機械学習が通信業界にもたらすメリット

通信分野における機械学習技術は、ネットワーク事業者がサービス品質を向上させ、利益を増やし、顧客離れを減らすのに役立つことはよく知られています。スマートフォンなどのスマートデバイスの利用者が増えるにつれ、通信業界での売上増加の可能性も高まっています。そして、通信事業者は顧客維持を確実にするためにサービスを改善したいと考えています。主要なトレンドを位置づけ、その戦略がどのように実行されるかに焦点を当てることは、現在通信ベンダーが直面している課題の一部です。会社の戦略をマッピングしてタワーを修復することとは別に、競合他社の戦略とソーシャル メディアをマッピングすると、ビジネスが顧客にリーチするためのより広い基盤を獲得するのに役立ちます。機械学習は、提供された情報とアルゴリズムから学習し、さまざまな業界に大きな影響を与える出力を返すテクノロジーです。通信分野における ML テクノロジーは、さまざまな方法でプロバイダーに役立ちます。

1. サービスを改善し、利益を増やす

ソーシャル メディアは、単なるコミュニケーション ポータルから本格的なビジネス プラットフォームへと変化し、企業が多数の顧客にリーチできるようになりました。ソーシャル メディアのもう 1 つの利点は、企業を世界的な舞台に立たせることです。これらの情報源からの情報は、顧客が自社のサービスについてどう思っているかを理解し、顧客維持率を高めるためにどのように改善に注力すればよいかを理解するのに役立つため、企業にとって非常に重要です。通信分野で機械学習を利用することで、企業は機械に入力されたアルゴリズムに基づいて戦略を変更する方法に重点を置くことができます。顧客体験を向上させ、顧客維持を確実にするもう 1 つの方法は、損傷したタワーの修復にかかる時間と、顧客がサービスを利用できない時間を短縮することに重点を置くことです。休止状態のタワーと休止状態のタワーを保護する従来の方法は、それらを物理的に同じ場所に配置することです。通信機器の機械学習の助けを借りて、これらの塔は起こりうる障害について制御室と通信することができます。企業が上空からの脅威に気付いた場合、すぐにメンテナンスチームを派遣してタワーを修理し、問題を直ちに解決することに集中できます。

2. 顧客離れを減らす

現在の市場状況は、新しい通信事業者の出現により過熱しており、顧客離れが常態化しています。顧客離脱率が上昇するにつれて、企業はサービスの改善方法、顧客離脱を回避できるサービスの提供方法、そして自社が顧客中心主義であることを顧客に認識してもらう方法に重点を置くことができます。通信業界で ML を使用すると、企業は顧客が他の企業に乗り換える理由や、顧客離れを減らすためにポリシーを更新する方法を追跡できます。