Big Data pode auxiliar operadoras a entender melhor o usuário

A chave para as operadoras melhorarem a qualidade do serviço (QoS) para o consumidor, diminuindo o churn (fuga de clientes para outras operadoras), é saber lidar bem com o Big Data. O conceito de TI se aplica às telecomunicações: o grande volume de dados gerados diariamente pela infraestrutura, serviços e usuários tem um potencial grande para ser transformado em algo relevante para a empresa e seus clientes. "O uso da informação é importante para nos diferenciar", afirmou o diretor de inteligência corporativa da Telefônica/Vivo, Leandro Andrade, durante palestra no TM Forum nesta quarta, 20, em São Paulo. "É muito importante que tenhamos uma boa estrutura de dados para garantir uma série de benefícios no dia-a-dia de quem vai usar a informação para tomar decisões." Ele explica que na operadora havia antes uma profusão de informações desencontradas, vindas de várias fontes, impossibilitando uma governança e desestabilizando o ambiente. "Aí tivemos a ideia de centralizar os processos para deixar a informação disponível para que toda a empresa pudesse tirar proveito dela", conta.

Ou seja, a Vivo mudou o foco de produtos para uma visão unificada dos clientes, que poderiam ter acessos a várias plataformas diferentes. Daí, a operadora começou a montar uma estratégia de datawarehouse integrada, reunindo as informações por usuário e permitindo cross-selling de produtos fixos e móveis, por exemplo. A empresa faz uma modelagem preditiva, verificando se o cliente é mais ou menos provável ao churn. Depois, combina essa informação com o comportamento de consumo, separando o cliente em categorias como heavy-user de dados, viajantes, usuários apenas de voz e os que só usam aparelhos para receber chamadas. Depois, avaliam nas regras de negócio se vale a pena vender o produto ou não.

"Você tem que otimizar seus canais, não quero ficar enrolando clientes com ofertas inúteis", declara Andrade. "Colocamos os conhecimentos nos canais com a melhor oferta ou a mais relevante. Eventualmente podemos errar também, mas a gente acerta bastante", diz. A utilização do processo Next Best Activity (NBA) garante o monitoramento em tempo real do comportamento, adaptando ofertas em resposta aos clientes que podem gerar um crescimento na receita média por usuário (ARPU). "A perspectiva muda. Big Data é importante."

Agulha no palheiro

Vice-presidente sênior de desenvolvimento de redes da operadora Cable & Wireless Panamá, Eric de Sedas concorda em relacionar a QoS ao churn. "Quanto melhor a qualidade do vídeo, mais inclinados a pagar (pelo serviço) os consumidores ficam", exemplifica. Ele lembra que há elementos dos serviços de voz que as operadoras podem qualificar facilmente, como a queda de chamadas. Mas com Internet a história é diferente. "Quando adiciona a complexidade dos dados, o nível de informação que precisamos é bem desafiador para todo mundo", explica.

Quando se consideram conexões máquina-a-máquina (M2M), as contas inflacionam. "Os desafios estão principalmente no data sense, no qual há um aumento exponencial do volume de dados, com diversas transações de valores baixos, redes de IP com tecnologias diferentes (3G e LTE) etc. É mais complicado fazer a análise", explica o consultor sênior da WeDo Technologies, Fernando Bastos. "Big Data é sempre um assunto muito complicado, é como procurar uma agulha no palheiro, sendo que esse palheiro está ficando cada vez maior e intricado".

Um exemplo positivo é a utilização do serviço de jogos online da Microsoft, a Xbox Live. Como explica o estrategista de tecnologia da companhia no Brasil, Gustavo Gattass, a área de games é a que está mais avançada na adoção efetiva do Big Data. "Começamos a mapear informações de usuários do jogo Halo, e aí monitoramos comportamento dos usuários, com foco nos hardcore, para entender as demandas", explica.

"Não é uma tarefa simples decidir os indicadores ou dados de desempenho necessários. No estágio inicial, a empresa acaba trabalhando com muito ruído", alerta Gattass. Ele aconselha as companhias a criarem iniciativas pensando no ciclo de dados, preocupando-se em gerar insights. "Precisa pensar em ter times fortes e continuar enriquecendo a informação".

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