Secondo le analisi di Ovum, le società di telecomunicazioni devono utilizzare le analisi derivanti dai big data al fine di personalizzare l'esperienza dei clienti, in quanto ciò sarà fondamentale per poter gestire il tasso di abbandono e per migliorare la fedeltà.
Ci vogliono in media, almeno 3,5 anni per le società di telecomunicazioni per arrivare al break even sul SAC (costo di acquisizione di un utente), ma la vita media dei clienti è attualmente solo di 2 anni. Per compensare questa situazione le società devono cercare di monetizzare gli investimenti nei big data e lanciare iniziative capaci di dare valore tangibile ai clienti, ridurre la propensione al churn e anche di contenere i costi di acquisizione del cliente.
Lo studio di Ovum dal titolo “Using big data analytics to manage customer churn and loyalty Kpis”, analizza i Kpi più importanti cke le telco devono usare per aumentare la fedeltà dei clienti e cita esempi pratici di utilizzo dell'analisi dei big data in questo settore di mercato.
L’analista di Ovum, Chantel Cary, ha commentato: "il tasso di abbandono tra le società di telecomunicazioni ha raggiunto valori impressionanti e in crescita. In molti mercati i clienti hanno tassi di churn variabili dall'1,5% a quasi il 6% per trimestre. Le società riconoscono l'importanza della fidelizzazione dei clienti e comprendono che la loro capacità di analisi dei big data contribuirà a differenziare l'esperienza del cliente; molti, tuttavia, hanno esitato ad avviare iniziative di analisi dei dati per guidare offerte personalizzate e favorire il cross-selling, con possibili conseguenze su una maggiore fidelizzazione. Ciò è stato confermato ulteriormente nei nostri risultati dell'indagine, che ha dimostrato che, mentre più del 70% delle società di telecomunicazioni che hanno investito in big data hanno programmato di applicare le analisi all’interno delle loro organizzazioni, meno del 20% di queste aziende sono state in grado di implementare pienamente strumenti di analisi per sostenere le iniziative incentrate sul cliente".
Secondo Ovum, una gestione non adeguata dei Kpi riguardanti la relazione con il cliente, come Arpu (Average revenue per user), Sac e i livelli di CS (soddisfazione del cliente), favoriscono alti valori di churn per le società di telecomunicazioni. Invece, l’applicazione di analisi con big data può “monitorare il sentiment dei clienti, anticipare le loro azioni e fornire conoscenze preziose per poter prendere misure proattive. L'analisi dei big data dà sostegno a molte nuove iniziative, riduce il churn ed aumenta la fidelizzazione, ma ha effetti anche su Arpu e soddisfazione dei clienti".
Lo scienziato dei dati. In breve, analizza i dati per fornire informazioni utili a prendere decisioni. Ha varie competenze: 1) gestire, acquisire, organizzare ed elaborare dati, 2) sapere come e quali dati estrarre, 3) comunicare cosa suggeriscono i dati. |
Tratto da: Telcos must turn big data into smart data to manage customer churn and loyalty By Chantel Cary 5 Agosto 2015
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