация абонентов путем выявления их схожего поведения в частоте, длительности и времени звонков, а также ежемесячных расходов. Это позволит решить задачи разработки маркетинговых акций, направленных на определенные группы клиентов, оценки наиболее и наименее доходных сегментов.
- Адресная рассылка абонентам. У компаний регулярно появляются дополнительные услуги, изменяются тарифы, проводятся сезонные акции. Эффективные самообучающиеся методы, реализованные в OLAP-системах, помогут решать задачи выделения тех существующих клиентских сегментов, кому в первую очередь могут быть интересны новые предложения.
- Предотвращение ухода клиентов. Высокая текучесть клиентов – проблема для компании. Поэтому актуальны задачи, целью которых является выявить причины ухода и оценить вероятность ухода клиента с заданными показателями. На основе результатов таких исследований можно разработать методы работы с клиентами, чтобы повысить их лояльность к компании. Для этого в OLAP-системах имеются разнообразные инструменты и алгоритмы: деревья решений, нейронные сети, логистическая регрессия и другие.
OLAP-системы способны решить и другие задачи, актуальные для телекоммуникационных компаний: программы лояльности и кросс-продажи услуг, оценка эффективности тарифных планов и другие.