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Deutsche Telekom
Riduzione del tasso di perdita dei clienti del 5-10%

Caratteristiche chiave

Categoria

Telecomunicazioni

Sede

Sede centrale: Bonn, Germania

Caratteristiche salienti della soluzione

  • Piattaforma dati moderna: Cloudera Enterprise con SDX
  • Carichi di lavoro: Data Science, Data Engineering, Data Warehouse
  • Componenti chiave: Apache Impala, Apache Spark, Cloudera Altus Data Warehouse, Cloudera Data Science Workbench
  • Strumento BI e di analisi: Tableau, R Studio, Knime
  • Strumento ETL: Datameer

Applicazioni supportate

  • Analisi della qualità della rete e prevenzione delle frodi
  • Customer 360 per campagne mirate e prevenzione della perdita clienti

Fonti di dati

  • Traffico di rete
  • Campagne di marketing
  • CRM

Impatto

  • Il CRM e il miglioramento del targeting delle campagne hanno portato decine di migliaia di euro di ricavi a livello del gruppo
  • Tasso di perdita dei clienti ridotto del 5-10%
  • Tasso di perdita di utili dovuta a casi di frode ridotto del 10-20%
  • Efficienza operativa migliorata del 50%

Grazie a una piattaforma dati Cloudera, Deutsche Telekom ha migliorato il rilevamento delle frodi, la gestione delle relazioni con i clienti, la qualità della rete e l'efficienza operativa.

Deutsche Telekom è uno dei più importanti provider di telecomunicazioni europei e serve oltre 150 milioni di clienti in tutto il mondo.

Sfida

Prevenire le frodi sulla rete è una sfida importante per le telecomunicazioni e quindi anche per Deutsche Telekom. I volumi di dati di rete da raccogliere e analizzare sono enormi e l'impossibilità di rispondere praticamente in tempo reale a eventi sospetti può avere conseguenze catastrofiche.

"Ci sono periodi in cui le frodi non sono frequenti, poi all'improvviso vi è un picco che provoca la perdita di centinaia di migliaia di euro in una giornata", racconta Ondrej Machacek, senior manager di architettura e integrazione di Deutsche Telekom.

Per individuare meglio i modelli fraudolenti, gli analisti di Deutsche Telekom dovevano poter acquisire e analizzare un volume molto maggiore di dati di rete. I dati raccolti venivano acquisiti in silos, fattore che limitava la visibilità e rendeva impossibile il machine learning su larga scala.

Inoltre, creando una visualizzazione dei dati a livello aziendale (dai dati di rete a quelli CRM), Deutsche Telekom è riuscita anche a capire meglio i propri clienti e ad affrontare proattivamente le problematiche relative alla qualità del servizio, migliorando la soddisfazione dei clienti.

La soluzione

Utilizziamo i big data e l'analisi per due scopi principali. Il primo è quello di migliorare la nostra efficienza interna, incrementare l'efficacia del sistema, ridurre i costi e così via. Ma la cosa più importante è consentire ai nostri collaboratori e ai nostri clienti di usufruire di nuove soluzioni, ad esempio nel campo del rilevamento delle frodi.

-Heinz Sandermann, Architetto responsabile, Business Intelligence, Fatturazione e Prodotti, Deutsche Telekom

Grazie a una piattaforma dati Cloudera, Deutsche Telekom ha migliorato il rilevamento delle frodi, la gestione delle relazioni con i clienti (CMR), la qualità della rete e l'efficienza operativa. Applicando il machine learning e l'intelligenza artificiale, l'azienda individua i problemi di rete prima dei clienti e riesce a rilevare gli schemi di frode e le minacce in tempo reale prima che interessino l'azienda. Apache Impala consente agli analisti di consultare rapidamente i dati per intraprendere velocemente azioni basate sugli insight.

Implementazione

Deutsche Telekom ha deciso di costruire la propria piattaforma dati moderna su Cloudera per la sua capacità di ospitare enormi set di dati in streaming, offrendo un ambiente che renda possibile machine learning e analisi rapida e, al contempo, affidabilità di livello enterprise, un'esperienza di dati condivisa e stabilità.

"Gli insight di analisi sono fondamentali per noi perché ci permettono di differenziarci e di creare più valore per i nostri clienti", spiega Sven Löffler, Business Development Executive di Deutsche Telekom. "Con Cloudera Altus Data Warehouse, Cloudera Data Science Workbench e SDX [Shared Data Experience], siamo riusciti a creare il nostro Telekom Data Intelligence Hub: una piattaforma e un ecosistema affidabili e completamente gestiti, sulla quale i nostri utenti possono scambiare e analizzare i dati, sviluppando più facilmente e con maggior sicurezza applicazioni multifunzione basate sui dati."   

Risultati

La piattaforma dati moderna di Deutsche Telekom porta risultati tangibili in tutta l'azienda.

  • Riduzione delle frodi: Deutsche Telekom sfrutta l'elaborazione di dati su larga scala e ad alta velocità e l'interrogazione interattiva all'interno di Cloudera per migliorare la qualità della rete e individuare le attività fraudolente in tempo reale. Deutsche Telekom ritiene che questa visibilità riesca a ridurre del 10-20% le perdite di utili dovute ad attività fraudolente.
  • Migliore soddisfazione del cliente: sono riusciti a comprendere più a fondo le esigenze e i desideri dei clienti. Deutsche Telekom ha dato vita a un'unica visione aziendale dei clienti, che ha portato a campagne più mirate, generando utili per decine di migliaia di euro e riducendo il tasso di abbandono dei clienti del 5-10%.
  • Miglioramento dell'efficienza operativa: grazie alla moderna piattaforma dati, l'azienda agisce sempre più rapidamente, portando a un miglioramento dell'efficienza operativa del 50%.