El Analisis Predictivo ayuda a Si.mobil a ahorrar millones de euros al año

Simobil reduce millones de euros en churn con Análisis Predictivo. Smart TelcosCuando se está compitiendo en un mercado con otros pesos pesados, ¿cómo asegurar la lealtad de los clientes actuales y cómo atraer a otros nuevos? El mercado esloveno de telecomunicaciones no es ajeno a este dilema, con cuatro operadores móviles y otros tres proveedores móviles disputándose los celulares de dos millones de usuarios. El resultado de esta lucha ha sido la caída de los precios de los servicios y aparatos, con el consiguiente retroceso de los márgenes de ganancias. Para revertir esta situación Si.mobil invirtió en modelos analíticos de predicción del churn construidos sobre SPSS Modeler.

Frente a márgenes de ganancias cada vez más exiguos, los operadores de telecomunciaciones deben ponerse creativos y encontrar maneras de reducir costos, asegurar la lealtad de los clientes actuales y atraer a otros nuevos a fin de ganar ventaja sobre los rivales.
Al invertir en IBM SPSS Modeler, el proveedor esloveno Si.mobil puede ahora predecir qué equipos tienen mayor propensión a ser adquiridos por los clientes, y qué clientes es más probable que cambian a la competencia.

Estas nuevas capacidades analíticas jugaron un papel crítico a la hora de ayudar a Si.mobil a diferenciarse del resto de los operadores con un mejor servicio al cliente, reducir su inversión en hardware móvil y retener a los clientes con acciones de marketing proactivas y targeteadas. Como resultado, la compañía pudo incrementar sus ganancias y ganar market share.

De un vistazo:

La necesidad
Para properar en un mercado altamente competitivo, el proveedor esloveno Si.mobil deseaba encontrar nuevas maneras de reducir costos e incrementar las ganancias. Detectó la retención de clientes y la inversión que estos hacen en equipos nuevos como áreas críticas para mejorar.

La solución
Si.mobil implementó una poderosa solución analítica que lo ayudó a conocer más profundamente el comportamiento de sus clientes, de modo de predecir qué usuarios van a ir con la competencia o con qué aparatos van a hacer un upgrade de tecnología.

El beneficio
Predecir la fuga de clientes ayuda a Si.mobil a incrementar la retención un 10%, lo que supone ahorros del orden del 1,1 millones de euros al año. Por otro lado, predecir qué equipos querrán comprar los clientes le permite a la compañía reducir la inversión en hardware por 1 millón de euros al año.

Descargar el caso Si.mobil completo

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Posted on by BigData in Blog