¿Cómo aplicar minería de datos en distribuidores de telefonía móvil?

Minería de datos para distribuidores de telefonía móvil 

Los distribuidores de telefonía móvil recaban gran cantidad de datos de clientes propios y potenciales. Esos datos solo resultarán útiles si están sometidos a una correcta gestión. Gracias a la minería de datos esto es posible.

En particular, cada distribuidor de telefonía maneja una masa caótica de registros de clientes, con el histórico de productos que han adquirido. Esto sumado a la información de prospectos, con los productos o servicios por los que se han interesado.

En estos casos, el Big Data se encarga de almacenar el caos y ordenarlo. Así también, los algoritmos encuadrados dentro del Data Mining encuentran patrones dentro del caos. Patrones de comportamiento, demográficos, de geoposicionamiento, de segmentación socioeconómica, entre otros.

Beneficios al implementar minería de datos en tu empresa

• 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 (logrando que un producto X funcione dentro de un segmento Y)
• Encontrar nuevas oportunidades de negocio

En consecuencia, la gigantesca cantidad de datos que manejan las empresas de telefonía móvil requiere que toda esa gestión, se realice de forma automática. De esto se encarga la minería de datos.

Por lo tanto, se trata de una rama de la Inteligencia Artificial que encuentra patrones de comportamiento dentro de un conjunto masivo de registros. Todo esto mediante algoritmos que ordenan, extraen conclusiones y aprenden de ellas. Cuantos más patrones encuentren, más patrones pueden encontrar a futuro. Su conocimiento incrementa progresivamente.

Así, 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.

De esta forma la minería de datos para distribuidores de telefonía puede verse en múltiples procesos. Por ejemplo, la analítica descriptiva localiza que hay un dispositivo móvil 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 disminuir los encargos de ese dispositivo para frenar la acumulación de stock. También puede cruzar los datos propios de la operadora 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.

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