Data Analytics nach Maß Sechs Fragen und Antworten für Telekommunikationsanbieter. Deloitte + Fraunhofer IAIS März 2014

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1 s Data Analytics nach Maß Sechs Fragen und Antworten für Telekommunikationsanbieter Deloitte + Fraunhofer IAIS März 2014

2 Inhalt Datability und Data Analytics Sechs Fragen und Antworten im Fokus 1.) Wie wird Kundenzufriedenheit zum operativen Erfolgsfaktor? 2.) Wie biete ich meinen Kunden die richtigen Produkte an? 3.) Wie kann ich Mobile Advertising gezielter einsetzen? 4.) Wie monetarisiere ich mein Wissen über Zielgruppen, Verkaufsregionen und Orte? 5.) Wie kann ich die Auslastung meiner Netzinfrastruktur gezielter optimieren? 6.) Wie reagiere ich auf das Verhalten meiner Wettbewerber? Zusammenfassung und Handlungsempfehlungen 1

3 Datability und Data Analytics 2

4 Das Telekommunikationsumfeld wird immer komplexer, Data Analytics bietet in diesem Spannungsfeld zusätzliche Orientierung Telekommunikations-Ökosystem Der Lebenszyklus operativer Entscheidungen verkürzt sich immer mehr. Insbesondere Unternehmen der Telekommunikationsbranche treffen ihre Entscheidungen in einem zunehmend komplexen Spannungsfeld. Gesetzgeber rechtlichgesellschaftliche Ebene Regulatorische Anforderungen, gesättigte Märkte, ein intensiver Wettbewerb, neue Kundenanforderungen und das Aufkommen neuer Akteure machen den TK-Markt anspruchsvoll. Die Fähigkeit, agil auf neue Kräfte und Situationen reagieren zu können, verschafft Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Kunden Wettbewerb TK- Anbieter Netz Data Analytics wird so zunehmend zum kritischen Erfolgsfaktor. Neben internen Strukturen und Prozessen verändert Data Analytics nicht nur die IT-Landschaft. Stattdessen werden nahezu alle Unternehmensbereiche im täglichen Geschäft nach innen effizienter und nach außen vielfältiger. Partner Gesellschaft Markt- und Unternehmensebene 3

5 Telekommunikationsanbieter sehen sich derzeit mit unterschiedlichsten Herausforderungen konfrontiert Wesentliche Handlungsfelder Der Telekommunikationsmarkt in Deutschland nähert sich der Sättigungsgrenze. Discount- Anbieter drücken auf Preise und Margen, das weitere Wachstum ist begrenzt. Neben dem Gewinnen von Neukunden wird die Nutzung zusätzlicher Umsatzpotenziale innerhalb der bestehenden Kundenbasis für Netzbetreiber wichtiger denn je. Profitabilität & Wachstum Herausforderungen für TK-Anbieter Kundenbindung Churn-Prevention ist gerade in Märkten mit geringem Wachstum wichtig. Profitable Kunden zu identifizieren und zu halten ist kostengünstiger als die Gewinnung neuer Kunden. Dies wird in Zeiten konvergierender und immer komplexerer Angebote zur Herausforderung. Neue Marktteilnehmer bringen Bewegung in den TK-Markt. Gerätehersteller gewinnen an Bedeutung, Kundenbindung erfolgt zunehmend über Hardware. OTT-Player und Akteure aus anderen Industrien bedrohen klassische TK- Umsätze. neue Marktkräfte Operational Efficiency TK-Anbieter müssen ihre Servicequalität bei anhaltendem Kostendruck laufend optimieren. Dabei wird es zunehmend schwierig, zusätzliche operative Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Das dynamische Umfeld des Telekommunikationsmarktes bietet diverse Einsatzfelder für innovative Analytics 4

6 Gleichzeitig erlaubt Data Analytics neue Einblicke in das Verhalten von Kunden und Wettbewerbern Definition Data Analytics Analytics bezeichnet das Sammeln, Managen und Analysieren von Daten mit der Zielsetzung, geeignete Unternehmensstrategien zu unterstützen und Geschäftsergebnisse zu optimieren. Analytics umfasst unterschiedlichste Ansätze und Lösungen, angefangen mit einer systematischen Analyse zurückliegender Ereignisse bis hin zu einer zukunftsorientierten Szenario-Planung. verstehen Gewinnen zusätzlicher Insights durch das Erschließen bestehender und neuer Datenquellen für Analytics-Zwecke reagieren/ agieren Möglichkeit unmittelbarer und gezielter Reaktionen durch neue Analytics-Ansätze vorausschauen Neue Optionen für proaktive Maßnahmen durch Data Analytics 5

7 Neue Analytics-Lösungen müssen verantwortungsvoll umgesetzt werden, Datability beschreibt die damit verbundenen Chancen und Erfordernisse Der Datability -Begriff Elemente des Datability-Begriffs Datability Big Data Data Science Ability in the use of Big Data Responsibility Sustainability in the use of Big Data Status Quo und Datability Immer mehr digitale Daten werden generiert, gesammelt und ausgewertet Gleichzeitig steigt mit der öffentlichen Diskussion über Datenschutz und -sicherheit die Skepsis Der Begriff reflektiert die Notwendigkeit zur nachhaltigen und verantwortungsvollen Nutzung großer Datenmengen 6

8 Die vergangenen Monate zeigen, dass Themen zur Datennutzung in der Öffentlichkeit zunehmend kritisch diskutiert werden Aspekte der Datennutzungs-Diskussion Datenschutz und Datensicherheit sind den Deutschen traditionell wichtig Das Vertrauen in den Datenschutz bei Internet-Diensten ist seit den jüngsten Skandalen gesunken Mobile Endgeräte gelten in der Datenübertragung als weniger sicher. Sicherheits- und Verschlüsselungslösungen werden notwendig Die Kommerzialisierung von Bewegungsdaten wird bislang sowohl von Konsumenten als auch von Behörden kritisch betrachtet Auch bei gezielteren und/oder individualisierten Werbeformen zeigen sich die Verbraucher in Deutschland kritisch 7

9 Dennoch kann Analytics neue Antworten auf wichtige Fragen geben, die Telekommunikationsunternehmen derzeit besonders bewegen Sechs wesentliche Fragestellungen Wie wird Kundenzufriedenheit zum operativen Erfolgsfaktor? Wie biete ich meinen Kunden die richtigen Produkte an? Wie kann ich Mobile Advertising gezielter einsetzen? Wie monetarisiere ich mein Wissen über Zielgruppen, Verkaufsregionen und Orte? Wie kann ich die Auslastung meiner Netzinfrastruktur gezielter optimieren? Wie reagiere ich auf das Verhalten meiner Wettbewerber? 8

10 Wie wird Kundenzufriedenheit zum operativen Erfolgsfaktor? 9

11 Die Anforderungen von Konsumenten verändern sich und wirken unmittelbar auf die Kundenzufriedenheit Attribute der künftigen Nutzung digitaler Dienste Hintergrund flexibel überall Telekommunikationsnutzer stellen veränderte Anforderungen an digitale Dienste Kundenwünsche unterliegen einem schnellen Wandel individuell Nutzung digitaler Dienste einfach Kundenkommunikation erfolgt zunehmend über neue Kanäle Das Messen von Kundenwünschen ist aufwändig Eine 360 Kundensicht wird bislang kaum umgesetzt interaktiv umfassend Auch die Identifizierung und Gewinnung neuer Kunden ist kostenintensiv Quelle: Deloitte 10

12 Mittels individueller Nutzerprofile bietet Data Analytics TK-Anbietern rechtzeitig Einblick in die Befindlichkeiten der einzelnen Kunden verstehen Zielgerichtete Erschließung aller intern verfügbaren Datenquellen (Call Center, Netzwerkperformance, CDR/UDR, CRM & ERP) Einbeziehung zusätzlicher externer Datenquellen zur Analyse von Kundenzufriedenheit (unstrukturierte Daten, z.b. Social Media Analytics) reagieren/ agieren Automatisiertes Erkennen von kritischen Ereignissen (z.b. Gesprächsabbrüche, Anbieterwechsel von Bekannten, veränderte Nutzung) Unmittelbare Reaktion auf veränderte Kundenwünsche durch Echtzeit-Analytics Differenzierte Angebote für unterschiedlich profitable Kunden mittels Margin Analytics und Smart Churn vorausschauen Proaktives Aufnehmen/Vorwegnehmen entstehender Kundenbedürfnisse Rechtzeitiges Erkennen von unzufriedenen Kunden Einleitung proaktiver Gegenmaßnahmen bevor Kunden wechseln 11

13 Die Möglichkeit einer integrierten Auswertung aller zur Verfügung stehenden Datenquellen ist entscheidend Big Data Klassische Ansätze Einzelne Analyseinseln Wenige Datenquellen, teils umfangreiche Kundenumfragen Fokus auf verallgemeinerbare Aussagen Robuste Verfahren für wohlstrukturierte Daten Interne Daten (Vertrieb, Einkauf, CRM, DWH) Aktive Integration von Kunden- Feedback Social Web (Blogs, Facebook, Tumblr) Neue Technologien Modular-kombinierbare Analytics-Lösungen Verfahren für polystrukturierte Daten Nahtlose Integration von Datenquellen/ Kundenfeedback Einbindung von Analytics in operative Prozesse (z.b. gezielte Priorisierung bei Call Center-Kontakt) Data Analytics verspricht tieferes Kundenverständnis und ermöglicht das frühzeitige Einleiten geeigneter Maßnahmen. Datability gewährleistet die gezielte und verantwortungsvolle Nutzung der umfangreich vorhandenen Daten. 12

14 Wie biete ich meinen Kunden die richtigen Produkte an? 13

15 Durch stagnierende Branchenumsätze steigt die Notwendigkeit von Crossund Upselling für Telekommunikationsanbieter Ursachen der steigenden Relevanz von Cross- und Upselling Anhaltender Marktdruck Zunehmende Marktsättigung bei klassischen Angeboten Umsatzrückgänge bei Sprachtelefonie Intensiver Wettbewerb Preisdruck in Festnetz und Mobiltelefonie Chance Cross-/ Upselling Neue Vermarktungsoptionen Connectivity/ Mobile Data Multi-device Neue Geräteklassen Accessoires/ Zubehör Konvergente Dienste Neue Contentangebote Hintergrund Die gezielte Nutzung vorhandener Kundenbeziehungen ist notwendig zur Umsatzstabilisierung Zusätzliche TK-Dienste, Inhalte und Gerätekategorien eröffnen neue Optionen bei Crossund Upselling Cross-Selling verspricht Telekommunikationsanbietern deutlich niedrigere Kundenakquisitionskosten Gleichzeitig ergeben sich für Netzbetreiber erhebliche Synergiepotenziale Die Preissensibilität der Konsumenten ist bei Crossund Upselling in der Regel geringer 14

16 Data Analytics kann den Erfolg von Cross- und Upselling spürbar verbessern verstehen Verständnis des Kunden und des Kontextes seiner Nutzung bestehender Angebote Erkennen von Veränderungen Feststellen, über welche Kanäle der Kunde angesprochen werden möchte reagieren/ agieren Umsetzung intelligenter Empfehlungsfunktionen Dynamisches Bundling von Produkten und Services Identifikation kundenindividueller Ansprachegelegenheiten vorausschauen Erkennen aufkommender Trends, Produkte und Features Proaktives Erkennen neu entstehender Nachfrage (z.b. durch Heirat oder andere Ereignisse) Vorhersage des idealen, kundenindividuellen Preispunktes 15

17 Insbesondere dynamische Angebote und Preismodelle eröffnen Telekommunikationsanbietern neue Vermarktungsoptionen Klassische Ansätze Allgemeine Wenn- Dann -Regeln Verteilte Kundendaten Starre Paketangebote mit kaum spürbarem Mehrwert Keine Echtzeit- Empfehlungen Nutzungsdaten (Gespräche, SMS, Daten) Big Data Kundendaten (CRM, Kundenzufriedenheit) Netzdaten (Auslastung, Qualität) Neue Technologien Adaptiv angepasst an persönliche Situation Einheitliche Kundensicht aus verteilten Quellen Dynamische Angebote und Pricing (auch innerhalb der Vertragslaufzeit) z.b. Sichtbarkeit individueller Bestpreise in Echtzeit für Call Center- Agents Data Analytics erlaubt ein gezieltes Cross- und Upselling durch eine individuellere Kundenansprache. Datability sichert dabei eine vertretbare und wohl dosierte Kontaktfrequenz. 16

18 Wie kann ich Mobile Advertising gezielter einsetzen? 17

19 Werbung wird zunehmend mobil, TK-Anbieter können Kunden- und Standortdaten über externe Werbeangebote monetarisieren Deutschland: mobile Bruttowerbeerlöse* (in Mio. Euro) Hintergrund % 105,1 Trotz deutlicher Zuwächse reflektieren mobile Werbeumsätze die Nutzung mobiler Dienste kaum ,9 61,8 Bruttoerlöse mit mobile Advertising machen 2013 weniger als 5% des gesamten Werbemarktes aus Die Bedeutung von Mobile Advertising steigt mit der Verbreitung mobiler Endgeräte und dem Share of Time mobiler Mediennutzung Bislang konnte keine mobile Werbeform eine Antwort auf kleinere Displayflächen von Smartphones geben E Innovative Formen von Mobile Advertising könnten Nutzer bald auf persönlicherer Ebene erreichen Die Nutzung von Standortdaten wird für neue, mobile Werbeangebote essenziell *Bruttoumsätze mit Mobile Display Ads und Mobile Apps Quelle: BVDW 18

20 Dynamische Nutzerprofile ermöglichen ein individuelleres Advertising mit einem Mehrwert für Konsumenten und Werbetreibende verstehen Ermitteln von Erfolgsfaktoren für mobile Werbung Erkennen von Präferenzen des Kunden abhängig von Aufenthaltsort und Kontext Identifikation individuell relevanter mobiler Werbeformen reagieren/ agieren Berücksichtigung von Standort und individuellem Kundenverhalten Real-Time Einsatz von mobiler Werbung gemäß Situation des Kunden (z.b. bei mobile Couponing, Stau) Ansprache des Kunden gemäß individuellen Präferenzen vorausschauen Proaktives Wahrnehmen von Werbechancen (Raum, Zeit, Bedürfnis) Aktives Generieren von Kundenbedürfnissen durch antizipative Werbung Antizipieren, ab wann gezielte Werbung lästig wird oder Unbehagen hervorruft 19

21 Die Einbeziehung einer breiten Datenbasis ermöglicht eine gleichzeitig individuelle wie auch sensible Ansprache des Werbekunden Klassische Ansätze Gießkannenprinzip und nicht situativ Wissenslücken über Aufenthalt, Wünsche und gegenwärtige Interessen Werbung als Störfaktor empfunden, teilw. geringe Akzeptanz Keine einheitliche Erfolgswährung Big Data Location-based (Standort, Check- Ins, Umfeld, Zeit, Events) Werbeinhalte (Zielgruppe, Produkt, Restriktionen, Erfolgsgarantien) Common Patterns (Nutzung, situativer Kontext) Neue Technologien Individualisiert nach Interessenlagen, Ort, Zeit und Situation Neue Sensordaten aus mobilen Geräten, datengeschützt durch Privacy-by-Design Transparenter Nutzwert Privacy-preserving Data Mining, vergleichbare Erfolgsfaktoren im Werbe-Mix Data Analytics schafft die Grundlage für das richtige Wann, Wo und Wie. Datability steht für den vertrauenswürdigen Werbeservice zum Nutzen der Kunden. 20

22 Wie monetarisiere ich mein Wissen über Zielgruppen, Verkaufsregionen und Orte? 21

23 Mobilfunkdaten bieten ein starkes Potential für Mehrwerte in diversen Brachen weit über die Telekommunikation hinaus Deutschland: Big Data Value Anwendungen Hintergrund Marketing, Vertrieb, Kundenbetreuung Quelle: Fraunhofer IAIS, n=50 Produktion, technische und IT- Services Branche offen Industrie (Fertigung) Finanz- und Risiko- Controlling, Compliance Banken & Versicherungen Forschung und Produkentwicklung IKT Handel Dienstleistung Management, Geschäftsführung Daten werden zum Rohstoff der Wertschöpfung Big Data Value entsteht in allen Unternehmen durch die Synthese von Mehrwertinformationen Im Telekommunikationsuniversum entstehen plattformübergreifend Informationen über Kunden, lokale Marktpotenziale, Nutzungsmuster und Risiken In Anwendung gebracht, können für vielfältige Branchen wertvolle Informationen, z.b. über lokale Marktstrukturen, zur Mobilität und zur Energieverbrauch bereit gestellt werden Die Angebote reichen von der Optimierung von Vertriebsaktivitäten bis zur Standortplanung/- monitoring und Leistungsbewertung (z.b. Außenwerbung) Gesellschaftlicher Mehrwert liegt u.a. im Katastrophenmanagement und -prävention 22

24 Die Analyse der verfügbaren Daten ermöglicht zeitnah flächendeckende Einblicke über Zielgruppen, Verkaufsregionen und Mobilitätsregionen verstehen Erfassen zielgruppenspezifischer Bewegungsströme Erkennen und Erklären von Passantenfrequenzen (räumlich, zeitlich, saisonal) Erklärung konkreter Verkaufsphänomene (z.b. Absatzschwankungen) reagieren/ agieren Erkennen und Erklären ungewöhnlicher Bewegungsmuster Gezielte Aufbereitung der aktuellen lokalen Marktlage, Verkehrslage etc. Kurzfristige Personaleinsatz- und Verkaufspreis-Optimierung zur Steigerung der lokalen Verkaufsleistung vorausschauen Proaktive, datengetriebene Personaleinsatzplanung Bestimmung der künftigen Attraktivität von Standorten Optimierung von Umsatzprognosen durch zusätzliche Standortdaten 23

25 Aus der neuen Vielzahl verfügbarer Standortinformationen ermöglicht Data Analytics die Gewinnung anonymisierter, werthaltiger Informationen Klassische Ansätze Punktueller Ausschnitt der Realität durch losgelöstes Datensichten Zeitlich indifferent und standortspezifisch, kostenintensiver durch lokalen Mehraufwand Lokale Stichproben Lokale Messungen, Simulationsansätze, Umfragen Netzdaten (CDR, EDR, anonyme Performance) Big Data Strukturdaten (Straßennetz, Bevölkerungsdaten, Studien) Sensors (Zählungen, Ereignisse, PoS-Zahlen) Neue Technologien Flächendeckende Sicht auf Basis einer homogenen Datenbasis Zeitliche Dynamik und weniger standortspezifisch, große empirische Datenbasis Verbesserte Vergleichbarkeit Ganzheitliche Modellierung inkl. Privacy-by-Design Data Analytics überführt vorhandene Bewegungsdaten in werthaltige, standortbezogene Informationen. Datability gewährleistet die wirkungsvolle Anonymisierung der genutzten Datenbasis. 24

26 Wie kann ich die Auslastung meiner Netzinfrastruktur gezielter optimieren? 25

27 Insbesondere im mobilen Bereich wird der Datenverkehr in den kommenden Jahren massiv steigen Deutschland: mobiler Datentraffic (in PB) % 190 Hintergrund Der Data Traffic, insbesondere im Mobilfunk, wird in den nächsten Jahren ungebremst wachsen Zusätzliche mobile Endgeräte, neue digitale Inhalte und leistungsfähige Netze treiben den Datenverkehr Auch das Internet der Dinge erzeugt absehbar ein zusätzliches Datenaufkommen Das anfallende Datenvolumen bringt Infrastrukturen an Belastungsgrenzen Netze müssen kontinuierlich ausgebaut und gezielt optimiert werden E 2015E 2016E 2017E Quelle: Cisco Visual Networking Index 26

28 Der intelligente Ausbau und Betrieb von Infrastrukturen wird für Netzbetreiber immer wichtiger verstehen Überprüfung der geplanten und tatsächlichen Netzauslastung Verstehen von Kausalzusammenhängen bei Qualitätsproblemen (Netzausfälle, Handover-Probleme etc.) reagieren/ agieren Nutzung von Echtzeitdaten zur Optimierung des Netzbetriebs Effizientere Protokolle und Datenkompression zur Durchsatzsteigerung Sicherstellen von QoS durch aktives Management von Netzkapazitäten Aktive Ansprache (margenstarker) Kunden im Fall häufiger Gesprächsabbrüche vorausschauen Vorausschauende Wartung und Instandhaltung von Netzen Gezielte Analyse zur Optimierung der Netzinfrastrukturplanung Einbeziehung von Kundenfeedback in künftige Netzplanung 27

29 Die Analyse aller zur Verfügung stehender Netzdaten sichert einen optimierten Aufbau und Betrieb von Netzinfrastrukturen Klassische Ansätze Einzeloptimierung Historische Netzlast und Servicenutzung, Landnutzung, Performance Measures Fehlererkennung, Qualitätsverbesserung, Netz(ausbau)planung Scoring-Verfahren, Traffic-Prognosen, regelbasierte Ansätze, Expertenwissen Big Data Netzinfrastruktur (DSL, Kabel, Mobilfunk) Übertragungstechnologien Nutzungsmuster, Auslastung Neue Technologien Embedded Analytics, Lernen auf komplexen Datenströmen in Echtzeit Synthese heterogener Datenquellen, Linked (Open) Data Proaktive Steuerung, Kommunikationseffizienz, Früherkennung Verfahren zur visuellen Analytik, maschinellen Mustererkennung und prädiktiven Verfahren Data Analytics optimiert Planung und Betrieb von Telekommunikationsnetzen. Datability schließt die Analyse bestimmbarer persönlicher Netznutzungsdaten aus. 28

30 Wie reagiere ich auf das Verhalten meiner Wettbewerber? 29

31 Die deutsche Telekommunikationsindustrie ist und bleibt ein wettbewerbsintensives Marktumfeld Quelle: Deloitte Telekommunikationsmarkt Deutschland (in Mio. USD) -6% 28% 27% Festnetz 25% 24% 23% Sprache 21% 25% 26% 2013E 21% 22% 30% 2014E 20% 21% 34% 2015E 20% 19% 37% 2016E 19% 18% 40% 2017E Festnetz Daten Mobile Sprache Mobile Daten Hintergrund Die Telekommunikationsbranche in Deutschland ist von einem intensiven Wettbewerb geprägt In den Bereichen Festnetz und Mobile Voice ist der Markt weitgehend gesättigt Preise für Telekommunikationsdienste bleiben weiterhin unter Druck Innerhalb der einzelnen Marktsegmente sind deutliche Umsatzverschiebungen absehbar Neue Endgeräte und Services sorgen für ein dynamisches Marktumfeld Marktbarrieren für neue Anbieter von Datenservices sind sehr niedrig ( App-ifizierung ) TK-Kunden (B2B und B2C) verfügen über starke Verhandlungsmacht (B2B und B2C) 30

32 Detaillierte Kenntnisse über Wettbewerberstrategien sind für TK-Unternehmen essenziell, Data Analytics kann hierzu wertvolle Beiträge leisten verstehen Erfassen der Reaktionen von Wettbewerbern und Konsumenten auf neue Dienste, Produkte, Bundles und Tarifmodelle Verstehen von Marktphänomenen (z.b. Marktanteilsverschiebungen) Erfassen von Cross-Industry-Wettbewerbern (z.b. Google, Amazon) reagieren/ agieren Real-Time-Reaktion auf Aktionen von Wettbewerbern (z.b. Dynamic Pricing) Aktives Einleiten von Gegenmaßnahmen auf Wettbewerbsaktionen (z.b. neue Hardwareangebote) Abgleich der kollektiven Bewegungsmuster mit neuen Angeboten der Wettbewerber vorausschauen Ex-ante-Verprobung neuer Dienste, Produkte, Bundles und Tarifmodelle Prognose von Kundenresonanz auf Aktionen der Wettbewerber Vorhersage neuer Angebote und Preise von Wettbewerbern 31

33 Data Analytics erweitert die klassischen Ansätze um Auswertungen unstrukturiert vorliegender Datenquellen Klassische Ansätze Big Data Neue Technologien Vielfach manuelle Erhebungen, reaktivausgerichtet, asynchron Social Media, Webauftritt, Geschäftsunterlagen, Vergleichsportale Entwickeln von Discount-Strategien, Benchmarking Szenarioanalysen/ Simulationen, SWOT, empirische Studien Direkte Wettbewerber (Angebote, Werbung) Kunden, Presse und Portale OTT und Hardwareanbieter Automatisierte Meinungen und Feedback der Crowd, interaktiv und synchron Unstrukturierte und strukturierte Online- Quellen Reaktions-Monitoring und strategischer Wettbewerbsvorteil Real-time Monitoring, Konsequenzanalysen, Trenderkennung aus Web & Social Media Data Analytics ermöglicht ein unmittelbares und umfassendes Verständnis des eigenen Wettbewerbsumfeldes. Datability sichert die verantwortungsvolle Verwendung ausschließlich frei zugänglicher Daten. 32

34 Zusammenfassung und Handlungsempfehlungen 33

35 Der Einsatz neuer Analytics-Methoden verschafft Telekommunikationsanbietern unmittelbar Wettbewerbsvorteile Potenziale von Data Analytics Kundenzufriedenheit: Neue Analytics-Methoden ermöglichen zusätzliche Customer Insights und erlauben das frühzeitige Einleiten geeigneter Maßnahmen Cross- und Upselling: Data Analytics erlaubt ein gezieltes Cross- und Upselling durch eine individuellere Kundenansprache Mobile Advertising: Data Analytics ist die Grundlage für innovative, mobile und gezielte Werbeformen Kollektive Bewegungsströme: Data Analytics überführt vorhandene Bewegungsdaten in werthaltige, standortbezogene Informationen Optimieren von Netzinfrastrukturen: Data Analytics optimiert die Planung und den Betrieb von Telekommunikationsnetzen und federt so deren zunehmende Belastung ab Wettbewerbsanalyse: Data Analytics ermöglicht ein unmittelbares und umfassendes Verständnis des eigenen Wettbewerbsumfeldes 34

36 Aus den neuen Optionen durch Data Analytics ergeben sich konkrete Handlungsempfehlungen für Telekommunikationsanbieter Handlungsempfehlungen: Datability zum Kern von Analytics machen Bestehende Grenzen zwischen Datensilos konsequent sprengen, barrierefrei denken und Daten als Wettbewerbsfaktor begreifen Einbindung des Outputs der Analysen in operative Prozesse sicherstellen bzw. Prozesse entsprechend anpassen Mehrwert für Kunden bei Data Analytics unmittelbar in den Vordergrund stellen (z.b. durch individuelles Upselling) Kunden individuell abholen, mit flexiblen Angeboten begleiten und dafür agile Prozesse etablieren Den zielgerichteten Einsatz von Analytics fördern, gleichzeitig reine Datengläubigkeit verhindern Schutz und Sicherheit von Kundendaten zum integralen Bestandteil jeder Analyse machen 35

37 Deloitte und Fraunhofer IAIS verfügen über umfangreiche Expertise in den Gebieten Telekommunikation und Data Analytics Über Deloitte und Fraunhofer IAIS Deloitte Vordenker bei TMT- und Analytics-Themen Deloitte ist eines der führenden globalen Beratungsunternehmen mit umfangreicher Erfahrung in den Bereichen Telekommunikation und Analytics Globale Firmenpräsenz mit ca Mitarbeitern in mehr als 150 Ländern Know-How von weltweit Experten in Technology, Media & Telecommunications (TMT) Mehr als 90% der Fortune Global 500 in TMT sind Kunden von Deloitte Durch ein globales TMT-Expertennetzwerk sowie die Positionierung als Thought Leader ist Deloitte der ideale Partner für Telekommunikationsunternehmen Fraunhofer IAIS Do more with data Fraunhofer ist die größte Organisation für angewandte Forschung in Europa Am Institutszentrum Schloss Birlinghoven arbeitet ein internationales Team von ca. 200 Data Scientists, Mathematikern, Projektingenieuren, Wissenschaftlern Bündelung von Kompetenzen im Bereich Maschinelles Lernen, Data Mining, Business Intelligence und Operations, Experten aus der TMT Domäne Internationale Partnerschaften zu Behörden, Industrie und anderen Forschungsorganisationen Leitendes Institut der Fraunhofer Allianz Big Data 36

38 Deloitte bezieht sich auf Deloitte Touche Tohmatsu Limited, eine private company limited by guarantee (Gesellschaft mit beschränkter Haftung nach britischem Recht), und/oder ihr Netzwerk von Mitgliedsunternehmen. Jedes dieser Mitgliedsunternehmen ist rechtlich selbstständig und unabhängig. Eine detaillierte Beschreibung der rechtlichen Struktur von Deloitte Touche Tohmatsu Limited und ihrer Mitgliedsunternehmen finden Sie auf Deloitte erbringt Dienstleistungen aus den Bereichen Wirtschaftsprüfung, Steuerberatung, Consulting und Corporate Finance für Unternehmen und Institutionen aus allen Wirtschaftszweigen. Mit einem weltweiten Netzwerk von Mitgliedsgesellschaften in mehr als 150 Ländern verbindet Deloitte herausragende Kompetenz mit erstklassigen Leistungen und steht Kunden so bei der Bewältigung ihrer komplexen unternehmerischen Herausforderungen zur Seite. To be the Standard of Excellence für rund Mitarbeiter von Deloitte ist dies gemeinsame Vision und individueller Anspruch zugleich. Diese Präsentation enthält ausschließlich allgemeine Informationen und weder die Deloitte Consulting GmbH noch Deloitte Touche Tohmatsu Limited ( DTTL ), noch eines der Mitgliedsunternehmen von DTTL oder eines der Tochterunternehmen der vorgenannten Gesellschaften (insgesamt das Deloitte Netzwerk ) erbringen mittels dieser Präsentation professionelle Beratungs- oder Dienstleistungen in den Bereichen Wirtschaftsprüfung, Unternehmensberatung, Finanzen, Investitionen, Recht, Steuern oder in sonstigen Gebieten. Diese Präsentation ist insbesondere nicht geeignet, eine persönliche Beratung zu ersetzen. Keines der Mitgliedsunternehmen des Deloitte Netzwerks ist verantwortlich für Verluste jedweder Art, die irgendjemand im Vertrauen auf diese Präsentation erlitten hat Deloitte Consulting GmbH

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