당신의 두뇌는 세상을 이해하기 위해 끊임없이 교류하며 정신적 관계를 구축하고 있습니다.
이는 860억 개의 뉴런이 신경망을 형성하여 수집한 정보와 지식을 기반으로 연관짓고 예측하는 것과 같습니다. 시간이 지남에 따라 뇌는 입력 또는 과거 경험을 기반으로 가장 가능성 있는 관계 또는 연관성을 찾는 지름길을 택합니다.
O2 Czech Republic의 데이터 과학자 팀은 모바일 네트워크의 정확한 컨텍스트를 얻기 위해 고급 신경망을 구축하고 있습니다. 모바일 네트워크 분석은 네트워크 사용량 및 가입자에 대한 더 나은 컨텍스트를 생성하여 고객 행동에 대한 더 나은 예측, 더 개인화된 서비스를 생성하고 수천에서 수백만 명의 고객에게 우수한 경험을 제공합니다.
이것을 데이터 과학자에게 더 흥미로운 수학적 방정식과 단어로 변환하면 알고리즘은 벡터 또는 입력과 해당 컨텍스트 간의 관계 거리를 결정할 수 있습니다.
예를 들어, 동료가 "수중에 돈이 얼마나 있나요?"라고 묻는다면, 당신은 동료와 함께 먹는 점심값을 감당할 수 있는지 여부를 묻는 것이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 그들은 오히려 당신이 얼마나 경제적인 영향력이 있는지 묻는 것일 수 있습니다.
이것은 단어 그룹을 이해하는 데 사용되는 딥 러닝 알고리즘인 "Word2Vec"의 예입니다. 맥락을 이해하기 위해 왜 그런 말을 하는지 이해할 수 있습니다. 이것은 언어학적 수학 방정식이지만 네트워크 분석을 통해 네트워크 컨텍스트를 더 잘 이해하여 고객 경험을 개선하고 고객 이탈을 줄이기 위해 동일한 방식을 통신 회사에 적용할 수 있습니다.
숫자별 O2 체코 리퍼블릭(O2 Czech Republic)
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4G LTE 공급망
O2-TV 구독자
Jan Romportl
수석 데이터 과학자
Jan Romportl은 O2 Czech Republic의 수석 데이터 과학자로서 통신 빅 데이터의 머신 러닝에 중점을 둔 데이터 과학 팀을 구성하는 데 도움을 주었으며, 또한 최고 과학 책임자로서 스타트업 현장에 참여하고 있습니다. Jan은 AI, 인간과 기계의 상호 작용, 음성 기술 및 철학 분야에서 10년 이상의 학술 연구 및 교육 경험을 보유하고 있습니다.
통신 데이터 딥 러닝
"우리는 통신 데이터에 대해 딥 러닝을 수행합니다. 우리는 고객을 클러스터 할 수 있습니다. 회사는 고객을 이해해야 하고 이를 위해서는 지식 및 기술이 필요합니다.
Jan Romportl, 수석 데이터 과학자
O2 Czech는 고급 신경망을 구축하여 고객 경험을 개인화하기 위해 딥 러닝 기술을 적용하고, 체코와 슬로바키아 전역에 8백만 명의 모바일 가입자를 보유하게 되었습니다.
모든 전화기는 사용자의 컨텍스트를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 두 가지 유형의 고유한 데이터 패턴인 Cell_ID와 SIM Card_ID를 방출합니다. Cell_ID는 전화 끊김, 통화 중 신호 및 기타 통화 품질 문제를 줄이기 위해 최적의 통화 순서를 결정할 수 있는 지리적 위치 데이터를 내보내는 기지국 ID 및 통화 경로입니다. 이 Cell_ID는 동적이며 지정된 위치에 따라 변경됩니다. SIM Card_ID는 장치 내의 개별 SIM 카드에 고유한 유형입니다. SIM Card_ID를 고유하게 식별할 수 있는 기능으로 생각하십시오. Cell_ID는 동적이지만 SIM Card_ID는 영구적입니다. 둘 중 하나만 가질 수 있습니다. 이 ID는 고객 계정 프로필 데이터와 연결될 때 휴대폰 유형, 모바일 사용량, 통화 패턴, 성별, 인구 통계 및 기타 계정 관련 데이터 요소와 같은 관련 데이터를 나타냅니다.
O2Czech는 Cell_IDs, SIM Card_IDs 및 고객 데이터를 결합하여 고객을 이해하고, 특정 위치에서 고객이 어떤 서비스를 경험하게 될지 보다 정확하게 이해합니다.
셀 데이터(Cell2Vec)에 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 O2 Czech는 네트워크와 관련된 가입자의 컨텍스트를 시각화합니다. 이러한 시각 자료는 체코, 사용자 행동, 네트워크 성능 등을 보여줍니다.
네트워크 분석을 통해 O2 Czech는 모바일 네트워크를 최적화하는 방법을 이해합니다. 기지국과 SIM 카드 데이터를 연결함으로써 O2 Czech는 고객 경험과 이탈 경로를 더 잘 예측합니다. 이를 통해 수백만 명의 가입자에게 개인화된 서비스를 제공합니다.
예를 들어, 주로 문자를 보내고 비디오를 스트리밍하는 기술에 능숙한 개인들이 거주하는 도심은, 사용자가 고령이고 주로 음성 통화를 사용하는 저밀도 농촌 지역과 다른 네트워크 요구 사항이 필요할 수 있습니다. 관련성이 높고 상황에 맞는 개인화된 제안으로 네트워크를 최적화하면, 고객 충성도가 높아지고 O2 Czech Republic의 모바일, 유선 및 인터넷 기반 서비스가 증가합니다.
O2 Czech는 최근 Teradata Business Value Realization 프로그램에 참여했습니다.
O2 Czech는 고객 경험을 향상시키기 위해 테라데이타와 함께 데이터 분석에 투자하여 16억 Kč(7천만 달러)의 수익을 기록했습니다. 4년 동안 완전히 실현된 테라데이타 솔루션은 고객 이탈, 신규 고객 확보, 캠페인 효율성 및 상향 판매에 대해 데이터 분석을 적용합니다. 2019년에만 6억 5,400만 Kč(2,800만 달러)의 수익이 테라데이타의 데이터 분석을 통해 비즈니스 가치로 실현되었습니다.
최첨단 데이터 과학을 위한 최첨단 기술
최첨단 심층 신경망을 구축하려면 수천에서 수백만 명으로 개인화를 확장하는 데 필요한 데이터 과학 방법론을 수행하기 위해 여러 분야를 다루는 플랫폼과 전문가가 필요합니다. O2 Czech는 이를 위해 테라데이타로 전환합니다.
8백만 가입자를 위한 우수한 서비스
연결하자
테라데이타 VantageCloud가 비즈니스 성과를 가속화하고 필요한 비즈니스 민첩성을 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.
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