台灣之星善用大數據 代收營收年增逾4成

自立晚報

【記者謝政儒台北報導】資料驅動時代來臨，越來越多企業體認到有效運用大數據，能補足過往傳統數據應用處理的不足，做出更明快準確的決策、優化商業策略規劃；根據Statista.com公布的資訊顯示，大數據市場規模將可望從2011年的76億美元在2026年挺升至922億美元，在15年期間大幅成長超過11倍。 台灣之星行銷事業部資深副總經理朱曉幸表示，台灣之星自開台便時刻留心市場變化，積極投入品牌數位化布局；做為數位原生的電信業者，我們認為數據的應用不該僅集中於一個大數據團隊，而是應該在組織體系中開枝散葉，讓全體員工都能養成大數據思維成為通識化的技能基礎，除此之外，藉『數據力』挖掘與創造用戶需求等行銷應用更應是領頭羊，台灣之星長期深耕大數據，一路領先同業廣泛應用於電信代收、行動APP、T STAR智慧諮詢專家、網路建設等多元面向。未來，台灣之星相信數據力等『看不到』的競爭力將會成為企業脫穎而出的決勝關鍵，於公司各範疇精準導入大數據與人工智慧等科技工具，透過分析海量數據提出具價值的商業洞察，有效提升營運綜效與用戶體驗。 台灣之星表示，秉持「低成本、高效益」的經營理念，洞悉電信業掌握大量資料的優勢，在全公司的各功能單位導入大數據應用，透過分析巨量數據提煉具價值的商業洞悉，找到消費者的潛在需求；跳脫電信業傳統上被認為無法利用數據變現的「低成就者」角色，善用分析成果架構對應模型，精準調整用戶額度、定位網路高負荷區域及推薦功能/服務/產品等，藉以提升整體營運績效，帶動營收成長，同時優化用戶的個人化體驗。 根據資料統計，大數據已廣泛應用於探索、分析運用、預測模擬、自動化與洞察，其中在大數據支持下，商業價值可呈倍數增長，舉例來說若用於分析運用商業價值可提升3倍，自動化為8倍，洞察則高達16倍。 台灣之星也在實體門市導入「T STAR智慧諮詢專家」，運用網路門市搜集的上億筆使用者資訊，經由大數據交叉分析超過400項參數，依消費者決策模式以定義多種銷售模組，門市人員只要3步驟、60秒就能輕鬆針對消費者個人化需求找到合適的資費方案與手機類型，推薦結果也會同時自動匯入學習，使得下一次推薦更加精確，幫助提升成交率並增加客戶忠誠度，整體客戶服務滿意度達98%。 除優化個人化體驗外，台灣之星也成功藉大數據應用挹注電信代收營收成長動能，包括經由大數據分析推薦漫遊、OTT等加值服務，交叉銷售提升轉換率，以OTT加值服務內容推薦功能為例，運用大數據架構用戶行為模型，即時從眾多OTT合作夥伴提供的服務中，推薦最適合每個用戶的選項，用戶可自行決定是否進一步申辦，機制上線至今推薦成功率逾5成，合作夥伴在過去3年成長近2倍。 透過優化風險計算邏輯、最佳化信用額度與系統更新，在電信代收用戶的信用評等上建立最適額度模型，藉由分析用戶輪廓、每月繳款情況、電信代收的消費行為等參數，預測用戶滯納風險，對於潛在風險低的用戶調升額度，進而為公司擴大營收，同時，也導入大數據應用處理大量的用戶交易紀錄，建立自動機制調整壞帳率與高貢獻度用戶的使用額度，藉此避免營業損失並減少人員作業時間；相較採用大數據前，電信代收營收年增逾4成。 今年第三季起，台灣之星也將進一步整合數位平台與大數據用戶體驗應用，實現行動APP版位每日個人化自動更新，透過用戶過往使用行為分析及機器學習演算持續調整模型參數，提供最貼近每個用戶需求的適切內容，預期點擊率將成長達2成。 (自立晚報2019/07/18)