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Las compañías de telecomunicaciones disponen de grandes cantidades de datos sobre sus clientes. El problema es que no saben extraer valor de esos datos para minimizar la tasa de abandono de clientes. El análisis del Big Data revela información necesaria para llevar a cabo acciones que minimicen el churn.
1.Situación inicial
El uso de smartphones está viviendo un crecimiento acelerado a nivel mundial. En diciembre de 2013, se estimó que la tasa de penetración mundial de dispositivos inteligentes era del 96%.1
La proliferación de los dispositivos móviles ha generado que las operadoras de telefonía móvil reciban datos desde múltiples canales por lo que la variedad y la cantidad de datos es mucho mayor que antes.
De acuerdo a varios estudios sobre el mercado de las empresas de telecomunicaciones españolas:
En España la tasa de penetración de smartphones pasó de un 41% en 2011 a un 84% en 2013.2
Movistar, Vodafone y Orange, que aglutinan más del 80% del mercado, son las peores valoradas por sus clientes. 2 Esto significa que los clientes son muy susceptibles de cambiar de compañía ya que no están fidelizados. 7,3 millones de clientes de telefonía móvil no están satisfechos con su operadora3, por tanto el riesgo de aumentar la tasa de churn se incrementa.
Los operadores móviles virtuales cada vez van ganando más cuota de mercado. En poco más de 5 años hemos pasado de 3 operadores a casi 50.
Esto tiene dos consecuencias importantes. En primer lugar, a mayor oferta de operadores más posibilidades tienen los clientes de cambiar a la compañía que más les convenga.
En segundo lugar, la aparición de estos operadores móviles que realizan su actividad a través de internet indica la necesidad de tener en cuenta todos los datos que los clientes crean en sus interacciones con la web.
La elevada competitividad de las operadoras móviles hace que estas inviertan grandes cantidades de recursos en conocer cuál es el motivo de la tasa de fuga de clientes o bien predecirlo y evitarlo. Las empresas de telecomunicaciones son uno de los sectores que presenta una mayor ratio de churn. Entre 2008 y 2010 se registró una tasa superior al 30% anual.
¿Imaginas la cantidad de datos que puede recibir al día una empresa de telecomunicaciones?
En una compañía de telecomunicaciones se generan datos cada vez que un cliente realiza una llamada, envía un mensaje de texto o utiliza internet. Cuando alguien realiza una llamada se están conociendo el destino y la duración de la llamada, así como si la llamada se realizó con éxito.
2. Problema y solución
Sin lugar a dudas el Big Data es muy útil para el sector de las telecomunicaciones. Gracias a sus redes y la proliferación de dispositivos inteligentes, los proveedores de servicios de comunicaciones tienen acceso a una enorme cantidad de información acerca de los comportamientos, preferencias y movimientos de sus clientes. Big Data es un activo de incalculable valor para esta industria. Tiene la capacidad de ponerlos en una posición preferencial para ganar la batalla por los clientes y crear nuevas fuentes de ingresos.
Por tanto esta enorme cantidad de datos tiene un valor intrínseco que las empresas de telecomunicaciones han de extraer para planificar acciones que minimicen la pérdida o abandono de clientes.
Para minimizar el churn de clientes es necesario que la experiencia del consumidor sea única y positiva. De esta forma, las posibilidades de fidelización a la marca son mucho mayores. No obstante es importante localizar en que ocasiones es rentable llevar a cabo acciones de fidelización.
Para los operadores no es fácil conocer en cuáles de sus clientes deben emplear sus esfuerzos de fidelización, especialmente en algunos segmentos. Por ejemplo, el negocio de tarjetas SIM de prepago es complicado ya que muchas personas que viajan por negocios compran una tarjeta prepago para ese uso concreto y después no vuelven a usarla. Conocer el comportamiento de los consumidores permite conocer en quién debemos centrar las inversiones económicas y las campañas de marketing y publicidad.
¿Cómo pueden los datos ayudarnos a reducir la tasa de churn?
Las compañías de telecomunicaciones están generando un flujo creciente de datos que revelan la demografía, comportamiento de gasto, estilo de vida e influencias sociales de los clientes.
El análisis de esta información nos permite adaptar los productos y los servicios a las necesidades y gustos de cada uno de nuestros clientes. La personalización de bienes y servicios aumenta la satisfacción del cliente que los recibe. Las empresas con capacidad de entender a sus consumidores contarán con valiosos insights que les permitirán fidelizarlos.
Como se ha hablado antes, los datos que un cliente de operador virtual deja en una web son dignos de analizar, pues pueden aportar información útil para llevar a cabo acciones que minimicen el churn, como mejorar la usabilidad.
Personalizar la publicidad y optimizar la navegación del usuario es una experiencia agradable para él, ya que percibe que la empresa recuerda quién es y no recibe mensajes e impactos que no le interesan. Además la publicidad y los mensajes son los correctos para cada público concreto.
Además el análisis de Big Data provee beneficios personalizados y valor añadido en la experiencia online porque permite poner a disposición del usuario una red optimizada con respuesta en tiempo real a los problemas de tráfico.
Predecir tendencias para adaptarse al cambiante comportamiento de consumo de los clientes.
Es importante que el cliente sienta que le conocen y que le tienen en cuenta. Las ocasiones en las que el cliente tiene que repetir su problema constantemente a cada operador que le atiende pueden ser estresantes para él.
La solución de Logtrust permite monitorizar toda esa información del cliente y ponerla a disposición de los operadores para que sepan en cada momento con quién están hablando y que problema tiene o ha tenido el cliente. De esta forma, el operador puede también estar al tanto de cuándo el cliente necesita renovar su contrato o cuándo debería ser compensado por su fidelidad con la empresa.
“En la actualidad, la mayor parte de las empresas analizan los datos estructurados, que solo conforman el 20% de los datos. El 80% restante se les escapa. No tienen con qué analizarlo.
No obstante, tan importante son los datos estructurados como los no estructurados. Los datos no estructurados permiten analizar por ejemplo las reclamaciones de los clientes. Analiza si un texto está escrito con tono de enfado o felicitaciones.
Logtrust es una solución potente que gestiona todo tipo de datos estructurados (perfil del cliente, peticiones de servicios, tarificación, incidencias técnicas generadas, etc.) o no estructurados (documentos, vídeos, imágenes, contenido Web, localización, logs, grabaciones del “contact center”, etc.) en cualquier tipo de infraestructura (CPD, nube pública o privada, incluso infraestructura mixta) empresa y usuarios.
“Big Data aportará a los operadores móviles ahorros e ingresos adicionales por valor de 9000 millones de dólares en 2018”.
¿Qué importancia tiene que los datos se procesen en tiempo real?
Es importante obtener reportes en cada instante que permitan resolver problemas antes de que se trasladen al cliente y realizar maniobras inmediatas que eviten el churn.
Logtrust utiliza técnicas en streaming que permiten buscar y analizar los datos en tiempo real, sin importar si han sido almacenados recientemente o hace años.
Son necesarias estructuras de negocio flexibles y procesos lógicos y ágiles modelos de análisis de datos.
¿En que puede ayudarte Logtrust?
Las herramientas tradicionales de análisis de datos se quedan cortas para abordar tan variada y desestructurada información, y es necesario implementarlas con técnicas capaces de procesar big data y extraer ventajas competitivas.
1Fuente: Informe de Naciones Unidas.
2Fuente: estudio “Somos digitales” de Ametic y Accenture.
2Fuente: Estudio de satisfacción de clientes de operadoras móviles de Kelisto
3Fuente: Estudio de satisfacción de clientes de operadoras móviles de Kelisto
