Telco Analytics

Fase I - Estudo

Título da Idéia

Telco Analytics

Objetivos

Os principais objetivos da presente pesquisa são: destacar a importância da Analytics no meio Telco e indicar possíveis aplicações no sentido de encontrar oportunidades de crescimento nesse mercado.

Conceito

Antes de pensar no contexto de telecomunicações, pode-se definir a área de Analytics como a utilização de técnicas em estatística, matemática, modelagem preditiva e aprendizagem de máquina para identificar padrões e obter conhecimento significativo em dados. Aplicável em diversos contextos, a Analytics, também conhecida como inteligência analítica, representa um campo promissor, uma vez que é capaz de produzir conteúdo útil para a tomada de decisões sobre negócios. Tal conteúdo é baseado em dados já produzidos, o que reduz o risco inerente às decisões a serem tomadas. De acordo com O'Brien & Kok (2013), o tópico aqui discutido está inserido no contexto de Data Science, a qual é composta por ferramentas, metodologias e resultados obtidos de dados, que, por sua vez, permitem a predição das tendências de negócio.

No contexto Telco, ou seja, de empresas de Telecomunicação, deve-se introduzir a Analytics avançada e baseada em dados para responder questionamentos sobre como permanecer lucrativo nesse mercado, que tem se saturado e comoditizado. Ademais, o uso do recurso aqui discutido pode ajudar as Telcos a direcionar seus esforços para a entrega de uma melhor experiência do usuário na era digital, o que significaria maior crescimento.

Nos últimos anos, o campo de Telco Analytics tem se apoiado na Big Data — grandes conjuntos de dados produzidos ao longo do tempo devido ao funcionamento do serviço de telecomunicação — para realizar análises e encontrar melhores insights sobre a situação do serviço. Sendo assim, é possível encontrar estudos e pesquisas sobre tal tópico associado à Telco Analytics e sobre como essa aliança pode melhorar a receita das telcos. Pode-se citar, por exemplo, o estudo de Chen (2015), que tratou sobre casos de uso de Big Data e Analytics, bem como dos desafios das Telcos ao utilizarem essas ferramentas. Lall (2013), por sua vez, discute de forma objetiva sobre os desafios das Telcos e respectivas técnicas de Analytics que podem ser utilizadas para superá-los. Como a intenção é apresentar a Telco Analytics, o presente estudo se restringirá aos assuntos abordados nos dois trabalhos citados.

Características 

De acordo com Chen (2015), o framework abaixo, sobre gerenciamento de empresas Telco, apresenta 3 camadas de aplicação vertical: Clientes, Serviços e Recursos. Essas camadas são cruzadas com duas perspectivas: Infraestrutura/Produtos e Operações. O cruzamento produz casos de uso para a aplicação da Analytics com Big Data em cada contexto. Desse modo, é possível que a Telco direcione o seu foco nesses casos de uso para encontrar formas de reagir aos desafios do mercado.

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Framework: Telecom big data analytics. Fonte: Chen (2015)

Na frente de clientes, por exemplo, operadores podem usar os insights para recomendar produtos e serviços de acordo com localização, dispositivos e uso realizado pelos clientes. Análises de Churn podem indicar a probabilidade de perda de clientes e dar insights que explicam o porquê disso acontecer. Por meio do constante monitoramento da Qualidade da Experiência (QoE) do cliente, tratativas proativas podem solucionar problemas antes mesmo de afetarem tais clientes. Já na frente de recursos, operadores podem monitorar as performances da rede para garantir uma operação adequada. Dados coletados nessa frente podem dar suporte a casos de uso para planejamento da rede, gerenciamento de capacidade e outros. Por fim, a camada de serviços abrange atividades relacionadas a providenciar os serviços de voz, dados e vídeo. Nesse sentido, a analytics pode ser usada para melhorar o processo de ordem de serviço, diminuindo o tempo entre pedido e faturamento. Diagnósticos reativos e monitoramento proativo necessários em SLAs também são possíveis. Além disso, a mineração de dados de uso pode, nesse contexto, detectar fraudes.

Já os estudos de Lall (2013) apontam, objetivamente, os principais desafios da Telcos como sendo:

• Falhas de rede: as quais levam à insatisfação dos clientes;
• Churn: clientes que mudam de operadoras, ocasionando significante perda de receita;
• Estagnação ou queda de ARPU (Receita Média por Cliente).

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EMPRESAS ESPECIALIZADAS EM ANÁLISE DE DADOS

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Empresas especializadas em Data Science: potenciais parceiras

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FERRAMENTAS COMUMENTE USADAS EM TELCO ANALYTICS

• Dados: Hadoop, PostgreSQL, Hortonworks, AWS Amazon, Cassandra, G Suíte, Oracle, My SQL

• ETL: Pentaho, IBM InfoSphere, Spark, Hive, Impala

• Softwares/Linguagens: Python, R, Excel, QGIS (KML)

• Visualização:Tibco Spotfire,Tableau, Metabase, Birst, Jaspersoft, MicroStrategy, Orange, Qlik, Sisense

Estudo Dirigido

O estudo dirigido deve contemplar os seguintes tópicos:

• Estudos sobre Analytics;
• Aplicação nas Telcos;
• Estudos sobre Big Data, BI e tópicos afins;
• Levantamento de principais aplicações e casos de uso;
• Levantamento das principais ferramentas/softwares utilizados;

As informações serão coletadas de artigos científicos ou de cunho didático da internet.

Referências Bibliográficas

• Chung-min Chen. Use cases and challenges in telecom big data analytics. 2015
• Vijayeta James Lall. Application of Analytics to Help Telecom Companies Increase Revenue in Saturated Markets. 2013

Fase II - Ensino

Conteúdo e Apresentação

Apresentação Telco Analytics

Metodologia

1. Novas metodologias
2. Best Practices
3. Novos processos
4. Estratégia de Job Rotation
5. Estudos básicos para conhecimento do potencial
6. Estudos básicos para entendimento sobre o problema
7. Estudos para dar base aos pesquisadores
8. Benchmarking com empresas estrangeiras
9. Aceleradoras de empresas
10. Adoção de novas tecnologias
11. Utilização da proposta de soluções Open-source
12. Priorização no desenvolvimento interno
13. Foco na não dependência de fornecedores
14. Prática de formação dos talentos necessários

Fase III - Exemplo de Caso de Negócio

Product Backlog

Mapa analítico de áreas com maior potencial de clientes/marketing. Levar-se-á em conta:

• Métricas de penetração GPON;
• Disponibilidade de rede GPON;
• Risco de churn/cancelamento de upgrades por indisponibilidade de capacidade, para priorização ampliação rede GPON e armários.

O mapa deve classificar os setores censitários e clusters de acordo com o nível de exploração da rede indicado pela análise.

Dashboard de acompanhamento dos resultados;

Benefícios para quem for oferecer esta solução

O projeto poderá:

• Reduzir em 10% OS. Inviabilidade migração GPON por indisponibilidade capacidade.
• Explorar a potencial de áreas sub-exploradas por algum motivo, trazendo mais clientes/lucratividade;

Benefícios para o usuário

Fonte de informação para tomada de decisão por parte do time de Marketing:

• Criação de Dashboards para acompanhamento dos resultados;
• Entendimento dos motivos que levam Setores Censitários a não cumprir o seu potencial de venda;
• Acompanhamento da efetividade dos resultados usando teste A/B;

Fonte de informação para tomada de decisão por parte da Engenharia:

• Otimização do planejamento e capacidade de rede;

Direcionadores chave para esta iniciativa

• Reduzir em 10% o número de OS;
• Entendimento dos motivos que levam Setores Censitários a não cumprir o seu potencial de venda;
• Otimização do planejamento e capacidade de rede;

Possíveis modelos de negócios

• A empresa fará parceria com empresa especializada em Analytics para desenvolvimento do projeto e acionará as equipes de Analytics, Marketing e Engenharia internos para execução das ações e exploração dos benefícios gerados;

Business Case

Potencial de Vendas versus Disponibilidade Capacidade, análise e mapas de calor de potencial de venda por localidades/clusters para planejamento assertivo

Descrição:

Mapeamento analítico de áreas com maior potencial de clientes/marketing, métricas de penetração GPON & disponibilidade de rede GPON, risco de churn/cancelamento de upgrades por indisponibilidade de capacidade, para priorização ampliação rede GPON e armários.

Alinhamento com Lei do Bem

• Projeto possui algum elemento tecnologicamente novo ou inovador?

Hipótese que está sendo testada: os setores censitários possuem ocupação de rede de acordo com o seu potencial de vendas;

• Projeto possui barreira ou desafio tecnológico superável?

Apesar de superáveis, o projeto terá suas dificuldades. As principais são listadas a seguir:

• • Modelo ficar desatualizado sem retreino;
  • Áreas de negócio não mudarem os processos de acordo com os resultados do modelo;
  • GeoFusion com dados desatualizados em 1 ano;
  • Inconsistências nas bases em relação quantidade portas existentes, ocupadas e domicílios;

• Projeto utiliza metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico?

O modelo multinível será utilizado, pois possibilita entender os efeitos de atributos (features) para o nível de setor censitário e cluster

• Projeto é desenvolvido em parceira com alguma instituição acadêmica, ICT ou startup?

Sim, a empresa parceira é a A3Data;

Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio

Escopo

Explique o escopo deste protótipo

Limitações

Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.

PoC

Desenvolva um PoC (Proof of Concept)

Detalhamento Técnico

Descreva especificamente os aspectos técnicos desta pesquisa

Histórico

• 02/03/2020: Marcação de alinhamento com o especialista Henrique Omena para discussão do tópico;
• 03/03/2020: Início da escrita do Conceito;
• 06/03/2020: Alinhamento marcado para 10/03;
• 11/03/2020: Refinamento do Conceito, início das características e listagem dos tópicos do estudo dirigido;
• 12/03/2020: Refinamento do Conceito;
• 18/03/2020: Criação de apresentação da Fase 2;
• 25/03/2020: Refinamento da apresentação;
• 26/03/2020: Início da escrita da Fase 3 e ponto de controle realizado com especialista, o qual apontou modificações e próximos passos para o desenvolvimento da PoC;
• 30/03/2020: Continuação da escrita da Fase 3 e ponto de controle marcado para 02/04 com o Luiz Cláudio;
• 31/03/2020: Término da Fase 3;
• 06/04/2020: Apresentações realizadas para o especialista e Luiz Cláudio nos últimos dias. Realização de revisão bibliográfica para embasar melhor a teoria;
• 09/04/2020: Início: desenvolvimento de esboço do Dashboard de apoio ao projeto;
• 13/04/2020: Esboço do Dashboard de apoio ao projeto finalizado;
• 23/04/2020: Edição de fase III para adequação ao que deve ser escrito;

Pesquisadores

• Arthur Filipe Sousa Gomes