Maioria dos dados que passam pelas operadoras é georreferenciada, diz Vagner Sacramento, da goGeo
Vagner Sacramento, CEO da goGeo
As melhores oportunidades de aplicação do big data para operadoras de telecomunicações estão no uso georreferenciado dos dados. Essa é a visão de Vagner Sacramento, CEO da goGeo, que desenvolve plataforma de visualização de big data geoespacial em tempo real e é parceira da Triad Systems. Segundo ele, “90% dos dados que passam pelas operadoras têm alguma característica geolocalizada” e, por esse motivo, as decisões e insights de negócio que trarão mais retorno passam pela visualização das informações em mapas dinâmicos.
Essa tendência é chamada de location intelligence, que representa a união da inteligência de mercado tradicional (business intelligence) com informações contextualizadas geograficamente. “Se uma imagem vale por mil palavras, um mapa vale por mil imagens. E esse mapa é um mosaico de imagens. Uma camada é a das ruas, outras das antenas, outra da fibra ótica. São camadas compostas digitalmente”, diz Sacramento.
O CEO da goGeo defende que o big data geoespacial permite às operadoras uma abordagem de vendas mais especializada e segmentada, o que pode aumentar o retorno sobre o investimento dos projetos. “Entre duas cidades que exigem o mesmo investimento, é possível saber onde o retorno será maior. Isso é usar o big data com um olhar transversal”, afirma, em entrevista exclusiva ao Futurecom All Year.
Quais são as possibilidades de uso do big data geoespacial?
É uma tecnologia de alto impacto. A nossa plataforma consegue processar um grande volume de dados geolocalizados em tempo real. E as operadoras são grandes geradoras de big data geoespacial. Essa solução consiste em entender as necessidades de determinado departamento da operadora e usar o big data geoespacial para atender a essas demandas de negócio. Por exemplo, podemos pegar informações sobre o padrão de mobilidade dos usuários de telefonia móvel e oferecer serviços para a operadora entregar anúncios com base em geolocalização, aproximando os consumidores de produtos e serviços no varejo. Outra possibilidade é analisar os traços de ligações, dados e voz da rede de infraestrutura e entender quais antenas ou cabos têm maior potencial de retorno caso sejam melhorados. É possível analisar informações de ligações, conexões perdidas, e aí ranquear as antenas com maior retorno sobre investimento caso sejam atualizadas, considerando o perfil dos consumidores e a demanda. Conseguimos fazer essas aplicações e soluções analisando os dados transacionais das operadoras: 90% dos dados que passam pelas operadoras têm alguma característica geolocalizada.
Em geral, as operadoras ainda aproveitam pouco o big data?
Muito se fala, mas pouco se mostra ou explora. Acreditamos que analisar as informações de negócio das operadoras sob a perspectiva geográfica trará muito mais insights e informações para a tomada de decisão do que o modelo tradicional de análise de gráficos. Com o big data geoespacial é possível encontrar regiões com maior demanda, gargalos de infraestrutura e visualizar tudo isso em um mapa, analisando os problemas e as oportunidades com velocidade. Essa solução existe e estamos fazendo um projeto piloto com uma operadora, mas ainda não podemos divulgar qual. É uma nova dimensão: analisar um grande volume de dados sob a perspectiva geográfica. Todas as ações da operadora são baseadas na geografia, como cobertura, atendimento, análise dos concorrentes em cada região e market share.
Onde estão as melhores oportunidades?
Todas as operadoras querem aumentar o Arpu médio (receita média por usuário, na sigla em inglês). O mercado de pré e pós-pago já está saturado. Então, o mar azul é vender combos. Temos uma ferramenta chamada smartcombo que analisa dados de infraestrutura, de market share e informações socioeconômicas e demográficas para ranquear as localidades onde há mais potencial de vendas de determinada composição de combo. Por exemplo, telefone móvel, banda larga e TV. Aí encontramos as cidades com maior potencial de consumo, considerando a cobertura e a capilaridade da operadora naquele local. Esse é um tipo de aplicação que explora a análise de diversas camadas de dados para gerar insights para a operadora tomar decisões e direcionar seus investimentos e esforços, gerando mais receita. Entre duas cidades que exigem o mesmo investimento, é possível saber onde o retorno será maior. Isso é usar o big data com um olhar transversal dentre os departamentos da operadora.
As operadoras poderiam ofertar planos mais segmentados?
O big data traz essa possibilidade. Ao invés de se ter uma abordagem comercial generalista, a operadora pode fazer abordagens especializadas de acordo com o potencial de cada região, aumentando o retorno do investimento. Investir menos e ter retorno maior. Às vezes seu concorrente está muito consolidado em determinado local e ali não vale o investimento, enquanto em outros locais com menor investimento há mais espaço para crescer. Existe uma historinha no contexto de big data: tal qual o petróleo foi um insumo para a revolução industrial, as informações serão o recurso da revolução da era da informação. No século 18, tivemos a produção em massa. Nos séculos 19 e 20, começamos a ter especialização de produtos para grupos de pessoas. Agora, no século 21, com o big data, temos a personificação da massa. As pessoas querem um produto que atenda suas necessidades de forma específica. Isso influencia a maneira como as operadoras vão ofertar seus planos. A transformação digital nas empresas de telecom só vai acontecer quando elas alcançarem um alto nível de competitividade com as empresas que já nasceram no mundo digital. De fato, as operadoras ainda não usam o big data como poderiam. Há competição entre as companhias para encontrar e entender o poder do big data para revolucionar seus negócios. A transformação virá quando a operadora pautar sua operação nas informações dos usuários. Isso pode ser usado em parcerias, como para venda de seguros e outros serviços complementares a partir do perfil do usuário, mas respeitando sua privacidade. Por exemplo: uma pessoa que viaja muito tem risco maior para um seguro de vida do que quem não viaja tanto. Isso é a personificação da massa que as operadoras podem permitir. O big data geolocalizado pode ser usado pelas operadoras para melhorarem a eficiência da infraestrutura, assim como podem ajudar o marketing a vender serviços combo ou outras soluções complementares.
Esse é o conceito de location intelligence?
Essa é uma tecnologia em implantação em larga escala no mundo. Cruzando location intelligence com big data você revoluciona o que existe no estado da arte para tomada de decisão. Para operadoras, é uma revolução na tomada de decisão. Não se trata só de analisar os indicadores tradicionais, mas analisá-los geograficamente em um mapa em tempo real, de forma viva. Isso permite uma compreensão muito mais rápida e ágil. Se uma imagem vale por mil palavras, um mapa vale por mil imagens. E esse mapa é um mosaico de imagens. Uma camada é a das ruas, outras das antenas, outra da fibra ótica. São camadas compostas digitalmente. Aí você analisa um terabyte de dados em um mapa e consegue tomar decisão de forma instantânea. Todo contexto geográfico é fundamental para a tomada de decisão de maneira especialista, que é mais eficaz do que a abordagem generalista. É isso que o location intelligence proporciona com o big data, uma transformação do negócio digital das operadoras. Não é só uma questão de melhora a fonte de receitas atual, mas encontrar novas fontes de receitas, concorrendo com empresas como Facebook e Google. Esse é o caminho que as operadoras devem seguir nesse mercado já competitivo entre elas e também com as OTTs (over-the-top).
