जब आपको पता चलता है कि आपकी मोबाइल कॉल दरें बढ़ गई हैं तो आप क्या करते हैं? यह एक ऐसा समय है जब आप अब बड़ी संख्या में पाठ संदेश भेजने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं और आपका मोबाइल डेटा पैक आपकी जेब में छेद कर रहा है।
मैं बस एक दूसरे विचार के बिना एक सस्ता सेवा प्रदाता के पास जाऊँगा और मुझे लगता है कि आप भी ऐसा ही करेंगे!
ग्राहक पैसे और उच्च गुणवत्ता सेवा के लिए मूल्य चाहते हैं और दूरसंचार सेवा प्रदाताओं ने प्रतिस्पर्धी मूल्य नहीं होने के कारण अंततः अतीत में ग्राहकों को खो दिया है। यह समाप्त नहीं हुआ, क्योंकि दूरसंचार खिलाड़ियों के पास ग्राहकों की जानकारी नहीं थी और वे उन्हें सार्थक रूप से संरचना करने में असफल रहे। कारण था, कंप्यूटिंग शक्ति की कमी और डेटा प्रवाह की बड़ी मात्रा।
हालांकि, आज के डेटा संग्रहण की लागत, इन-हाउस और क्लाउड आधारित समाधानों का उपयोग करने में काफी गिरावट आई है। टेलीकॉम उद्योग के निपटान में उत्पादों और पर्याप्त कंप्यूटर प्रसंस्करण शक्ति का एक व्यापक सेट है, जो अपने चैनलों के माध्यम से बहने वाली बहुमूल्य जानकारी को भुनाने के लिए है।
'कैसे' यहाँ बड़ा सवाल है!
टेलीकॉम की मार्केटिंग क्षमताओं को बढ़ावा देने के लिए बिग डेटा का उपयोग करने की कुछ संभावनाएं हैं।
बिल्डिंग ग्राहक प्रोफाइल
टेलीकॉम उद्योग अब मजबूत ग्राहक प्रोफाइल बनाने के लिए विभिन्न डेटाबेस का उपयोग कर सकता है। ग्राहक उपयोग व्यवहार डेटा जिसमें अधिकांश ऑपरेटरों के पास एसएमएस, डेटा उपयोग पैटर्न, आवाज, वीडियो की खपत, ग्राहक देखभाल इतिहास और उम्र, पता आदि जैसे बुनियादी ग्राहक जनसांख्यिकी शामिल हैं। इन अभियानों और इन सूचनाओं के आधार पर तैयार किए गए वफादारी कार्यक्रम, ग्राहक पर अंतर्दृष्टि दर्ज कर सकते हैं। उत्पाद, चैनल वरीयता और मूल्य संवेदनशीलता। इसके अलावा, वे ऑनलाइन डेटा जैसे, विज़िट की संख्या, विज़िट की अवधि और इतने पर भी कब्जा कर सकते हैं। इससे ग्राहकों को अपनी सेवा का उपयोग करने की गहरी समझ बनाने में मदद मिलेगी। इन चीजों की निगरानी करने से, संचार प्रदाता अपने ग्राहकों के लिए जो महत्वपूर्ण है, उसकी स्पष्ट तस्वीर प्राप्त कर सकते हैं और उत्पाद प्रसाद और विपणन पहल में अधिक उत्तरदायी बन सकते हैं।
उन्नत विश्लेषिकी को शामिल करना
ब्रॉडबैंड स्पीड प्रसाद और मोबाइल फोन योजनाओं की बढ़ती संख्या के साथ टेलीकॉम उत्पाद पोर्टफोलियो जटिल हो रहे हैं। इसके साथ ही क्रॉस सेलिंग की जटिलता भी बढ़ गई है। इसलिए, ग्राहक को अगले खरीदने और बेहतर ग्राहक अनुभव प्रदान करने के लिए ग्राहक क्या चाहते हैं, इसकी भविष्यवाणी करने के लिए उन्नत विश्लेषण और उपकरण लागू किए जाने चाहिए।
अगली बड़ी चीज को भुनाते हुए
मोबाइल डेटा का उपयोग लगातार बढ़ रहा है और बिग डेटा के साथ, दूरसंचार ऑपरेटर यह अध्ययन कर सकते हैं कि उपयोगकर्ता अपने उपकरणों और सेवाओं का उपयोग कैसे कर रहे हैं। बिग डेटा उन्हें नए उत्पादों और अपने उपयोगकर्ताओं के लिए बेहतर मूल्य प्रदान करने के अवसरों का विश्लेषण और पहचान करने में मदद कर सकता है। बिग डेटा के साथ, वे अपने प्रतिद्वंद्वियों से आगे रह सकते हैं, एक ब्रांड का निर्माण कर सकते हैं और अपने ग्राहकों को बढ़ा सकते हैं। स्क्रब किए गए डेटा का उपयोग रचनात्मक मार्केटिंग पहलों के लिए भी किया जा सकता है, जैसे कि उपकरणों पर सीधे व्यक्तिगत विज्ञापन भेजना।
सभी बाधाएं दूर होने के साथ, दूरसंचार ऑपरेटर बिग डेटा द्वारा दी जाने वाली उपयोगी जानकारी से लाभ प्राप्त करना शुरू कर सकते हैं।
अमूर्त वर्ग और इंटरफ़ेस के बीच अंतर क्या है
क्या आप हमसे कोई प्रश्न पूछना चाहते हैं? उन्हें टिप्पणी अनुभाग में उल्लेख करें और हम आपके पास वापस आ जाएंगे।
संबंधित पोस्ट:
Hadoop के व्यावसायिक अनुप्रयोग