充分利用技术，媒体和电信领域的高级分析

先进的分析和转换领导力—网络运营商的前进之路麦肯锡公司（McKinsey＆Company）和罗素·雷诺兹（Russell Reynolds Associates）的文章摘要 内容执行摘要51分析的正确时刻62先进的分析将破坏业务模式—网络运营商是否准备就绪93需要：大胆的领导144行动中的分析：更改19条规则网络运营商5释放价值266引领分析转型32平台已经开始燃烧35关于RUSSELL REYNOLDS ASSOCIATES和麦肯锡分析36作者和媒体联系37 执行摘要| 5 执行摘要颠覆性变革在接受突袭者方面有着悠久的历史。现有公司几乎总是低估变革的步伐和幅度。网络运营商是否会成为下一个发现其商业模式被颠覆的人？技术参与者已经在向市场推出时尚的新设备和服务，这些设备和服务可以作为附件提供连接性，并按月收取费用，以保持书籍，电影和数据流的畅通。如果这种模式流行，网络运营商将成为吸引和吸引前电信客户的以消费者为中心的公司的后端。不必以这种方式展开。先进的分析和机器学习为网络运营商提供了一种管理和确定性领导的方法，可以从每天收集的大量非结构化数据中获得有关其客户，网络和员工的准确见解。本纲要包含麦肯锡公司（McKinsey＆Company）和拉塞尔·雷诺兹（Russell Reynolds Associates）的文章，这些文章重点介绍了高级分析的潜力以及网络运营商为实现这一潜力而需要克服的领导和组织挑战。从这个集合中得出了五个见解：1)该技术具有变革性。想要利用高级分析功能的网络运营商必须愿意改变现状。随着行业的变化，无法容忍要求的变更水平的组织正在冒着生存的风险。2)影响是广泛的。先进的分析不仅可以帮助营销部门做出更好的决策（尽管它可以做到）。强大的算法消除了从财务到人才管理，从网络维护到客户流失管理的整个组织决策过程中的猜测。3)正确的数据已经到位。网络运营商每天都会生成大量数据。是的，这很麻烦，但是高级分析中使用的算法非常适合分解它并提取价值。坚持首先完善数据的公司永远都不会起步。4)电信高管的领导才能可能是变革的最大障碍之一。研究表明，与其他行业的转型领导者相比，电信业高管通常更倾向于规避风险，更加重视现状并且更受合规驱动。5)第二大障碍是其他所有人。变革意味着文化的改变。新角色将出现。预算会变动。组织中的许多人都将以显性和隐性方式抵制变更。 6分析的正确时刻麦肯锡公司的Pallav Jain，Gloria Macias-Lizaso和Guido Frisiani 分析的正确时机| 7尽管分析已成为最新的流行语，但随着计算技术的进步，数据科学家能够构建能够自我学习的计算机，该领域在1990年代末期成为一门科学学科。然后，他们可以利用能够从海量数据集中挑出预测模式的算法来利用这种能力，即使数据不完善也是如此。这些功能强大的算法可以梳理大量数据，从理论上为公司理解和预测客户行为开辟了道路，并建立了可以提出定制产品推荐，优化网络并隔离微群以进行量身定制的活动和服务的工具。然而，要使该学科真正发挥作用，还需要20年的时间。如今，网络运营商在全球市场和运营中面临着日益复杂的问题，并且面临着来自新市场的竞争，因此迫切需要高级分析。同时，融合了三个技术因素的企业可以充分利用分析的能力，从而能够抓住并抓住这一机遇：可用数据量激增。随着传感器，移动技术和数字化技术的迅猛发展，从早上开灯到晚上在电视前放松，几乎一个人进行的每个动作和交互都会产生数据。在早上通勤时乘坐地铁或开车经过收费站，在咖啡馆刷信用卡，从自动柜员机提取现金，发送短信，打电话，玩在线游戏或只是下载支持GPS的应用程序，所有这些都有助于持续不断的新数据流。 IDC估计，从2013年到2020年，数字世界中的数据量将增长十倍，即从4.4万亿千兆字节增长到44万亿千兆字节。每两年数据量增加一倍以上。同样重要的是，组织现在可以访问使他们能够存储大型非结构化数据集的服务，包括电子邮件，音频文件和文本文档。但是，大多数公司只使用一小部分可用数据。以配备有30,000个传感器来捕获数据的海上石油钻井平台为例。如今，这些传感器所产生的数据中只有不到1％用于决策，而其他行业也是如此。此外，在这1％中，大多数仅用于检测异常或用于实时控制。廉价的计算机电源的可用性。多年来，大量的大数据已经建立。但是现在我们有了计算能力可以利用它。过去需要一台服务器的计算现在可以在笔记本电脑上完成。新算法。最后，市场上出现了新算法，使用户能够利用所有数据和所有计算能力。以前，可能已经在计算机技术上投资了数十亿美元的组织仍在使用回归分析来理解其数据。回归虽然令人惊叹，但在200年前，德国数学家卡尔·高斯（Carl Gauss）就开发了回归算法，早在计算机甚至手持式计算器问世之前。当今的算法具有多个优点：它们可以处理更大的数据集，甚至是不完整或不完美的数据集，也可以通过结合许多其他数据点来推断丢失的数据。 8对于企业而言，高级分析的最重要方面之一就是所谓的机器学习。借助高级分析功能，计算机可以在遇到变量时自动进行适应和学习，而无需数据科学家的干预。它们遇到的数据和变量越多，它们变得越精确。例如，IBM的Watson计算机依靠自己生成的评分系统，在压倒世界最佳水平时可以在数百个潜在答案中进行区分危险！是2011年的最佳球员。沃森（Watson）参加比赛的次数越多，比赛的表现就越好。 背景| 9会破坏网络Ť 10高级分析将对旅程的每个步骤产生影响：1)当处于“我加入”阶段的客户开始在公司网站上研究手机时，网络运营商将在后台部署算法，以利用内部和外部数据来确定最适合其特定配置的产品。客户做出选择后，公司可以为她提供选择，以便在最近的商店取货。然后，该公司将使用其高级分析功能来优化商店体验，也许是通过精确了解繁忙时段并调整人员配置水平以最大程度地减少排队。客户拿起手机时，公司的算法将指导商店根据客户的个人资料和历史来定制附加产品。2)客户进入“我使用”阶段并开始使用她的新手机后，网络运营商将利用高级分析功能获得有关其使用情况的详细视图并做出适当响应。如果她的信用用尽了，则网络运营商将发送现场促销信息。如果她经历先进分析的时代将给网络运营商带来巨大的范式转变，他们需要从根本上重新考虑他们如何管理组织。实际上，与过去的15年相比，该行业在接下来的5年中将看到更多的变化。过程和功能将变为动态而非静态。算法将取代在任何给定情况下不断搜索和更新最佳操作过程的规则，而不是由必须定期更新的复杂固定规则集控制的操作。更新越多，算法将变得越精确。具备即时分析大量不同数据集的能力，不久的将来，网络运营商将拥有变得更精简，更敏捷，能够快速做出复杂决策并获得最佳结果的工具。重塑客户关系先进的分析技术有可能从根本上改变客户关系。网络运营商长期以来一直是多渠道运营商，可在包括数字平台在内的所有平台上运行。他们现在可以进一步迈出这一步。借助高级分析功能，不久的将来，网络运营商将能够与大众市场进行几乎一对一的互动。由于能够解锁以前过于庞大，过于结构化且难以收集的数据，网络运营商将能够高度确定地确定最有可能成为客户的数据。这些最新的，针对客户的数据将使公司能够在从加入到使用到终止的整个客户旅程中，精确地校准促销，活动和服务干预措施。在每个步骤中，公司将能够使用高级分析来最大化结果，无论渠道如何都提供出色的客户体验，并加深关系，从而使客户成为品牌拥护者。 先进的分析将破坏商业模式|页11大量的掉话，她可能会收到一条短信，为出现的故障道歉，并免费提供下一个呼叫。该公司还可以使用掉话数据来优化其网络，从而减少将来发生此类问题的可能性。3)当处于“我付款”阶段的客户结算她的每月账单时，网络运营商将使用分析来增强关系，即使在困难时期也是如此。例如，如果客户陷入延迟付款的模式，则公司可以合理地预测其是否很可能违约，或者在浏览临时个人问题时仅需要一些支持。在客户选择其他提供商之前，按月计费的经常性数据费用可以提醒网络运营商提供更合适的计划。中小企业/公司预付后付房屋消息来源：麦肯锡公司4)在“我参与”阶段，公司可能会提出问题，投诉或升级请求。具有分析功能的网络运营商将在线，通过电话或在商店中轻松地查询这些查询，并将使用其分析功能来优化体验。例如，如果客户拨入呼叫中心，则后台运行的算法将在毫秒内梳理呼叫者的社交媒体，呼叫历史记录，使用情况和其他数据，以产生呼叫者的即时详细肖像。根据所有代表将收集的调查数据，根据偏好，兴趣和个性类型，她将与具有这些兴趣和特征的电话代表匹配。该公司还可以在出现危机之前解决运营问题。所有呼叫将被记录并存储在数据库中，该数据库又将连接到其他客户数据库。通过语音分析和机器学习，该公司将监视对话中的模式，这些模式可以指示其他销售机会或要解决的挑战，以免造成业务损失。一家使用这种技术的网络运营商发现，它每月收到来自无法重置语音邮件密码的客户的35,000个呼叫。快速调查发现了一个小故障，该小故障不断为某些客户重置密码。该公司能够在问题造成严重影响之前解决该问题。我加入我用选择运营商使用手机我离开终止合同65我更新/改变续签/更改合同或电话在预付和预付之间切换我参与查询-联络中心，网站等办理-申请，取消等过程抱怨-提出解决方案的过程我付钱计费经验和固定电话流程付费和充值加盟过程和经验安装43消费者旅程定义12 12改变游戏规则对企业运营方面的影响同样深远。从收集到欺诈预防，网络优化到员工保留，可以使用高级分析和机器学习来合理化和优化整个组织的运营。网络运营商将同时利用分析的预测能力和将复杂的，非结构化的数据集分解为可理解的模式的能力，以主动解决问题并部署资源以发挥最大作用。先进分析的预测能力将改变行业管理从人力资源到数据网络的各种资源的方式。管理人员将连续不断地实时查看新产品和广告系列的效果，从而使他们可以在更早的阶段进行中间修正。以前可能会根据一些数字和大量的直觉将广告预算细分为不同的媒体，现在将根据高级分析来分配广告预算，以实现最大的影响。在其他地方，复杂的算法会将大量数据分类为各种模式，这些模式可以准确揭示客户如何使用他们的电话和其他设备，在何处使用它们以及在什么时候使用，从而允许运营商尽可能高效地设计满足这些需求的网络。其他算法将帮助网络运营商从细粒度的角度理解网络上的压力，使他们能够准确地预测系统的某些部分何时可能发生故障，就其对网络的价值而言优先考虑这些问题，并有效地部署维护团队。同样，当现场工作人员每天出动以解决客户问题时，他们将遵循动态时间表，根据服务优先级，当地天气和交通状况等因素安排下一个呼叫，从而显着减少停机时间并提供更好的体验为客户。借助先进的分析技术，无处不在的客户挑战也将得到显着改善。客户行为的精细模式将出现，使网络运营商能够发现客户使用情况与服务计划之间的错位，并5/6）在最后两个阶段，“我更新/改变”和“离开”，分析可以再次帮助确保最佳结果。凭借其先进的算法，网络运营商将在客户前往另一家提供商之前，预测客户的需求并提供解决方案。同样，公司将高度可能地知道哪些客户对升级服务，签订附加服务合同或增加其数据计划感兴趣，从而使公司能够在客户最易接受的时刻提供相关报价。当客户离开时，公司可以使用其高级分析来检测有助于发现网络缺陷和未满足需求的模式。然后，它可以根据需要加强基础架构或调整产品菜单，从而减少客户流失。 先进的分析将破坏商业模式|页13在建立不满之前主动提出更合适的产品，这可以大大减少客户流失。运营商将不再对所有滞纳金的客户一视同仁，而是将对导致这种行为的原因有新的见解，从而定制量身定制的补救措施。其他见解将使网络运营商可以预测欺诈行为并采取适当的保护措施。内部职能，例如人才招募和保留，也可以更加有效。能够以更高的精确度预测需求的能力将使网络运营商能够将资源集中在高价值业务上，例如技术支持，而后台的低价值业务将被最小化甚至自动化。借助先进的分析功能，网络运营商将能够收集曾经被认为过于庞大和过于结构化而无法产生有价值的见解的数据，并利用它来改善客户体验，同时从稀缺资源中获取最大价值。猜测和浪费将减少，而