• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

Big Data в телекоме начинается с CEM

Но не ограничивается им. О перспективных применениях «больших данных» для роста бизнеса операторов и сервис-провайдеров размышляет Владимир ШАПОРОВ, региональный менеджер по стратегическому маркетингу Nokia Networks.

До управления клиентским опытом надо дорасти

Пока у оператора достаточное количество сетевых ресурсов и не очень много абонентов, о мониторинге качества пользовательского опыта каждого из них он не задумывается. Он контролирует работу сетевых элементов (базовых станций, коммутаторов, шлюзов пакетной сети) и общее качество предоставления услуг. Но когда абонентская база достигает десятков миллионов человек, количество услуг, предоставляющихся с помощью различных технологий, исчисляется сотнями, а конкуренты дышат в затылок, ситуация меняется.

Поскольку сетевые KPI не приспособлены для оценки функционирования каждой отдельной услуги, к примеру того или иного способа доступа к YouTube, они не позволяют выявить причины жалоб абонентов на ее плохую работу. А значит, образуется разрыв между качеством работы сети, Quality of Service, и качеством пользовательского опыта, Quality of Experience. Самое неприятное в этой ситуации заключается в том, что QoE хоть и является показателем во многом субъективным, все же основывается на реальных событиях, на которые сетевые KPI не всегда указывают. Тут и возникает решение для управления пользовательским опытом (Customer Experience Management, CEM), позволяющее снять это противоречие и заполнить разрыв.

Но до понимания необходимости такого решения нужно дорасти. Недаром в России о внедрении CEM сегодня задумываются все крупные операторы.

Осознав полезность и необходимость перехода к управлению клиентским опытом, оператор оказывается перед стратегическим выбором: осуществлять мониторинг уровня предоставления услуг для всех своих абонентов или, например, только для высокодоходных. Управление клиентским опытом предполагает контроль всех без исключения сетевых данных, лежащих в основе каждой услуги, предоставляемой отдельно взятому абоненту (это миллиарды сообщений в сутки), отслеживание данных из биллинга, из системы Customer Care и баз данных профиля абонентов.

В любом случае оператор столкнется с необходимостью обработки Big Data (применительно к телекоммуникациям все большее распространение получает термин Colossal Data) и с тем, что для обработки огромных объемов разноформатных данных в режиме реального времени нужно внедрять специализированные базы данных и технологии их обработки.

Прогнозы, подкрепленные «большими данными»

Реализовав проект в области CEM, оператор получает мощный центр обработки опыта каждого абонента и определения порядка действий по результатам такого анализа, открывает для себя возможности моделировать различные сценарии пользовательского поведения.

На следующем шаге можно подсоединить к CEM систему управления сетью с алгоритмами, позволяющими практически в режиме реального времени автоматически или полуавтоматически изменять конфигурацию сети, используя технологии самоорганизующихся сетей. Затем для выявления случаев нестандартного поведения сети и/или услуги подключить контакт-центр и техподдержку, чтобы в результате прийти к системе, способной просчитать тренд и с помощью определенных алгоритмов и методов машинного обучения предсказать, например, выход из строя базовой станции или образование на отдельных участках сети узких мест типа бутылочного горлышка.

Так что сегодня одной из самых «горячих» тем на глобальном рынке телекоммуникаций являются программные продукты, в названии которых присутствует слово predictive, т.е. «прогностический». Предназначены они не просто для предиктивной аналитики, которая тоже находится в тренде развития Big Data, а для того, чтобы предлагать оператору комплекс мер на основе результата анализа «больших данных».

Решения этого класса уже представлены на мировом телекоммуникационном рынке, и мы полагаем, что в течение ближайших года-двух операторы в разных частях света начнут их активно внедрять. Ожидается, что синергия средств анализа Big Data и человеческих знаний обеспечит бизнесу кратное повышение эффективности.

К вопросу о монетизации

Начнем с того, что оператор, внедривший систему управления клиентским опытом, имеет возможность существенно повысить лояльность абонентов и уменьшить их отток. Если первый показатель выразить в денежном эквиваленте сложно, то эффект от сокращения оттока в пределах 2–3% посчитать можно. Как показывает практика, внедрение программных средств для управления клиентским опытом позволяет за несколько месяцев сократить отток абонентов на 9–10%. Это очень важно, поскольку, по данным нашего внутреннего исследования, в 2014 г. около 40% абонентов в мире заявляли о готовности сменить оператора в течение ближайших 12 месяцев. В России, где пользователи услуг не связаны долгосрочным контрактом с оператором и где им обеспечивается возможность сменить его с сохранением своего номера, этот показатель может быть и выше.

Монетизировать разноформатные данные с разных уровней операторской инфраструктуры – от сетевого до абонентского – можно и благодаря синергии системы управления клиентским опытом и предиктивного маркетинга. Если, например, таргетированно предлагать пользователям те услуги, которые им нужны в данное время и в данном месте. При этом возможно делать выборку целевых абонентов по различным критериям, включая высокую вероятность перехода абонента к другому оператору. Результаты таких маркетинговых акций в режиме онлайн можно оценить, основываясь на количестве принявших их условия абонентов.

Управлять опытом абонентов в динамике

В будущем планируется перейти к динамическому управлению опытом пользователей. Представьте себе, что вы, VIP-клиент оператора связи, едете в машине по дороге и пользуетесь каким-то ресурсоемким онлайн-сервисом. Система управления клиентским опытом в режиме реального времени оценивает качество услуги, которой вы пользуетесь, и если по каким-либо причинам (из-за уменьшения пропускной способности, задержек, нехватки заданной буферизации) оно оказывается не самым высоким, система сделает все, чтобы создать для вас наилучшие условия потребления. Вплоть до того, что базовая станция начнет под вас подстраиваться, выделять в динамическом режиме ресурсы, необходимые именно для данной услуги (в то же время по возможности не ухудшая качество услуг для других услуг/абонентов), и антенна с фазированной решеткой начнет «смотреть» в направлении вашего движения, обеспечивая наилучшие условия приема сигнала. И поскольку все это будет происходить на ходу, в динамическом режиме, вы даже не заметите ухудшения качества услуги.

Конечно, сегодня возможность динамического управления пользовательским опытом, Dynamic Experience Management, кажется фантастикой, но работа над тем, чтобы такие решения стали доступны операторам завтра, уже ведется, прорабатываются прототипы. Думаю, что их внедрение произойдет в перспективе 10 лет.

Для того чтобы перейти от CEM к сочетанию CEM и DEM, потребуется перейти от самоорганизующихся сетей к самообучающимся, обладающим элементами искусственного интеллекта. Соединение технологий машинного обучения, обработки «колоссальных данных» и подстройка сети под конкретного пользователя – вот из чего складывается будущее.