LIBRO BIANCO
L’importanza dell’analisi dei social network per i provider di servizi di telecomunicazione Le previsioni di perdita e acquisizione dei clienti richiedono nuovi approcci di Business Intelligence
Con note di: Sarah Wallace, Analista di Heavy Reading
www.sybase.com
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NOTE DI SETTORE
A cura di: Sarah Wallace, Analista di Heavy Reading
L’analisi delle reti sociali (Social Network Analysis - SNA) sta diventando popolare tra gli operatori wireless, sebbene molti siano poco disposti a parlare apertamente di come utilizzano la SNA per il rischio legato alla privacy degli abbonati. La SNA è un sistema di valutazione analitica che consente ai provider di servizi di telecomunicazione (CSP) di analizzare i dati di CDR e IPDR per identificare la cerchia dei contatti sociali tra amici e famiglie. Questa analisi ha implicazioni sia difensive che offensive. • Da una prospettiva offensiva può consentire agli operatori di personalizzare o aumentare il livello delle offerte sulla base delle preferenze degli abbonati e le applicazioni che sono popolari nella sera di fiducia dell’abbonato. • Dalla prospettiva difensiva la SNA permette all’operatore di identificare gli “influencer” chiave tramite gli schemi di chiamata in un gruppo sociale specifico. La cerchia dei contatti e l’analisi della comunità identifica l’impatto sulla decisione di un consumatore di lasciare il piano di un altro operatore e l’effetto che questo ha sul resto della propria cerchia sociale. Gli algoritmi analitici sono utilizzati per determinare con un certo livello di precisione la probabilità che quando un influencer si allontana, si porti dietro anche la propria cerchia sociale. Il passaggio successivo è determinare quali clienti vale la pena tenere e come eseguire attivamente campagne di marketing necessarie per impedire di perdere
Sarah Wallace è un’analista e lavora presso Heavy Reading, concentrandosi in particolare sul settore delle telecomunicazioni informatiche, ivi compresi gli aspetti di OSS/BSS. Si interessa dell’analisi dei modi in cui i provider di servizi permettono ai clienti di utilizzare voce, dati, video, applicazioni e giochi cercando allo stesso tempo di sopravvivere in un settore altamente competitivo. Prima di lavorare per Heavy Reading, Wallace ha svolto il ruolo di analista OSS per RHK e di Senior Editor per la rivista TelOSSource Magazine. Ha lavorato come giornalista per pubblicazioni specializzate nel settore dei call center ed ha collaborato come autrice/consulente per vari social media. Si è laureata presso il College di Wooster.
questi clienti. L’evento di churn per il resto della cerchia sociale avviene normalmente da quattro a sette giorni dopo il passaggio di un influencer ad un altro provider, quindi il tempo è spesso un fattore essenziale quando si presenta un’offerta di fedeltà proattiva o per altre comunicazioni al potenziale cliente perso. La SNA è uno strumento chiave per consentire al CSP di mettere in atto offerte di marketing particolarmente vantaggiose o altre comunicazioni con i clienti che potrebbero abbandonare entro poche ore dalla disdetta dell’influencer ed entro pochi giorni per quanto riguarda la cerchia sociale. Prima di inviare un’offerta ad un potenziale churner, sono necessari ulteriori dati da analizzare tra cui l’analisi di dispositivo, la soddisfazione del cliente e la potenza della rete, per nominarne alcuni. In questo modo, la SNA può essere utilizzata in strategie difensive e offensive per estendersi oltre all’effettiva creazione di introiti, consentendo così di identificare quali clienti sono i migliori destinatari per un’offerta. Mirando agli influencer, la SNA consente inoltre di superare la sfida del viral marketing o del “passaparola” di promozioni (o critiche) legate ai prodotti. L’algoritmo utilizzato nella SNA consente di analizzare chi sono i principali influencer, quelli che potrebbero causare un effetto a cascata e possibilmente un effetto virale negativo per un prodotto o servizio. Individuare gli influencer consente di ottimizzare l’impegno di viral marketing, rendendo l’intero processo efficiente e proficuo. Un esempio di un influencer è un “capofamiglia” o colui che prende le decisioni finali per una famiglia. Sebbene talvolta siano influenzati dai figli che vogliono l’ultimissimo smartphone o telefono multimediale, questa persona in ultima analisi prende le decisioni autonomamente. Quando un “capofamiglia” stabilisce che si deve passare ad un nuovo operatore, il resto del piano familiare probabilmente seguirà. Esiste comunque un’opportunità per l’analisi incrociata del prodotto per stabilire se la decisione influenzerà il resto di un pacchetto triplo o quadruplo. Utilizzando la SNA per analizzare questo evento, gli operatori possono utilizzare messaggi diretti e immediati per cercare di salvare il resto del pacchetto. La SNA sta diventando particolarmente popolare tra gli operatori che vogliono comprendere meglio le necessità dei clienti. Questo tipo di analisi degli influencer è di primaria importanza. La SNA consente ai CPS di avere offerte di upselling tempestive che appaiono adatte e non pressanti. La SNA aiuta gli operatori ad utilizzare accuratamente i dati dei clienti per tracciare non solo le abitudini e le preferenze di un singolo cliente, ma anche quelle delle rispettive cerchie sociali, dando una percezione importante delle tendenze tra i clienti. In questo ambiente competitivo, gli operatori devono analizzare dati confusi che arrivano da ogni dove, compresa Assistenza Clienti, portafoglio di prodotti/servizi/dispositivi, costi, fatturazione e qualità del servizio di rete. La SNA considera le abitudini sociali e l’utilizzo dei clienti per comprendere tutti gli elementi di assistenza a questi clienti. Per gestire efficacemente questa enorme quantità di dati, la SNA richiede un’architettura di Business Intelligence (BI di ultima generazione per catturare, filtrare, pulire, organizzare, analizzare ed elaborare i dati e gli eventi in ingresso al loro verificarsi insieme ad una vasta gamma di dati CDR storici. Questa comprensione globale della disdetta e della Next-best-offer consente agli operatori di fare un lavoro migliore nel conservare i clienti e acquisirne di nuovi. Nel mondo dei CSP i tradizionali sistemi di BI non possono guardare al passato, analizzando solo i dati CDR storici. Con la SNA anche gli operatori devono guardare avanti in modo predittivo. Se applicata intelligentemente, la SNA rende più difficile il churn consentendo agli operatori di scovare vie nascoste in un’enorme quantità di dati di chiamate in modo da identificare gli influencer e migliorare la fornitura di servizi a reti sociali specifiche.
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L’IMPORTANZA DELL’ANALISI DELLE RETI SOCIALI PERCHÉ L’ANALISI DELLE RETI SOCIALI? Per i provider di servizi di comunicazione (CSP) la conservazione dei clienti e la vendita incrociata di prodotti e servizi a clienti esistenti è una priorità fondamentale. Molti studi dimostrano che il tasso di churn annuale è in media dal 3 al 4 percento al mese e mantenere un cliente rappresenta solo 1/5 del costo di acquisirne uno. Ridurre il churn avrà un grande effetto sulla base. Pertanto molti operatori stanno spostando l’attenzione della propria Business Intelligence (BI) dall’acquisizione clienti alla conservazione dei clienti. Le nuove tecniche di BI richiedono agli operatori di sfruttare la potenza delle tecnologie di analisi per guadare avanti, non solo indietro. Sulla base dell’analisi di grandi quantità di dati dei clienti, quale comportamento scatena l’evento di churn? Quali azioni hanno una maggiore probabilità di prevenire questo evento di abbandono? Utilizzando potenti modelli analitici per individuare in anticipo le potenziali disdette e poi eseguire next-best-action efficaci, gli operatori diventano più sofisticati ed efficienti nelle proprie campagne di marketing e comunicazione al cliente. Questi stessi modelli analitici possono essere utilizzati in modo offensivo, consentono agli operatore di poter indirizzare con maggior precisione le promozioni e up-sell sulla base delle preferenze e dei comportamenti mostrati tra queste reti sociali interconnesse.
Questo documento descrive
la nuova generazione di business
intelligence e tecnologie analitiche in particolare per
l’analisi delle reti sociali e come Sybase e KXEN consentono ai
provider di servizi di comunicazione di raccogliere ed estrarre
conoscenze dall’enorme quantità di dati dei clienti per ridurre il churn e acquisire nuovi clienti.
“L’ABBANDONO È COSTOSO UNA TIPICA AZIENDA DI TELECOMUNICAZIONI O TV VIA CAVO SPENDE OLTRE $200 PER ACQUISIRE UN NUOVO CLIENTE PER ADSL O TELEFONO. QUANDO IL CLIENTE PASSA AD UN ALTRO OPERATORE NON SI PERDONO SOLO I COSTI DI ACQUISIZIONE MA ANCHE IL RICAVO CHE IL CLIENTE AVREBBE PRODOTTO PER UNO O PIÙ ANNI. I COSTI DI DISDETTA DI AT&T, VERIZON, COMCAST E TIME WARNER CABLE, SOLO PER INDICARE QUATTRO AZIENDE DI TELECOMUNICAZIONI, RAPPRESENTANO MILIARDI DI DOLLARI OGNI ANNO” FONTE ELEVEN WAYS TO REDUCE TELECOM CHURN, MIDDLETON HUGHES, VICE PRESIDENTE / SOLUTIONS ARCHITECT AT KNOWLEDGEBASE MARKETING.
Figura 1. Rappresentata tramite KXEN, l’analisi delle reti sociali (SNA è un sistema di valutazione analitica che consente ai fornitori di servizi di comunicazione (CSP) di analizzare i dati di CDR e IPDR per identificare le cerchie di chiamate sociali tra amici e famiglie per servire meglio le comunità del cliente.
L’analisi della rete sociale consente agli operatori di identificare gli individui con la maggiore influenza sugli altri componenti all’interno delle rispettive comunità. Nella maggior parte delle discipline di marketing è chiaro che il ‘passaparola’ rimane lo strumento più efficace. Le raccomandazioni degli esperti e degli amici sono spesso molto più efficaci della pubblicità. Gli operatori più intelligenti utilizzano analisi avanzate, combinate con tecniche predittive, per mirare a segmenti chiave che utilizzano la pubblicità contestuale e il targeting comportamentale. Questo porta ad una migliore comprensione degli schemi di comportamento all’interno delle comunità e segnala anche quali influencer hanno maggiore credibilità all’interno della comunità.
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LA SNA RICHIEDE UN NUOVO APPROCCIO Con ogni CSP la principale sfida di analisi avanzata, specialmente predittiva, è gestire la grande quantità di dati. L’analisi delle reti sociali richiede agli operatori di guardare non solo ad un cliente alla volta, ma di analizzare centinaia di eventi comportamentali per migliaia o milioni di clienti. I modelli predittivi efficaci considerano sia il flusso di dati live e i dati storici per una vasta gamma di clienti, applicando analisi complesse per determinare il potenziale valore di un cliente o per offrire una promozione con la massima possibilità di successo. Alla sfida di gestire ed analizzare questa enorme quantità di dati si aggiunge la necessità di farlo velocemente. Il reale valore dell’analisi della rete sociale è la possibilità di studiare in modo mirato offerte di cross-sell e up-sell per un influencer appropriato ed una cerchia sociale in un dato momento. Molti operatori hanno capito che i sistemi di gestione dati utilizzati nei passati decenni per sostenere sistemi OSS/ BSS non sono adatti ad affrontare le nuove necessità di analisi delle reti sociali. Utilizzando i tradizionali strumenti di BI in combinazione con i database relazionali finiscono spesso con un compromesso tra IT ed utenti – costringendo i dipendenti delle società di IT ad imporre limiti al numero di utenti in grado di accedere ai dati, ad esempio la complessità delle ricerche che possono eseguire o la quantità di dati storici che gli utenti CR possono utilizzare.
Gli utenti desiderano
Realtà di oggi
Capacità targe t
Rilevare tendenzeL
imiti sulla disponibilità di dati storici
Decenni di dettagliati dati analizzati in secondi
Analisi ad-hoc ed in profondità
L’analisi richiede ore o giorni, non minuti o secondi
Analisi interattiva dei dati in tempo reale per identificare rapidamente l e soluzioni
Reazione in tempo real e
Impossibilità di gestire decisioni complesse sulla base di un flusso di dati in tempo reale
Analisi istantanea dei dati a livello aziendale
Riprogrammazione veloce inaccettabili
back log informatici, ritardi
L'analisi commerciale basata sull'utente riduce il coinvolgimento IT
Figura 2. I sistemi tradizionali non erano progettati per gli attuali requisiti di analisi.
Questa transizione dalla BI tradizionale dal reporting fino alle tecniche di analisi avanzata, che sono alla base di una SNA di successo, sta creando molteplici sfide per i dipartimenti informatici. Le infrastrutture tradizionali di Enterprise Data Warehousing (EDW) attuali si stanno dimostrando inflessibili nell’affrontare enormi volumi di dati e l’approccio in tempo reale richiesto dalla SNA. Chiaramente, una nuova soluzione analitica è necessaria per sostenere l’analisi delle reti sociali, che possa scalare oltre l’analisi avanzata di enormi quantità di dati di un piccolo gruppo di utenti verso una soluzione espandibile in grado di dare una panoramica in tempo reale a un gran numero di operatori in prima linea nel marketing, nell’assistenza clienti o nella fatturazione.
SYBASE IQ , STUDIATO APPOSITAMENTE PER L’ANALISI AVANZATA Diversamente dai database relazionali studiati per sostenere le transazioni commerciali, Sybase IQ è un server di analisi a colonna che è studiato appositamente per l’analisi avanzata. Le ricerche analitiche, per natura, coinvolgono solo alcuni attributi. Sybase IQ salva e recupera gli attributi per colonne, piuttosto che righe. Dato che ogni colonna viene salvata separatamente, i dati in essa contenuti ne diventano l’indice. Al contrario, i tipici database basati su righe richiedono indici e visualizzazioni creati a richiesta, un processo che richiede tempo. Inoltre, Sybase IQ comprime e suddivide in token i dati, ottimizzzandoli per utilizzare meno spazio su disco e in memoria. Questo riduce drasticamente il carico di input/output su processore, memoria e disco. Con Sybase IQ, non è necessario creare viste materializzate, cubi, tabelle riassuntive e multiple o data marts per velocizzare il sistema. Queste caratteristiche messe insieme producono una velocità di richiesta da 100 fino anche a 1000 volte superiore rispetto alle soluzioni tradizionali.
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Utilizzare Sybase IQ come un server specifico per l’analisi per migliorare la velocità delle ricerche riducendo i costi del sistema rappresenta solo la parte della nuova architettura BI e analitica necessaria per la SNA. È’ importante che l’architettura gestisca giorni, settimane o mesi di dati CDR insieme ai feed di dati in tempo reale. Analizzando dati relativi a dispositivi, reti o servizi al loro verificarsi, gli operatori possono rilevare e rispondere in maniera più adeguata ai KPI dei clienti. Gli operatori devono inoltre poter sfruttare i dati di flusso per identificare le next-best-action per i clienti per le rispettive comunità, ottimizzare i processi commerciali basati sull’intelligenza in tempo reale e presentare offerte – tipicamente online – quando gli utenti sono maggiormente predisposti a mostrare interesse.
Architettura di customer intelligence in tempo reale Rete GSM
L’analisi Sybase nel Data Center FLUSSO DI ELABORAZIONE DEGLI EVENTI Elaborazione in millisecondi
Bassa latenza dati di flusso
Avvisi
dati di flusso memoria disco
IQ Dati ops. Sybase IQ
Elaborazione in Sec/Min/ore
Assegnare probabilità di eventi futuri - Probabilità di churn - Rapporto appr. Di successo di prodotto, servizio o dispositivo - Frode o perdita di introiti -Percentuale di rimborso, ecc.
Analisi avanzata delle cause primarie - Motivi di Churn - Assicurazione preventiva servizio - Correlazione eventi in tempo reale - Analisi Impatto Servizio ecc.
ETL
altra fonte
Segmentazione avanzata della clientela - Stile di vita - Criteri di acquisto - Schemi di utilizzo - Posizione, ecc.
Aggiornamenti quasi in tempo reale
Previsione impatto e costo delle decisioni
- Costo per lancio di un servizio - Costo per servire alcuni segmenti di clientela e lanciare servizi in una certa area ecc.
Figura 3. L’architettura di analisi in tempo reale unica nel suo genere combina velocità e profondità di analisi
Le soluzioni di memoria interna di Event Stream Processing (ESP) di Sybase si basano sugli eventi al loro verificarsi, monitorando i dati di flusso dalla rete. Fornendo la ‘materia grigia’ per assorbire, aggregare, correlare e analizzare gli eventi, Sybase ESP può attivare un avviso o una risposta appropriata a eventi business-critical, fornendo anche informazioni di alto livello sullo stato attuale dell’attività. Le soluzioni di analisi avanzate di Sybase uniscono al monitoraggio in tempo reale di Sybase ESP le analisi interne al database e una gestione dati su larga scala. Sybase ESP analizza elevati volumi di flussi di dati reali contenuti in sistemi come router e switch di rete mentre Sybase IQ recupera un’enorme quantità di dati disponibili ed elabora le risposte in pochi secondi. Questa combinazione di velocità e profondità di analisi è necessaria per una SNA efficace. Sybase IQ include PlexQ, un’architettura di Massively Parallel Processing (MPP) che accelera ricerche estremamente complesse distribuendo il lavoro in una configurazione a griglia multipla. Al contrario delle architetture MPP non condivise, PlexQ utilizza un approccio di condivisione totale che gestisce e bilancia in modo dinamico il carico di lavoro tra i vari nodi di calcolo. PlexQ può migliorare il rendimento di una ricerca suddividendo gli impatti e distribuendoli a vari nodi server per essere eseguiti contemporaneamente. La tecnologia di analisi Sybase IQ fornisce una solida base per l’analisi delle reti sociali, ma sono necessari i modelli riduttivi per estrarre valore dalla grande quantità di dati attuali e storici. KXEN, un partner di Sybase aiuta ad utilizzare le analisi predittive per prendere delle decisioni, estraendo i dati conservati in Sybase IQ e Sybase ESP.
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KXEN InfiniteInsight™ consente agli operatori di ottimizzare le campagne di viral marketing
permettendo loro di avere una
chiara visione delle comunità di
clienti, per la forza delle relazioni dei singoli individui e della capacità di
alcuni individui di influenzarne altri.
Con questa soluzione combinata i CSP possono scalare il proprio ambiente per fornire promozioni, campagne e programmi di finalizzazione su misura in modo da migliorare l’efficacia dell’acquisizione di clienti, cross-sell e prevenzione delle disdette. Estrarre valore delle reti sociali con i modelli ripetitivi INFINITEINSIGHT™ Consolidamento, continui cambiamenti normativi e il passaggio servizi di nuova generazione hanno portato alla diffusione di prodotti e piani tariffari. La SNA offre la possibilità di comprendere il comportamento del cliente in questo mercato altamente dinamico. I modelli predittivi favoriscono il viral marketing e consentono inoltre un aumento generale di uso e ARPU tramite un’analisi mirata. InfiniteInsight™ Social, la soluzione KXEN per la SNA, crea automaticamente grafici sociali partendo dalle effettive interazioni dei clienti, siano esse chiamate, SMS, e-mail o anche transazioni finanziarie. I CSP possono quindi rivolgersi specificamente agli influencer, a chi li segue ed ai comunicatori dando valore alla specifica influenza sociale del cliente.
Figure 4: Esempio di un Grafico sociale realizzato tramite KXEN InfiniteInsight™. I cerchietti rappresentano comunità (gruppi densi) di clienti. Più grande è la comunità, più grande è il cerchio. Le comunità in cui i gruppi i clienti hanno un iPhone® (comunità iPhone) sono in rosso. È interessante osservare quanto sono vicine queste comunità iPhone, probabilmente a causa di un’adozione parzialmente virale del dispositivo. Sono stati eseguiti altri test per dimostrare che l’adozione di un iPhone stata correlata a livello di utente e a livello di comunità.
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Strategia difensiva: ridurre il rischio di abbandono
PRECISIONE MODELLO DI CHURN
L’analisi predittiva è un’arma efficace contro l’abbandono ed è fondamentale avere un sistema di avvertimento tempestivo per identificare i clienti a rischio di distacco e suggerire offerte che consentono di mantenerli. KXEN costruisce modelli predittivi di disdetta per rilevare proattivamente i clienti che abbandoneranno utilizzando anche variabili sociali come il tasso di abbandono nelle comunità e la pressione sociale.
MIGLIORATA DEL 47% CON
TPSA/Orange Poland ha costituito reti sociali di comunità da 4.6 miliardi di chiamate voce, rappresentando 130 milioni di collegamenti mensili distinti tra clienti in solo due ore. Questo ha migliorato la precisione dei modelli di churn del 47% utilizzando gli attributi della comunità sociale.
del gruppo France Telecom Orange,
INFINITEINSIGHT SOCIAL di KXEN PER TPSA /ORANGE POLAND
Telekomunikacja Polska, che fa parte è il principale fornitore di telefonia
fissa per voce banda larga in Polonia TP doveva esplorare e definire
metodi efficaci per la predizione
del churn partendo da derivati dei
CDR. TP ha utilizzato InfiniteInsight Social per misurare il valore della SNA nel miglioramento
delle strategie di mantenimento
dei clienti. La previsione di churn
è basata su quattro tipi principali di analisi: Rilevamento degli
abbandoni, analisi psicografica,
analisi geografica degli abbandoni e analisi della rete sociale.
InfiniteInsight Social è stato
impiegato per definire le comunità di aggregazione, i collegamenti,
il leader e i follower. il ruolo degli
abbonati all’interno delle comunità, oltre ad altre variabili sociali create da Social, è stato poi utilizzato per ricreare un modello di previsione del churn.
Il contributo di InfiniteInsight Social ha migliorato la precisione del
modello predittivo degli abbandoni del 47%. Utilizzando un singolo
server InfiniteInsight Social è stato
in grado di lavorare senza problemi sulle derivate dei tabulati delle
chiamate (call detail records - CDR) per predisporre collegamenti e
individuare le comunità all’interno della base di abbonati in due
ore. Tutto ciò è stato possibile
utilizzando l’interfaccia utente
estremamente semplice e tempi di elaborazione molto brevi. Figure 5: KXEN InfiniteInsight™ facilita l’individuazione di comunità ad alto rischio di abbandono. I cerchi rossi rappresentano le comunità individuate, le icone blu rappresentano i clienti (abbonati) e le icone rosse rappresentano i clienti che si sono distaccati nell’ultimo mese. L’icona blu con la sbarra rossa (N°6048988319) è un cliente fuori rete, es. un cliente inesistente. Quattro clienti (5391, 5060, 3053 e 3932) rappresentati in blu, sono esposti ad una forte spinta all’abbandono perché appartengono ad una comunità di 8 persone di cui 3 sono churner ed 1 è un cliente fuori rete. Questi 4 clienti sono a rischio di churn (rappresentato da una freccia rossa) e devono essere gestiti con attenzione con strategie di fidelizzazione dedicate.
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Ottimizza il Viral Marketing individuando gli influencer Il viral marketing è un potente strumento di marketing per individuare gli attori chiave o gli influencer che hanno un impatto sull’impegno di marketing, ma è importante comprendere che il viral marketing richiede un monitoraggio continuo ed una continua ottimizzazione. Nella SNA il tempismo è fondamentale e richiede dinamismo — influencer e comunità cambiano da un giorno all’altro. Per essere efficace il deve essere flessibile e scalabile nell’architettura per analizzare mesi, settimane o giorni di informazioni da CDR e generare i risultati in modo tempestivo. Osservando un influencer sociale relativamente ad una specifica questione commerciale come il churn, l’adozione di un dispositivo palmare o di un servizio, il CSP può identificare un elevato potenziale di diffusione e individuare coloro che abbandoneranno il mese successivo portando probabilmente tre amici con loro. Importanti operatori mobili europei ed asiatici hanno portato avanti campagne di viral marketing basate su tecniche di SNA in particolare con rapporti di adozione del prodotto e rapporti di churn, ed hanno rilevato un aumento generale di utilizzo e ARPU. KXEN fornisce un approccio che molto più dei rapporti transnazionali tra individui, individua attributi e centralità dei clienti e misura gli indicatori strutturali per consentire ai provider di attirare le comunità sociali e comprendere l’influenza dei soggetti primari e della pressione sociale.
Figure 6: KXEN InfiniteInsight™ identifica gli influenza storia all’interno di gruppi sociali
Strategia offensiva: acquisire più clienti con la SNA La combinazione di un elevato rapporto di presentazione ed elevati costi di acquisizione cliente sta spingendo i CSP verso metodi più efficaci di individuazione di nuovi clienti. Indipendentemente dal canale (cloud, sito Internet, o servizi on-line), sono necessari nuovi livelli di velocità e flessibilità per personalizzare le campagne di acquisizione. InfiniteInsight Social costruisce reti sociali ed ottiene l’elenco di quelli fuori rete (abbonati ad una rete diversa) che sono strettamente collegati agli utenti in rete (attuali clienti) individuando le comunità con elevata densità, ad esempio ad elevato rendimento. Utilizzando modelli predittivi creati con InfiniteInsight diventa molto più facile interfacciarsi con le comunità esterne. Ad esempio approcci come member-get-member (MGM) ed il «porta un amico» sono interessanti per campagne di up-sell e le vendite incrociate in una comunità. Un importante provider canadese di telecomunicazioni ha migliorato i propri rapporti di apertura di indirizzi e-mail del 20% ed ottenuto elevati livelli di conversazione tra i leader sociali grazie alla sua campagna «porta un amico». KXEN ha consentito di ottimizzare le campagne viral marketing di molti provider di comunicazioni. L’analisi predittiva non determina solo un maggiore impatto del viral marketing ma può consentire anche di aumentare utilizzo e ARPU all’interno di un’analisi SNA mirata. 7
VANTAGGI DELLA SNA
• La SNA è un preciso sistema per utilizzare i dati dei clienti per tracciare non solo le abitudini del singolo cliente ma anche delle rispettive cerchie comunità sociali permettendo di comprendere le tendenze dei clienti. • La valutazione analitica della SNA permette di ridurre l’imprevedibilità del tasso di abbandono.
• La SNA offre un’opportunità per possibilità di up-sell più specifiche che appaiono tempestivi piuttosto che invasive. • La SNA è molto più vantaggiosa per un operatore che sta cercando di rendere la propria gestione di vendite relazioni con il cliente più mirata.
I VANTAGGI DELL’ANALISI DELLE RETI SOCIALI per i CSP Convertire il crescente numero di dati di reti e abbonati e sintetizzarli per determinare la “next best offer” è un compito difficile che un provider deve affrontare se vuole rispettare i propri obiettivi commerciali che si battono sulla necessità di fornire al cliente un’esperienza superiore e prodotti migliori per ridurre il rischio di abbandono. La giusta architettura analitica svolge quindi un ruolo fondamentale nel successo di questa operazione, non solo fornendo intelligenza in tempo reale ma anche consentendo di massimizzare il potenziale di ricavo durante opportunità con brevi finestre temporali. Sybase IQ e Sybase ESP offrono alle organizzazioni soluzioni che consentono un accesso rapido e flessibile alle informazioni. Utilizzando le soluzioni KXEN si possono individuare in modo attivo i clienti che probabilmente abbandoneranno e individuare metodi efficaci per mantenerli, studiando al contempo offerte e promozioni più specifiche per attrarre nuovi clienti. La capacità di analizzare influencer e cerchie sociali è di fondamentale importanza per i provider di comunicazione. Come suggerisce Heavy Reading, se un “capofamiglia” passa ad un altro operatore è probabile che il resto della famiglia lo seguirà e che entro qualche giorno anche il resto della cerchia sociale faccia lo stesso.
SYBASE NELLE TELECOMUNICAZIONI Oggi Sybase serve centinaia di provider di servizi di telecomunicazioni di qualsiasi tipo in Nord America, Europa, Asia e Africa. Questi provider utilizzano le potenti tecnologie Sybase per affrontare problemi che un tempo erano praticamente impossibili o non praticabili e fornire informazioni fondamentali per l’attività che utilizzano poi per garantire un efficiente utilizzo della rete, la soddisfazione del cliente e l’affidabilità del servizio. • Più di 350 operatori utilizzano oggi le tecnologie Sybase per ridurre il tempo di risposta a problemi complessi di ottimizzazione di rete come la gestione del traffico, la programmazione della capacità e il routing, la riduzione delle spese di esercizio e di investimenti di capitale non necessari. • I provider di servizi di telecomunicazioni (CSP) si affidano alle tecnologie Sybase per ridurre il tasso di abbandono dei clienti e aumentare gli introiti rispondendo alle richieste dei clienti, rendendo disponibili per i CSR i dati provenienti da sistemi di Business Support (BSS) e supporto operativo (OSS). Dato che le ricerche che prima richiedevano ore adesso possono essere svolte in meno di un minuto, aumenta la possibilità di soluzioni immediate e di riduzione dei costi di assistenza clienti. • I fornitori di servizi wireless e fissi, MVNO e operatori via cavo utilizzano le soluzioni Sybase per aumentare l’ARPU identificando i clienti più redditizi, suddivisi per comportamento e utilizzo della rete, presentando loro le giuste offerte di up-sell e cross-sell. Confrontano poi l’utilizzo della rete e dati di offerta di servizio per identificare vantaggiose nicchie per le proprie offerte ed aumentare ricavi e quota di mercato. • La suite Sybase di soluzioni per operatori mobili potenzia le offerte di gestione messaggistica di molti dei grandi nomi delle telecomunicazioni.
KXEN, IL LEADER DELL’ANALISI PREDITTIVA KXEN sta rivoluzionando il modo in cui le aziende utilizzano l’analisi predittiva per prendere decisioni migliori. Grazie ad innovazioni brevettate, il principale prodotto di quest’azienda, InfiniteInsight™ consente di ottenere notevoli miglioramenti di velocità e facilità per ottimizzare ogni passaggio del ciclo di vita del cliente – inclusa l’acquisizione, il cross-sell, l’up-sell, la ritenzione e “next best activity”.
Per maggiori informazioni visita www.sybase.com/iqfor4g e www.kxen.com
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