fbpx
4 penggunaan data science pada industri telekomunikasi

4 Penggunaan Data Science Pada Industri Telekomunikasi

By Wahyu Kwan   |   27 Januari 2021

Dalam dunia serba digital sekarang, semua aktivitas komunikasi antar sahabat atau keluarga dilakukan melalui smartphone. Data yang dihasilkan dan tersimpan di luar sana pun tidak sedikit. Mulai dari durasi waktu saat kamu voice call-an dengan doi, hingga penggunaan media sosial. Nah, bagaimana cara perusahaan telekomunikasi ini mengandalkan Data Science untuk meningkatkan customer experience dan revenue mereka dengan efisien? Yuk kita cari tau bersama!

DATA MINING

Dalam contoh kali ini, kita akan melihat bagaimana caranya Telkomsel, sebuah perusahaan telekomunikasi terbesar di Indonesia, menggunakan teknik Data Mining untuk memberikan yang terbaik bagi pelanggannya. Sebelum kita kulik lebih dalam, apa sih Data Mining itu? 

Data Mining adalah suatu proses pengumpulan informasi penting dari sejumlah data yang besar. Pada tahun 2020, Telkomsel memiliki total jumlah pelanggan sebesar 160,07 juta. Untuk melayani semua pelanggan di seluruh Indonesia, Telkomsel mengumpulkan data seperti kepadatan jumlah telepon, kapan, di mana, dan durasi waktu yang dihabiskan untuk telepon. 

Dari data tersebut, para Data Scientist Telkomsel dapat menyediakan dan membuat kampanye fitur paket yang menarik, sehingga kamu tertarik untuk membelinya. Misalkan, kalau kamu lebih banyak menggunakan data internet dibanding telepon, Telkomsel pun pasti akan mempromosikan paket internet mereka yang isinya kurang lebih seperti “20GB Kuota Internet hanya Rp. 99rb”

notifikasi promosi berdasarkan lokasi real time

LOCATION-BASED PROMOTION

Kamu pernah ga sih lagi jalan-jalan di Mal tiba-tiba ada SMS promosi masuk ke smartphonemu? Saya sering banget. Ketika lagi jalan melewati Mal Taman Anggrek aja, ehh masuk SMS dari Burger King. Nah ini juga salah satu cara para pemain telekomunikasi menggunakan Data Science untuk meningkatkan revenue perusahaan. Perusahaan telekom biasanya mempunyai partner merchant seperti Starbucks atau Burger King untuk melakukan promosi berdasarkan lokasi real-time-mu.

MENGURANGI CHURN RATE

Sesering apakah kamu mengganti SIM card untuk mencari harga atau promo yang terbaik? Saya sendiri pernah mengalami ini, yang tadinya dari Telkomsel,  berganti jadi XL, lalu berganti lagi jadi Telkomsel. 

Retensi pelanggan adalah salah satu masalah terbesar bagi perusahaan telekomunikasi karena banyaknya kompetitor. Data Scientist dapat menggunakan analitik prediktif real-time untuk memprediksi kapan pelanggan kemungkinan mengganti provider mereka. Berbagai macam variabel seperti seberapa sering kamu SMS, telepon, dan juga tagihan rata-rata per bulan digunakan untuk proses tersebut. 

Saat perusahaan sudah mendapatkan indikator perubahan, mereka akan sebisa mungkin bereaksi untuk menghentikanmu pindah ke provider lainnya. Salah satu contoh kampanye yang mungkin kamu tidak pernah sadar adalah diskon bayaran per bulan atau penjualan kuota yang lebih besar dengan harga yang lebih murah.

permainan catur karena targeted marketing ibaratnya memprediksi perilaku lawannya

TARGETED MARKETING

Apakah kamu sering menelpon temanmu yang sedang berada di luar negri? Atau kamu pernah jalan-jalan ke Jepang dan menggunakan data roaming? Provider telekomunikasi kamu tahu itu lohh. Dengan informasi ini, perusahaan telekomunikasi dapat memprediksi kebutuhan kamu di masa depannya. Kalau kamu sering jalan-jalan dan menggunakan data roaming, pastinya perusahaan akan menggunakan informasi tersebut untuk memberikan promosi data roaming dengan harga yang terjangkau. Kampanye marketing tersebut memudahkan hidupmu dan juga menghasilkan keuntungan bagi perusahaan. Win-Win solution!

PENUTUP

Dari poin-poin diatas, kita sudah belajar bahwa perusahaan-perusahaan telekomunikasi dapat memanfaatkan banyaknya data yang kita gunakan sehari-hari. Tentu saja ini menguntungkan bagi kita sebagai pelanggan dan juga bagi perusahaan tersebut karena mereka dapat memprediksi apa yang kita butuhkan dan menyediakannya.

Sekarang kamu sudah mengetahui potensi Data Science terhadap masalah di kehidupan sehari-harimu. Data Science dapat memudahkan hidupmu secara drastis! Sebagai contoh, salah satu alumni dari Algoritma Academy, Devi Fitrianti, telah berhasil menggunakan teknik forecasting untuk memprediksi tren pemakaian Inbound Roaming  GPRS sehingga dapat mengoptimalkan estimasi revenue dan target. Klik disini untuk cari tau gimana caranya.

Kalau kamu pernah ganti provider setidaknya sekali, jangan lupa share blog post ini ke teman kamu ya. Semoga blog post kali ini bermanfaat dan jangan lupa untuk menjaga jarak di saat pandemi ini. Terima kasih dan semangatlah belajarnya!

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

The last comment and 3 other comment(s) need to be approved.

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Dalam dunia serba digital sekarang, semua aktivitas komunikasi antar sahabat atau keluarga dilakukan melalui smartphone. Data yang dihasilkan dan tersimpan di luar sana pun tidak sedikit. Mulai dari durasi waktu saat kamu voice call-an dengan doi, hingga penggunaan media sosial. Nah, bagaimana cara perusahaan telekomunikasi ini mengandalkan Data Science untuk meningkatkan customer experience dan revenue mereka dengan efisien? Yuk kita cari tau bersama!

DATA MINING

Dalam contoh kali ini, kita akan melihat bagaimana caranya Telkomsel, sebuah perusahaan telekomunikasi terbesar di Indonesia, menggunakan teknik Data Mining untuk memberikan yang terbaik bagi pelanggannya. Sebelum kita kulik lebih dalam, apa sih Data Mining itu? 

Data Mining adalah suatu proses pengumpulan informasi penting dari sejumlah data yang besar. Pada tahun 2020, Telkomsel memiliki total jumlah pelanggan sebesar 160,07 juta. Untuk melayani semua pelanggan di seluruh Indonesia, Telkomsel mengumpulkan data seperti kepadatan jumlah telepon, kapan, di mana, dan durasi waktu yang dihabiskan untuk telepon. 

Dari data tersebut, para Data Scientist Telkomsel dapat menyediakan dan membuat kampanye fitur paket yang menarik, sehingga kamu tertarik untuk membelinya. Misalkan, kalau kamu lebih banyak menggunakan data internet dibanding telepon, Telkomsel pun pasti akan mempromosikan paket internet mereka yang isinya kurang lebih seperti “20GB Kuota Internet hanya Rp. 99rb”

notifikasi promosi berdasarkan lokasi real time

LOCATION-BASED PROMOTION

Kamu pernah ga sih lagi jalan-jalan di Mal tiba-tiba ada SMS promosi masuk ke smartphonemu? Saya sering banget. Ketika lagi jalan melewati Mal Taman Anggrek aja, ehh masuk SMS dari Burger King. Nah ini juga salah satu cara para pemain telekomunikasi menggunakan Data Science untuk meningkatkan revenue perusahaan. Perusahaan telekom biasanya mempunyai partner merchant seperti Starbucks atau Burger King untuk melakukan promosi berdasarkan lokasi real-time-mu.

MENGURANGI CHURN RATE

Sesering apakah kamu mengganti SIM card untuk mencari harga atau promo yang terbaik? Saya sendiri pernah mengalami ini, yang tadinya dari Telkomsel,  berganti jadi XL, lalu berganti lagi jadi Telkomsel. 

Retensi pelanggan adalah salah satu masalah terbesar bagi perusahaan telekomunikasi karena banyaknya kompetitor. Data Scientist dapat menggunakan analitik prediktif real-time untuk memprediksi kapan pelanggan kemungkinan mengganti provider mereka. Berbagai macam variabel seperti seberapa sering kamu SMS, telepon, dan juga tagihan rata-rata per bulan digunakan untuk proses tersebut. 

Saat perusahaan sudah mendapatkan indikator perubahan, mereka akan sebisa mungkin bereaksi untuk menghentikanmu pindah ke provider lainnya. Salah satu contoh kampanye yang mungkin kamu tidak pernah sadar adalah diskon bayaran per bulan atau penjualan kuota yang lebih besar dengan harga yang lebih murah.

permainan catur karena targeted marketing ibaratnya memprediksi perilaku lawannya

TARGETED MARKETING

Apakah kamu sering menelpon temanmu yang sedang berada di luar negri? Atau kamu pernah jalan-jalan ke Jepang dan menggunakan data roaming? Provider telekomunikasi kamu tahu itu lohh. Dengan informasi ini, perusahaan telekomunikasi dapat memprediksi kebutuhan kamu di masa depannya. Kalau kamu sering jalan-jalan dan menggunakan data roaming, pastinya perusahaan akan menggunakan informasi tersebut untuk memberikan promosi data roaming dengan harga yang terjangkau. Kampanye marketing tersebut memudahkan hidupmu dan juga menghasilkan keuntungan bagi perusahaan. Win-Win solution!

PENUTUP

Dari poin-poin diatas, kita sudah belajar bahwa perusahaan-perusahaan telekomunikasi dapat memanfaatkan banyaknya data yang kita gunakan sehari-hari. Tentu saja ini menguntungkan bagi kita sebagai pelanggan dan juga bagi perusahaan tersebut karena mereka dapat memprediksi apa yang kita butuhkan dan menyediakannya.

Sekarang kamu sudah mengetahui potensi Data Science terhadap masalah di kehidupan sehari-harimu. Data Science dapat memudahkan hidupmu secara drastis! Sebagai contoh, salah satu alumni dari Algoritma Academy, Devi Fitrianti, telah berhasil menggunakan teknik forecasting untuk memprediksi tren pemakaian Inbound Roaming  GPRS sehingga dapat mengoptimalkan estimasi revenue dan target. Klik disini untuk cari tau gimana caranya.

Kalau kamu pernah ganti provider setidaknya sekali, jangan lupa share blog post ini ke teman kamu ya. Semoga blog post kali ini bermanfaat dan jangan lupa untuk menjaga jarak di saat pandemi ini. Terima kasih dan semangatlah belajarnya!

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya
The last comment and 3 other comment(s) need to be approved.