台灣之星善用大數據 代收營收年增逾4成

【記者謝政儒台北報導】資料驅動時代來臨,越來越多企業體認到有效運用大數據,能補足過往傳統數據應用處理的不足,做出更明快準確的決策、優化商業策略規劃;根據Statista.com公布的資訊顯示,大數據市場規模將可望從2011年的76億美元在2026年挺升至922億美元,在15年期間大幅成長超過11倍。

台灣之星行銷事業部資深副總經理朱曉幸表示,台灣之星自開台便時刻留心市場變化,積極投入品牌數位化布局;做為數位原生的電信業者,我們認為數據的應用不該僅集中於一個大數據團隊,而是應該在組織體系中開枝散葉,讓全體員工都能養成大數據思維成為通識化的技能基礎,除此之外,藉『數據力』挖掘與創造用戶需求等行銷應用更應是領頭羊,台灣之星長期深耕大數據,一路領先同業廣泛應用於電信代收、行動APP、T STAR智慧諮詢專家、網路建設等多元面向。未來,台灣之星相信數據力等『看不到』的競爭力將會成為企業脫穎而出的決勝關鍵,於公司各範疇精準導入大數據與人工智慧等科技工具,透過分析海量數據提出具價值的商業洞察,有效提升營運綜效與用戶體驗。

台灣之星表示,秉持「低成本、高效益」的經營理念,洞悉電信業掌握大量資料的優勢,在全公司的各功能單位導入大數據應用,透過分析巨量數據提煉具價值的商業洞悉,找到消費者的潛在需求;跳脫電信業傳統上被認為無法利用數據變現的「低成就者」角色,善用分析成果架構對應模型,精準調整用戶額度、定位網路高負荷區域及推薦功能/服務/產品等,藉以提升整體營運績效,帶動營收成長,同時優化用戶的個人化體驗。

根據資料統計,大數據已廣泛應用於探索、分析運用、預測模擬、自動化與洞察,其中在大數據支持下,商業價值可呈倍數增長,舉例來說若用於分析運用商業價值可提升3倍,自動化為8倍,洞察則高達16倍。

台灣之星也在實體門市導入「T STAR智慧諮詢專家」,運用網路門市搜集的上億筆使用者資訊,經由大數據交叉分析超過400項參數,依消費者決策模式以定義多種銷售模組,門市人員只要3步驟、60秒就能輕鬆針對消費者個人化需求找到合適的資費方案與手機類型,推薦結果也會同時自動匯入學習,使得下一次推薦更加精確,幫助提升成交率並增加客戶忠誠度,整體客戶服務滿意度達98%。

除優化個人化體驗外,台灣之星也成功藉大數據應用挹注電信代收營收成長動能,包括經由大數據分析推薦漫遊、OTT等加值服務,交叉銷售提升轉換率,以OTT加值服務內容推薦功能為例,運用大數據架構用戶行為模型,即時從眾多OTT合作夥伴提供的服務中,推薦最適合每個用戶的選項,用戶可自行決定是否進一步申辦,機制上線至今推薦成功率逾5成,合作夥伴在過去3年成長近2倍。

透過優化風險計算邏輯、最佳化信用額度與系統更新,在電信代收用戶的信用評等上建立最適額度模型,藉由分析用戶輪廓、每月繳款情況、電信代收的消費行為等參數,預測用戶滯納風險,對於潛在風險低的用戶調升額度,進而為公司擴大營收,同時,也導入大數據應用處理大量的用戶交易紀錄,建立自動機制調整壞帳率與高貢獻度用戶的使用額度,藉此避免營業損失並減少人員作業時間;相較採用大數據前,電信代收營收年增逾4成。

今年第三季起,台灣之星也將進一步整合數位平台與大數據用戶體驗應用,實現行動APP版位每日個人化自動更新,透過用戶過往使用行為分析及機器學習演算持續調整模型參數,提供最貼近每個用戶需求的適切內容,預期點擊率將成長達2成。

(自立晚報2019/07/18)
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