توفير عروض مخصصة في الوقت الفعلي بناءً على موقع العميل وجهازه واستخدامه

إسعاد العملاء من خلال تقديم عروض مخصصة وسياقية في الوقت الفعلي

في سوق تنافسية للغاية، تتمتع شركات الاتصالات التي تعطي الأولوية لتجربة العملاء (CX) بميزة متميزة. وتُعدُّ شركات الاتصالات في وضع جيد لتوفير تجربة عملاء فائقة من خلال الاستفادة من الكميات الهائلة من البيانات التي تجمعها، بما في ذلك منجم ذهبي للمعلومات عن سلوك العملاء وتفضيلاتهم وموقعهم. ويُعدُّ تزويد العملاء بعروض مخصصة في الوقت الفعلي استنادًا إلى بيانات موقعهم إحدى الطرق القوية التي يمكن لشركات الاتصالات السلكية واللاسلكية من خلالها تحسين تجربة العملاء - وبالتالي المساعدة على تعزيز الربحية.

تم تصميم العروض المخصصة في الوقت الفعلي وفق الاحتياجات والتفضيلات والموقع المحددة للفرد، ويتم تقديمها في الوقت الحالي أثناء تفاعلها مع منتج أو خدمة أو منصة. والفكرة هي أنه من خلال تزويد العملاء بالمحتوى والخدمات ذات الصلة للغاية باحتياجاتهم واهتماماتهم الفورية، يمكن للشركات تعزيز رضا العملاء، ودفع المشاركة، وتحقيق نتائج أفضل في نهاية المطاف، سواء كان ذلك زيادة المبيعات أو تحسين ولاء العملاء والاحتفاظ بهم.

يمكن للشركات تحقيق هذا المستوى من التخصيص من خلال معالجة البيانات وتطبيق الخوارزميات لتكييف المحتوى والتوصيات والتجارب التي تقدمها على الفور مع السياق والسلوك الحالي للمستخدم. تنقل الهواتف الذكية للعملاء باستمرار بيانات الموقع، والتي يمكن جمعها وتحليلها لتوفير رؤى في الوقت الفعلي. بيانات الموقع هي أداة قوية بشكل خاص في أيدي شركات الاتصالات. من خلال الجمع بين بيانات الموقع وملفات تعريف العملاء، بما في ذلك البيانات الديموغرافية وأنماط الاستخدام، يمكن لشركات الاتصالات إنشاء عرض شامل لكل مستخدم، والذي يمكنهم استخدامه لتقديم عروض وخدمات ذات صلة للغاية وفي الوقت المناسب. يمكن أن يوفر دمج البيانات من مصادر الجهات الخارجية، مثل بيانات الطقس وأنماط حركة البيانات ومعلومات عن الأحداث المحلية، سياقًا إضافيًا للعروض المخصصة. تلعب تحليلات البيانات في الوقت الفعلي دورًا بالغ الأهمية في تحويل كل هذه البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. ويمكن لأدوات التحليلات المتقدمة معالجة المعلومات وتحليلها بسرعة كبيرة، ما يسمح لشركات الاتصالات باتخاذ قرارات سريعة وتقديم عروض مخصصة في الوقت الفعلي.

يمكن أن تؤثر العروض المخصصة المستندة إلى الموقع في الوقت الفعلي بشكل كبير على سلوك العملاء من خلال جعل تجربة المستخدم أكثر ملاءمة وجذابة. فيما يلي بعض الأمثلة على الطرق التي يمكن بها لشركات الاتصالات توفير تجارب عملاء فردية وذات صلة بالسياق باستخدام مزيج من بيانات المستخدم السابقة (مثل التفاعلات السابقة وتاريخ الشراء والتفضيلات) والبيانات في الوقت الفعلي (بما في ذلك الموقع ونوع الجهاز والإجراءات الحالية).

• تقديم باقات التجوال الدولية للعملاء المسافرين إلى الخارج أو خصومات محلية للمستخدمين في منطقة معينة
• تحديد مشكلات الشبكة وانقطاعاتها المؤقتة لمعالجة المشكلات بشكل استباقي والتواصل مع العملاء المتأثرين، ما يقلل من شعورهم بالإحباط
• تخصيص الخدمات وتوفير العروض الترويجية المستهدفة وتحسين أداء الشبكة وكل ذلك يمكن أن يمنح شركات الاتصالات ميزة تنافسية مع المساعدة على ضمان حصول عملائها على أفضل التجارب الممكنة
• عرض ترقية البيانات عندما يكون استخدام بيانات العميل على وشك تجاوز خطته، ما يمكن أن يمنع وجود رسوم إضافية ويسعد العميل
• نشر برامج الولاء التي تكافئ العملاء على زيارة مواقع محددة مثل متاجر الاتصالات أو الشركات الشريكة
• التوصية بالمنتجات التي تتوافق مع ما يتصفحه المستخدم حاليًا أو التي تم شراؤها مؤخرًا

يمكن أن يكون التسويق عبر الأجهزة المحمولة، على الرغم من فعاليته وربما ربحيته، محفوفًا بالمخاطر؛ ومع ذلك، يمكن أن يساعد التخصيص على تقليل المخاطر. يمكن أن تعزز رسائل التسويق ذات الصلة التي تحتوي على معلومات مفيدة تجربة العملاء؛ ولكن الرسائل غير ذات الصلة وغير المستهدفة تصبح رسائل غير مرغوب فيها ويمكن أن تؤدي إلى إرهاق العملاء وتبديلهم.

من خلال توفير عروض مخصصة في الوقت الفعلي استنادًا إلى بيانات موقع العميل، يمكن لشركات الاتصالات إنشاء وضع مربح للجانبين وتعزيز رضا العملاء والمساعدة على دفع نمو الإيرادات. يعمل هذا النهج الاستباقي على تبسيط تجربة العميل وتقليل مخاطر الرسوم غير المتوقعة، ما يؤدي إلى زيادة الرضا والولاء. بالنسبة لشركات الاتصالات ذات هوامش الربح الضيقة والاستثمارات الرأسمالية الكبيرة التي يجب القيام بها، يمكن أن يساعد تحسين تجربة العملاء من خلال التخصيص القائم على البيانات والعروض المستندة إلى الموقع أيضًا على التأثير بشكل كبير على الربحية. يمكن أن يؤدي التخصيص المستند إلى الموقع إلى زيادة الإيرادات بعدة طرق.

• عندما يتلقى العملاء عروضًا ذات صلة بموقعهم الحالي، فمن المرجح أن يقوموا بعمليات شراء أو ترقيات تلقائية.
• تحافظ العروض المخصصة على تفاعل العملاء، ما يقلل من احتمالية تبديل موفر الخدمة.
• عندما يشعر المستخدمون أن شركات الاتصالات الخاصة بهم تفهم احتياجاتهم، فمن المرجح أن يظلوا مخلصين لها.
• تُعدُّ العروض المستهدفة أكثر اقتصادية من حيث التكلفة من الحملات التسويقية المجمعة.
• يمكن أن تساعد المزيد من الفرص لبيع خدمات إضافية أو بيعها بشكل متقاطع، مثل حزم البيانات المتميزة أو حلول المنزل الذكي، على زيادة قيمة بقاء العميل.

عند استخدام بيانات العملاء لتقديم عروض مخصصة في الوقت الفعلي، يجب على شركات الاتصالات، كما هو الحال دائمًا، التعامل مع تلك البيانات بمسؤولية، والتوافق مع المتطلبات التنظيمية والتواصل بشفافية عن استخدام البيانات. يُعدُّ تحقيق التوازن الصحيح بين التخصيص والخصوصية أمرًا أساسيًا للتنفيذ الناجح. ولتحقيق ذلك، تحتاج شركات الاتصالات إلى منصة للبيانات قادرة على توفير الاتساق وقابلية التوسع والأداء مع ضمان الأمان وتوفير مرونة الخدمة والنشر.

موازنة التخصيص والخصوصية من خلال منصة شاملة للبيانات

من خلال استيعاب البيانات ومعالجتها وتنظيمها وتحليلها، يمكن لشركات الاتصالات السلكية واللاسلكية تزويد عملائها بعروض مخصصة في الوقت الفعلي استنادًا إلى موقعهم. ويتضمن هذا الاستفادة من بيانات الموقع من أجهزة المستخدمين، ومعالجتها في الوقت الفعلي، ثم تشغيل عروض مخصصة.

توضح البنية المقدمة هنا كيف يمكننا دمج مكونات Oracle الموصى بها لبناء بنية تحليلات تغطي دورة حياة تحليلات البيانات بأكملها، وهي مصممة لمساعدة شركات الاتصالات السلكية واللاسلكية ومقدمي الخدمات الرقمية على تقديم عروض سياقية في الوقت الفعلي لعملائها وتحقيق مجموعة واسعة من مزايا الأعمال الموضحة أعلاه.

توضح هذه الصورة كيف يمكن استخدام Oracle Data Platform for Telecommunications لتحسين تجارب العملاء من خلال تقديم عروض سياقية استنادًا إلى موقعهم واستخدامهم وتفضيلات الجهاز.

وتشمل المنصة الدعائم الخمس التالية:

1. 1. مصادر البيانات، الاكتشاف
2. 2. استيعاب، تحويل
3. 3. الاحتفاظ، التوقع، الإنشاء
4. 4. التحليل والتعلم والتنبؤ
5. 5. القياس، العمل

تتضمن دعامة الاكتشاف ومصادر البيانات أربع فئات من البيانات.

1. 1. تشمل التطبيقات بيانات من CRM والخدمة والفوترة والاستخدام وكتالوج المنتجات
2. 2. تشمل سجلات الأعمال بيانات من BSS وOSS وCDR وتاريخ الشراء
3. 3- تشمل المدخلات الفنية بيانات من أحداث الشبكة ومجموعات بيانات الأجهزة وجودة الشبكة
4. 4. تشمل بيانات الطرف الثالث Oracle Data Cloud والبيانات الاجتماعية وحزم العروض

تضم دعامة الاتصال والاستيعاب والتحويل أربع إمكانات.

1. 1. يستخدم استيعاب الدفعة أدوات تكامل بيانات OCI وOracle Data Integrator وDB.
2. 2. يستخدم النقل المجمع OCI FastConnect ونقل بيانات OCI وMFT وOCI CLI.
3. 3. يستخدم تغيير رصد البيانات OCI GoldenGate.
4. 4. يستخدم استيعاب التدفق OCI Streaming؜ وKafka Connect.

تتصل جميع الإمكانات الأربع بشكل أحادي الاتجاه في مخزن بيانات الخدمة والتخزين السحابي داخل الركيزة المثابرة، والإشراف، والإنشاء.

علاوة على هذا، يرتبط استيعاب التدفق بمعالجة التدفق ضمن دعامة التحليل والتعلم والتنبؤ.

تتكون دعامة الاستمرار والدقة والإنشاء من أربع قدرات.

1. 1. يستخدم مخزن بيانات العرض Oracle Autonomous Data Warehouse وExadata Cloud Service.
2. 2. يستخدم تخزين السحابة تخزين كائنات OCI.
3. 3. تستخدم المعالجة الدفعية تدفق بيانات OCI.
4. 4. تستخدم الحوكمة OCI Data Catalog.

هذه القدرات مرتبطة بالركيزة. يتصل التخزين السحابي بشكل غير مباشر بمخزن بيانات الخدمة؛ كما أنه متصل بشكل ثنائي الاتجاه بمعالجة الدفعات.

تتصل إمكانيتان في ركيزة التحليل والتعلم والتنبؤ. يتصل مخزن بيانات الخدمة بإمكانية التحليلات والتمثيل المرئي وأيضًا بمنتجات البيانات وإمكانية واجهات برمجة التطبيقات. يتصل التخزين السحابي بإمكانية التعلم الآلي.

تشتمل دعامة التحليل والتعلم والتنبؤ على أربع إمكانات.

1. 1. تستخدم التحليلات والتمثيل المرئي Oracle Analytics Cloud وGraphStudio وموردي البرامج المستقلين (ISV).
2. 2. تستخدم منتجات البيانات وواجهة برمجة التطبيقات مشاركة البيانات الذاتية وبوابة واجهة برمجة التطبيقات والوظائف.
3. 3. يستخدم التعلم الآلي علوم بيانات OCI، وأجهزة Oracle ML، وأجهزة Oracle ML
4. 4- تستخدم معالجة التدفق OCI Goldengate Stream Analytics والجهات الخارجية.

يرصد عمود "التدبير، الفعل" كيف يمكن استخدام تحليل البيانات: من قبل الأفراد والشركاء.

1. 1. تشمل الأشخاص والشركاء تقسيم العملاء، والتحليلات التنبؤية والتنبؤ بتبديل موفر الخدمة ونماذج التسعير الديناميكية والبيع العابر والبيع الرأسي والتحليل/التنبؤ، وتوقع القيمة على مدار العمر.
2. 2. تشمل التطبيقات أنظمة توصيات/خدمات مستندة إلى الموقع، وتحليل السلوك في الوقت الفعلي، وتحليل التوجه
3. 3. الركائز الأساس الثلاثة—الاستيعاب، والتحويل؛ والاستمرار، والدقة، والإنشاء، والتحليل، والتعلم، والتنبؤ—مدعومة بالبنية التحتية، والشبكة، والأمان، وIAM.

ربط البيانات واستيعابها وتحويلها

يتألف حلنا من ثلاث ركائز، يدعم كل منها إمكانيات نظام أساسي محدد للبيانات. توفر الركيزة الأولى إمكانية توصيل البيانات واستيعابها وتحويلها.

ثمة أربع طرق رئيسية لإدخال البيانات في بنية لتمكين شركات الاتصالات من تقديم عروض مخصصة في الوقت الفعلي.

• لبدء عمليتنا، سنقوم بتمكين عمليات الاستخراج في الوقت الفعلي أو في الوقت الفعلي تقريبًا (يُشار أحيانًا إلى الاستيعاب في الوقت الفعلي تقريبًا باسم الاستيعاب "في الوقت المناسب"، ما يعني استيعاب البيانات في وقت واحد نافذة تتيح تحديد سياق العميل وعرض العرض عليه أثناء الحفاظ على هذا السياق) لاستيعاب البيانات من منتجات إدارة علاقات العملاء للمؤسسات وأنظمة العروض باستخدام Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GoldenGate. يجب استيعاب بيانات كتالوج العروض وبيانات قواعد التوفر والأهلية في الوقت الفعلي القريب لضمان الالتزام الصارم بإلغاء الاشتراك/التسجيل والقواعد التنظيمية. تكون هذه البيانات عادةً ارتباطية في طبيعتها ويتم الحصول عليها من تطبيقات المؤسسة. يستخدم OCI GoldenGate تسجيل بيانات التغيير (CDC) لاكتشاف أحداث التغيير في الهيكل الأساسي للأنظمة التي تقدم العمليات التشغيلية التي تحتاج إلى الخدمة (على سبيل المثال، إنشاء عملية جديدة والعرض ومشكلة شبكة العميل والعميل باستخدام جهاز جديد أو أخذ خدمة جديدة وغير ذلك) ويرسل البيانات في الوقت الحقيقي إلى طبقة الثبات و/أو طبقة التدفق. توفر OCI GoldenGate آلية CDC التي يمكنها معالجة تغييرات المصدر بشكل غير سائد عن طريق معالجة ملفات السجل الخاصة بالمعاملات المكتملة وتخزين هذه التغييرات المسجلة في ملفات المسار الخارجية بشكل مستقل عن قاعدة البيانات. يتم بعد ذلك نقل التغييرات بشكل موثوق إلى قاعدة بيانات الترحيل. تستخدم وحدة معرفة اليومية (JKM) بيانات التعريف التي يديرها Oracle Data Integrator لإنشاء جميع ملفات تكوين OCI GoldenGate ومعالجة جميع التغييرات التي اكتشفتها OCI GoldenGate في منطقة التخزين المؤقت. سيتم تحميل هذه التغييرات إلى مستودع البيانات المستهدف باستخدام تعيينات التحويل التعريفية لـ Oracle Data Integrator. تتيح هذه البنية إمكانية إعداد تقارير منفصلة في الوقت الفعلي عن جداول مناطق التخزين المؤقت التي تمت تسويتها بالإضافة إلى تحميل البيانات وتحويلها إلى جداول مستودع البيانات التحليلية.
• بعد ذلك، سنقوم بتمكين النقل المجمع لبيانات المعاملات التشغيلية القديمة لتدريب النماذج وتحليلات اتجاه العرض. تُستخدم خدمات النقل المجمع في الحالات التي يلزم فيها نقل كميات كبيرة من البيانات إلى Oracle Cloud Infrastructure OCI للمرة الأولى، على سبيل المثال، البيانات من المستودعات التحليلية المحلية الحالية أو مصادر السحابة الأخرى. ستعتمد خدمة النقل المجمّع المحددة التي سنستخدمها على موقع البيانات وتكرار النقل. على سبيل المثال، قد نستخدم خدمة OCI Data Transfer أو OCI Data Transfer Appliance لتحميل كمية كبيرة من البيانات المحلية من التخطيط التاريخي أو مستودعات تخزين البيانات. عندما يجب نقل كميات كبيرة من البيانات بشكل مستمر، نوصي باستخدام OCI FastConnect، التي توفر اتصال شبكة خاصة مخصصًا وعالي النطاق بين مركز بيانات العميل وOCI.
• تُعدُّ القدرة على تحليل بيانات موقع العميل من مصادر متعددة في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية لتقديم العروض المناسبة والسياقية. في حالة الاستخدام هذه، نستخدم دمج البيانات لاستيعاب كل البيانات المقروءة من أحداث العملاء أو الأحداث الداخلية من خلال التفاعلات عبر الأجهزة المحمولة، وIoT، والاتصالات من جهاز إلى جهاز، وغيرها من الوسائل. يمكن أن تنشأ التدفقات من مجموعة متنوعة من المصادر الداخلية (الشبكة) والخارجية (إشارة) ويمكن أن تشمل بيانات الموقع وبيانات تفاعل العملاء، وبيانات الحركة وبيانات الوسائط الاجتماعية. يتم استيعاب البيانات (الأحداث)، وتحدث بعض التحويلات/التجميعات الأساسية قبل تخزينها في مخزن كائنات OCI. يمكن استخدام تحليلات التدفق الإضافية لتحديد ارتباط أحداث الموقع وبدء إرسال العروض السياقية إلى العميل، ويمكن تغذية أي أنماط محددة (يدويًا) بحيث يمكن فحص البيانات الأولية باستخدام علوم بيانات OCI.
• على الرغم من تطور الاحتياجات في الوقت الفعلي، فإن الاستخراج الأكثر شيوعًا من أنظمة إدارة تفضيلات المنتجات والعملاء والتسويق هو نوع من استيعاب الدفعات باستخدام عملية استخراج وتحويل وتحميل. يُستخدم استيعاب مجموعة المعالجة لاستيراد البيانات من الأنظمة التي لا يمكنها دعم تدفق البيانات (على سبيل المثال، بعض أنظمة الفوترة والتصنيف القديمة). يمكن استيعاب هذه المستخلصات بشكل متكرر، في كثير من الأحيان كل 10 أو 15 دقيقة، ولكن لا تزال مجموعة في طبيعتها حيث يتم استخراج مجموعات من المعاملات ومعالجتها بدلاً من المعاملات الفردية. تقدم OCI خدمات مختلفة لمعالجة استيعاب الدفعة، مثل خدمة تكامل بيانات OCI الأصلية وOracle Data Integrator تعمل على طبعة OCI Compute. وسيستند اختيار الخدمة في المقام الأول إلى تفضيلات العملاء وليس إلى متطلبات تقنية.

الحفاظ على البيانات ومعالجتها وتنظيمها

يتم بناء استمرارية البيانات ومعالجتها على ثلاثة مكونات. سيستخدم بعض العملاء جميعهم، بينما سيستخدم آخرون مجموعة فرعية. اعتمادًا على وحدات التخزين وأنواع البيانات، يمكن تحميل البيانات إلى تخزين الكائنات أو تحميلها مباشرةً إلى قاعدة بيانات علائقية منظمة للتخزين الدائم. عندما نتوقع تطبيق إمكانات علوم البيانات، يتم عادةً تسجيل البيانات التي يتم استرجاعها من مصادر البيانات في شكلها الأولي (كملف أصلي غير معالج أو استخراج) وتحميلها من أنظمة المعاملات إلى مخزن السحابة.

• التخزين السحابي هو طبقة الاحتفاظ بالبيانات الأكثر شيوعًا في النظام الأساسي للبيانات. ويمكن استخدامها مع كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يعد تخزين كائنات OCI وتدفق بيانات OCI وOracle Autonomous Data Warehouse اللبنات الأساسية. يتم تسجيل البيانات المسترجعة من مصادر البيانات بصيغتها الأولية وتحميلها إلى تخزين كائنات OCI. مخزن كائنات OCI هو طبقة استمرار البيانات الأساسية، وSpark في تدفق بيانات OCI هو محرك المعالجة الدفعية الأساسي. تتضمن المعالجة الدفعية العديد من الأنشطة، بما في ذلك المعالجة الأساسية للضوضاء وإدارة البيانات المفقودة والتصفية بناءً على مجموعات البيانات الصادرة المحددة. تتم إعادة كتابة النتائج إلى طبقات مختلفة من تخزين الكائنات أو إلى مخزن علائقي دائم استنادًا إلى المعالجة المطلوبة وأنواع البيانات المستخدمة.
• نستخدم الآن متجر بيانات الخدمة للحفاظ على بياناتنا المنسقة في نموذج محسن لأداء الاستعلام وتقديم عرض شامل للعميل. يوفر مخزن بيانات الخدمة طبقة علائقية مستمرة تستخدم لخدمة بيانات منسقة عالية الجودة للمستخدمين النهائيين مباشرة عبر أدوات مستندة إلى SQL. في هذا الحل، يتم تكوين طبعة Oracle Autonomous Data Warehouse كمخزن بيانات يخدم مستودع بيانات المؤسسة، وإذا لزم الأمر، متاجر بيانات على مستوى النطاق أكثر تخصصًا. كما يمكن أن يكون مصدر البيانات أيضًا لمشروعات علوم البيانات أو المستودع المطلوب لـ Oracle Machine Learning. قد يأخذ مخزن بيانات الخدمة أحد الأشكال المتعددة، بما في ذلك Oracle MySQL HeatWave أو Oracle Database Exadata Cloud Service أو Oracle Exadata Cloud@Customer.

تحليل البيانات والتعلم والتنبؤ

يتم تسهيل إمكانية التحليل والتعلم والتنبؤ من خلال ثلاثة مناهج تقنية.

• تتيح تحليلات تدفق OCI GoldenGate الاستيعاب المستمر لبيانات التدفق من المصادر، بما في ذلك بيانات الموقع. يتم الحصول على هذه البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة GPS وتطبيقات الأجهزة المحمولة لتحديد موقع العميل وسلوكه. يوفر هذا بنية قائمة على الأحداث إذ تتم معالجة البيانات كسلسلة من الأحداث. في هذه الحالة، تمثل الأحداث تحركات المستخدم أو مشغلات الحد الجغرافي أو أي تكرارات أخرى ذات صلة. تُعالج أحداث الحدود الجغرافية، التي تشير إلى وقت دخول المستخدم أو خروجه من المناطق الجغرافية المحددة سلفًا في الوقت الفعلي. يمكن للمشغلات المحددة جغرافيًا هذه بدء الإجراءات على الفور، مثل تقييم القواعد المحددة سلفًا للعروض المخصصة استنادًا إلى الموقع الحالي للمستخدم. يسمح الحل بالتكامل السلس مع مصادر البيانات الخارجية، وإثراء التحليل في الوقت الفعلي بسياق إضافي. يمكن دمج البيانات الخارجية، مثل الظروف الجوية أو الأحداث المحلية، ديناميكيًا في مسار المعالجة لتعزيز أهمية العروض وتخصيصها وتمكين ردود الفعل في الوقت الفعلي وإطلاق الإجراءات وإنشاء عروض مخصصة استنادًا إلى السياق والموقع الحاليين للمستخدم.
• تُعدُّ إمكانات التحليلات المتقدمة أمرًا بالغ الأهمية لتحديد سلوكيات العملاء لتقديم عروض مخصصة، بما في ذلك الميل الاستيعابي والتحليل السياقي. في حالة الاستخدام هذه، نعتمد على Oracle Analytics Cloud لتقديم التحليلات والتمثيلات المرئية. يتيح ذلك للمؤسسة إمكانية استخدام التحليلات الوصفية (يتناول الاتجاهات الحالية مع الرسوم البيانية والتخطيطات البيانية) والتحليلات التنبؤية (يتنبأ بالأحداث المستقبلية، ويحدد الاتجاهات، ويحدد احتمالية النتائج غير المؤكدة) والتحليلات الإرشادية (تقترح إجراءات مناسبة تؤدي إلى اتخاذ القرارات المثلى).
• تتجاوز التحليلات التوجيهية التنبؤ بالنتائج وتقدم توصيات بشأن أفضل مسار عمل. يمكن لشركات الاتصالات السلكية واللاسلكية استخدام التحليلات التوجيهية لفهم تفضيلات العملاء الفردية وتخصيص العروض المستندة إلى الموقع لتتناسب مع احتياجاتهم واهتماماتهم. ومن خلال تطبيق نماذج تنبؤية على البيانات القديمة، يمكن لشركات الاتصالات السلكية واللاسلكية التنبؤ بالنتائج المستقبلية واتخاذ قرارات استباقية. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية على تحديد العرض الأنسب للعميل وتوقع سلوك العميل وتحديد الفرص المحتملة للعروض التي سيتم وضعها في السياق وتحسين قبول العرض.
• بالإضافة إلى التحليلات المتقدمة، يتم استخدام علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل متزايد للبحث عن الحالات الشاذة والتنبؤ بمكان حدوث زمن انتقال العملية وتحسين رحلة العميل. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي لتحديد السياق وتقسيم العملاء، والتسويق الشخصي. من خلال التعلم المستمر من البيانات الجديدة، يمكن لهذه النماذج تكييف أدائها مع مرور الوقت وتحسينها، ما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وزيادة الربحية. يمكن استخدام OCI Data Science وOCI AI Services وOracle Machine Learning في قواعد البيانات.
• نستخدم أساليب التعلم الآلي وعلم البيانات لبناء نماذجنا التنبؤية وتدريبها. يمكن بعد ذلك نشر نماذج التعلم الآلي هذه للتسجيل عبر واجهات برمجة التطبيقات أو تضمينها كجزء من خط أعمال تحليلات تدفق OCI GoldenGate. في بعض الحالات، يمكن نشر هذه النماذج في قاعدة البيانات باستخدام Oracle Machine Learning Services REST API (لإجراء ذلك، يجب أن يكون النموذج بصيغة Open Neural Network Exchange). بالإضافة إلى ذلك، يمكن نشر علوم بيانات OCI لأجهزة الكمبيوتر المحمولة التي ترتكز على Jupyter/Python أو Oracle Machine Learning لخوارزميات تعلم الآلة والحواسيب المحمولة Zeppelin داخل مخزن بيانات المعاملات أو الخادم. وبالمثل، يمكن لـ Oracle Machine Learning وOCI Data Science، إما بمفردها أو بالاشتراك معها، تطوير نماذج توصيات/قرارات. يمكن نشر هذه النماذج كخدمة، ويمكننا نشرها خلف بوابة واجهة برمجة تطبيقات OCI ليتم تقديمها على أنها "منتجات بيانات" وخدمات. وأخيرًا، بمجرد إنشائها، يمكن نشر نماذج التعلم الآلي في التطبيقات التي تعد جزءًا من نظام اتخاذ القرارات التشغيلية (إذا كان مسموحًا بذلك).
• المكون النهائي ولكن الحرج هو حوكمة البيانات. سيتم توفير ذلك من خلال كتالوج بيانات OCI، وهو خدمة مجانية توفر إدارة البيانات وإدارة البيانات الوصفية (للبيانات الوصفية التقنية وبيانات تعريف الأعمال) لجميع مصادر البيانات في النظام البيئي للنظام الأساسي للبيانات. تعد OCI Data Catalog أيضًا مكونًا مهمًا للاستعلامات من Oracle Autonomous Data Warehouse إلى OCI Object Storage حيث توفر طريقة لتحديد موقع البيانات بسرعة بغض النظر عن طريقة التخزين الخاصة بها. وهذا يسمح للمستخدمين والمطورين وعلماء البيانات باستخدام لغة وصول مشتركة (SQL) عبر جميع مخازن البيانات المستمرة في البنية.

استخدام بياناتك لتحسين تجارب العملاء وتعزيز الولاء

بفضل دعم دورة حياة تحليلات البيانات بأكملها، توفر Oracle Modern Data Platform لشركات الاتصالات السلكية واللاسلكية الأدوات والأداء والأمان والمرونة التي تحتاجها لتزويد العملاء بعروض مخصصة في الوقت الفعلي قائمة على الموقع. يمكن أن يحقق هذا النهج التسويقي ميزات كبيرة لكل من العميل وشركة الاتصالات، بما في ذلك ما يلي:

• تجارب العملاء المحسنة: يتلقى العملاء عروضًا مفيدة متى وأينما كانوا أكثر قيمة ويمكنهم قبولها بأقل جهد.
• تحسين معدلات قبول العرض وزيادة قيمة عمر العميل: من المرجح أن يقبل العملاء العروض التي يريدونها ويحتاجونها بالفعل، والتي يمكن أن تساعد على زيادة المبيعات.
• تحسين القدرة على اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم: يمكن أن تساعد تجارب العملاء الفائقة جنبًا إلى جنب مع تقديم الخدمة الفعال والتسعير التنافسي والعروض المبتكرة في تعزيز ولاء العملاء وتقليل معدل تبديل العملاء.
• تحسين الميزة الاقتصادية من حيث التكلفة: العروض المستهدفة هي عموما أكثر نجاحًا من الحملات التسويقية الجماعية، ما يسمح لشركات الاتصالات السلكية واللاسلكية لرؤية عائد أقوى على استثماراتها.
• نمو الإيرادات: يمكن أن يساعد تحسين ولاء العملاء وتعميق المشاركة وتوسيع فرص البيع المتقاطع والبيع الرأسي المستهدفة، وتحسين الإنفاق التسويقي وزيادة قيمة بقاء العملاء، شركات الاتصالات على اكتساب ميزة في سوق تنافسية ودفع نمو الإيرادات.