Monétiser les données de réseau mobile pour une efficacité opérationnelle

Le secteur de l'analytics de données est en plein essor, avec des prévisions projetant un marché de 80 milliards d'euros d'ici 2025 et au-delà de 100 milliards. Cependant, sa complexité exige des investissements substantiels dans les plateformes et algorithmes permettant aux opérateurs d'exploiter des datasets massifs pour des insights actionnables.

Comme l'observe Cormac Whelan, CEO de la division UK & Irlande de Nokia, les opérateurs devraient prioriser l'expérience client et l'efficacité opérationnelle plutôt que de lutter avec les défis de traitement de données — surtout quand les volumes de données sont insuffisants pour délivrer des insights profonds.

Les bons insights

Une récente étude Ovum sur les insights de données dans la publicité digitale révèle que 67 % des marques considèrent les opérateurs mobiles comme la source de données clients la plus fiable — devançant les entreprises de médias digitaux, plateformes de chat-apps et fabricants d'appareils.

Le défi réside dans la capture des mouvements clients réels sans compromettre la vie privée ni franchir les frontières éthiques.

La solution est simple : chaque smartphone — composé de verre, métal et silicium — reste dans nos poches 24h/24, transmettant continuellement du trafic réseau essentiel. En anonymisant et agrégeant ces données, les opérateurs peuvent inférer comment les gens se déplacent dans les villes et interagissent avec les services sans aucune nouvelle collecte de données.

Les appareils mobiles transmettent routinièrement des données de signalisation, localisation et usage pour maintenir la connectivité, envoyer des SMS et passer des appels. Plutôt que de traiter ce trafic comme un sous-produit, les opérateurs peuvent l'exploiter — une fois anonymisé et agrégé — pour révéler les flux de population, les patterns d'usage des services publics, et même l'engagement avec la publicité extérieure.

Faire travailler les données plus dur

Le potentiel est significatif, surtout pour le transport, la planification urbaine et les secteurs du voyage. En cartographiant les mouvements de population, les planificateurs urbains peuvent concevoir des rues plus intelligentes, les agences de transport optimiser les niveaux de service, et les entreprises de voyage adapter les itinéraires à la demande réelle.

Au niveau micro, les opérateurs peuvent notifier les passagers de perturbations, appliquer des schémas de tarification de congestion liés au trafic en direct, et tracer les routes précises qu'empruntent les navetteurs.

Des données précises et actionnables réduisent les coûts opérationnels et élèvent la satisfaction client. En provisionnant les services uniquement là où la demande existe vraiment, les entreprises évitent les dépenses inutiles et délivrent de la valeur en temps opportun — comme des alertes voyage qui aident les passagers à éviter les retards.

L'interprétation précise de données à grande échelle reste l'obstacle principal. Les opérateurs à couverture limitée peuvent lutter pour amasser la largeur de données nécessaire, et la construction de plateformes analytiques est resource-intensive. Une plateforme unifiée qui fusionne les données across réseaux, tirant parti d'analytics avancés et machine learning, délivre une fidélité de données supérieure et des retours business tangibles.

Mise en pratique

Le concept est déjà en opération. Un récent essai avec un opérateur UK a produit 9 milliards de points de données, validant les capacités d'assurance de couverture de notre plateforme. En Asie, StarHub a enrichi les profils clients dérivés du réseau avec des données de navigation web, améliorant l'identification client.

En corrélant intérêts clients et géolocalisation, les opérateurs discernent l'intention d'achat et marques concurrentes, permettant une publicité de précision ciblant la bonne audience au moment optimal.

Ce n'est qu'un aperçu des capacités actuelles. À mesure que la technologie mûrit, les données de localisation peuvent orchestrer le comportement d'apps — ex: désactiver les fonctions caméra dans zones sensibles comme les aéroports.

Ces mêmes données peuvent rationaliser le contrôle de stationnement en vérifiant permis ou paiements en temps réel et fournir aux annonceurs des métriques de performance pour la signalétique extérieure.

Les télécoms ont été pionniers de la réduction de coûts et de l'amélioration de services via l'efficacité data-driven, un modèle que d'autres secteurs devraient émuler. Alors que l'efficacité devient la métrique définissante, les données seront le catalyseur pour la débloquer. C'est un changement évolutif que nous devons embrasser maintenant.

L'auteur de ce blog est Cormac Whelan, CEO pour le UK & Ireland chez Nokia.

À propos de l'auteur

Cormac Whelan est CEO pour le UK & Ireland chez Nokia, ayant pris ce rôle en janvier 2016. Dans ce rôle, il dirige toutes les opérations pour les marchés UK & Ireland incluant ventes, gestion business, delivery et opérations.