Telefónica impulsa el uso de 'big data' con el fin de optimizar los procesos internos y de negocio
El impacto anual del uso del 'big data' interno en Telefónica España se sitúa actualmente por encima de los 150 millones de euros.
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La multinacional ha incorporado el big data a su estrategia de negocio, impulsando su uso con el objetivo de hacer más eficientes los procesos y servicios, aumentando así el ahorro y mejorando los ingresos.
“Telefónica ha sido pionera entre las grandes empresas en el uso del Big Data para hacer más eficientes sus procesos internos y de negocio”, aseveró Óscar Candiles, director de estrategia de Telefónica España. "El crecimiento de esta área y las nuevas capacidades del big data con la inteligencia cognitiva, el machine learning y las nuevas fuentes de información, junto con el valor que han aportado los casos de uso en los últimos años, explican que el big data interno se haya incorporado a la estrategia de la compañía”. De hecho, actualmente la compañía cuenta con 40 iniciativas y de cara al próximo año se incorporarán otros 50 nuevos casos
Algunos casos de uso en los que la compañía se ha valido de la tecnología big data son:
La geo-optimización de carteras de clientes: permite optimizar geográficamente las carteras de clientes de las pymes en la red de comerciales en función de la ubicación del cliente.
El análisis de tendencias en Internet para la gestión del portfolio de terminales: analiza las búsquedas mensuales, comentarios en redes sociales, y de esa forma recomienda las entradas y salidas de terminales en el portfolio de Movistar con anticipación al mercado.
La personalización de la publicidad en Movistar+: de esta forma, los anunciantes en qué momentos del día es mejor insertar publicidad según el público y el producto.
El análisis de los momentos de enganche y abandono en los contenidos de producción propia de Movistar+: identifica los puntos de la ficción en los que el usuario ha abandonado la reproducción.
El desarrollo de un nuevo Buscador de contenidos en Movistar+: mejora las sugerencias de programación según contenido o actores, de manera que el contenido a la carta sea más afín a cada usuario.
