USE CASE

Télécom

Les acteurs des télécoms maîtrisent depuis bien longtemps la collecte, le stockage, le traitement et l’analyse des données. De nos jours, l’enjeu principal des entreprises est de valoriser l’ensemble de ces données afin d’améliorer leur performance et leur productivité.

Améliorer la qualité de service en téléphonie fixe et mobile ainsi que le taux de renouvellement et réduire le nombre de mauvais payeurs

Pour qui ?

Un opérateur du secteur de la téléphonie et des télécoms.

Quels résultats ?

Grâce à la détection de bugs et des incidents ainsi que la mise en place d’indicateurs clés de performance (KPI) très efficaces et calibrés sur les ressentis clients, l’opérateur a enregistré une nette amélioration de la qualité de service : forte réduction des appels vers la hotline (-15%), réduction du nombre des développeurs en charge des détections de bugs (-25%), amélioration du taux de satisfaction client (+10 points).
En mettant en place des process de maintenance prédictive de prédétection des équipements défaillants, l’opérateur a enregistré une forte réduction du nombre d’incidents, représentant 5 000 équipements par mois (swap prédictif).
De plus, cela a permis une diminution du taux de churn (perte d’abonnés) et du nombre d’impayés grâce à l’identification des facteurs techniques en cause, représentant 30% des facteurs globaux.

Comment ?

Des méthodes de Machine Learning ont été mises en place pour identifier et détecter les variables techniques ayant un fort impact sur les clients (qu’est-ce qui les incite à appeler la hotline ? À devenir un mauvais payeur ? Etc.), détecter et corriger les bugs, prédétecter les appareils défaillants et mettre en place des KPI liés au ressenti client.

    nos autres use cases

    La diversité de nos expériences nous permet aujourd’hui de pouvoir répondre à de nombreuses problématiques métier. Notre ambition est de démocratiser nos solutions à tous les secteurs d’activité et toutes les tailles d’entreprise.

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    Nous vous accompagnons dans votre transformation par la Data et sur toute la chaine de valeur, du Big Data à la Data Science