bodais 自動進化型データ解析
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通 信 × データ活用

「トラフィックの需要予測」「顧客分析」など、通信業界におけるデータ解析ソリューションをご紹介

課題1 トラフィックの需要予測

解決方法

過去のデータトラフィックや、利用の多かった曜日、時間帯、利用のあった顧客の端末の種類、ウェブ上で開催されるイベントの有無などのデータを利用して、一定以上のトラフィックが必要とされる確率を予測します。

データ解析による効果

いつ、一定以上のトラフィックが必要になりそうかを事前に把握することで、安定した回線の確保と、サーバー強化など事前準備を計画的に行えます。また、需要予測をもとに、最適な価格を導き出すこともでき、供給側だけではなく受給側においても効果を発揮します。


課題2 顧客分析

解決方法

顧客の年齢や性別、職業、月々の利用データ量や、契約開始日や契約継続期間、契約プラン等のデータを解析し、ペルソナ構築に活用します。

データ解析による効果

客観的なデータに基づくペルソナを作成し、ターゲットに対する最適なアクションをとれます。また、自社の強みを発揮しやすいターゲットを明らかにし自社にとってポテンシャルの高いターゲットのボリュームがわかります。


課題3設備保全の効率化

解決方法

機器・設備やシステムのメンテナンスデータや、故障の履歴データを用いて、故障の確率を1台1台予測します。故障する確率の予測だけでなく、故障しやすい症状の予測も可能です。

データ解析による効果

1台1台、機器・設備やシステムの故障確率がわかるので、機器・設備やシステムが故障してしまう前に故障の確率が高いところから優先的に点検を実施することができます。 故障の数を削減することで、修繕費や修理中にストップする作業を削減でき、その分のコスト削減、リスク把握につながります。
また、故障の確率を高めている要因が明らかになるので、定期点検の点検項目を適正化や、故障の確率を低くするような点検頻度の最適化も可能にします。