[Analyse de sentiment]

Qualité de service – Taux de churn – Recouvrement dans les telecom

Les acteurs des télécoms maîtrisent depuis bien longtemps l’usage des données. Ils font face à un triple enjeu touchant plusieurs services : le service client, le marketing, le service commercial et le service de recouvrement.

Améliorer la qualité de service en téléphonie fixe et mobile, augmenter le taux de renouvellement de contrat et réduire le nombre de mauvais payeurs.

Pour qui ?

Un opérateur du secteur de la téléphonie et des télécoms.

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.

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.

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