LO SCENARIO

Data analytics, per le telco il giro d’affari quadruplicherà

Si passerà dai 6,1 miliardi di dollari del 2022 a 23,6 entro il 2032 per una crescita annuale del 14,3%. L’aumento vertiginoso del volume di dati generati dall’industria delle telecomunicazioni consentirà di mettere a punto strategie mirate per rafforzare la base clienti attraverso soluzioni e servizi più personalizzate e in linea con l’evoluzione della domanda. Il report di Precedence Research

Pubblicato il 12 Feb 2024

intelligenza artificiale, ai, chatgpt

Il mercato degli analytics dei dati generati dall’industria delle telecomunicazioni è un’opportunità per entrambi gli attori della filiera: i vendor, che offrono le soluzioni per l’analisi dei dati, e le stesse telco, che usando gli analytics possono ottimizzare la rete e fornire servizi personalizzati ai clienti, migliorando i risultati finanziari. Secondo le proiezioni di Providence research il mercato (software, hardware e servizi) sta crescendo del 14,3% (come Cagr nel periodo 2023-2032), per un corrispondente aumento di valore stimato da 6,2 miliardi di dollari nel 2022 a 7 miliardi nel 2023, 12 miliardi nel 2027 e 23,6 miliardi nel 2032.

Driver del mercato sono la crescita esplosiva dei dati all’interno delle reti di telecomunicazioni alimentata dalla proliferazione di smartphone e dispositivi connessi, l’avvento della tecnologia 5G e la concorrenza serrata tra gli operatori. Per le telco si tratta di fare leva su soluzioni di analytics sempre più avanzate (grazie all’intelligenza artificiale) per potenziare la loro capacità di fare previsioni e prendere decisioni strategiche, evidenzia la società di ricerche.

Il mercato dei data analytics per le telco

Il Nord America detiene una posizione dominante nel mercato degli analytics per le telco, sottolinea Providence research. Qui  i principali operatori di telecomunicazioni già abbracciano soluzioni di analisi avanzate, come l’analisi predittiva per la manutenzione proattiva della rete e soluzioni di gestione dell’esperienza del cliente basate sull’intelligenza artificiale. Inoltre, sono attive diverse collaborazioni tra operatori di telecomunicazioni e fornitori di soluzioni di analytics (molti dei quali sono americani) per sfruttare la potenza dei big data.

L‘Europa, però, vivrà una crescita significativa, grazie alle iniziative di trasformazione digitale degli operatori di telecomunicazioni. Le telco cercano una gestione più efficiente della rete e puntano sulle strategie incentrate sul cliente. Gli operatori di questa regione pongono una forte enfasi sulla sicurezza e la privacy dei dati e le regole sulla protezione dei dati influenzano la progettazione e l’implementazione di soluzioni di data analytics, garantendo un equilibrio tra l’utilizzo dei dati e la protezione dei consumatori.

Gli use case degli analytics per le telco

L’ottimizzazione della customer experience è la prima applicazione per gli analytics dei dati delle telco evidenziata nella ricerca: migliorare l’esperienza dei clienti è una forza trainante nel mercato. Le informazioni approfondite sul comportamento dei clienti, le loro preferenze e i livelli di soddisfazione aiutano gli operatori ad agire di conseguenza, migliorando la fidelizzazione e riducendo il churn.

L’ottimizzazione della rete nel 5G

Anche l’implementazione della tecnologia 5G e la crescente complessità delle reti tlc spingono la richiesta di analisi avanzate da parte delle telco. Queste soluzioni contribuiscono a un netto miglioramento della pianificazione, manutenzione e ottimizzazione delle reti, grazie al monitoraggio in tempo reale delle prestazioni e alla conseguente ottimizzazione dell’allocazione delle risorse.

L’intelligenza artificiale

L’integrazione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale (Ai) e l’apprendimento automatico (Ml) nelle soluzioni di analisi per le telco guida l’innovazione sul mercato. Gli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning migliorano le capacità predittive degli strumenti di analisi, consentendo agli operatori di prevedere i problemi di rete, anticipare le esigenze dei clienti e automatizzare i processi decisionali, migliorando così l’efficienza operativa complessiva.

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