4 Penerapan Data Science di Dunia Telekomunikasi
Data Science merupakan ilmu yang cukup menarik untuk dipelajari beberapa tahun terakhir ini. Dengan lahirnya revolusi industri 4.0, banyak perusahaan yang mulai menyadari betapa pentingnya data dalam proses pembuatan keputusan.
Sayangnya, data yang ada saat ini, sangat sulit untuk didapatkan insight nya jika hanya diolah menggunakan cara yang sama dengan beberapa tahun yang lalu. Hal ini disebabkan karena data yang ada sangatlah beragam bentuknya. Sehingga dibutuhkan ilmu baru, dalam hal ini adalah Data Science.
Salah satu sektor yang mulai memanfaatkan keberadaan ilmu Data Science adalah bidang telekomunikasi. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), sektor komunikasi mengalami pertumbuhan sebesar 10.9% selama adanya pandemi dibandingkan tahun sebelumnya.
Tentu saja tidak mengherankan, mengingat di awal-awal pandemi banyak perusahaan yang memberlakukan sistem Work from Home (WFH) untuk karyawannya, serta guru dan siswa yang juga melakukan pembelajaran jarak jauh.
Melihat hal ini, mulai banyak pemain baru yang mencoba untuk masuk ke sektor ini. Sehingga agar pemain lama bisa mempertahankan eksistensinya, mereka bisa memanfaatkan ilmu Data Science. Penasaran dengan penerapan Data Science dalam sektor telekomunikasi? Yuk, simak pembahasannya!
1. Segmentasi Pelanggan
Segmentasi pelanggan menjadi hal yang cukup penting untuk perusahaan yang bergerak di bidang jasa maupun produk, termasuk dalam dunia telekomunikasi. Setelah melakukan segmentasi, kita bisa mengetahui dengan jelas karakteristik dari setiap pelanggan sehingga kita bisa menawarkan produk yang tepat.
Pada dasarnya, ada empat skema segmentasi yang harus diperhatikan, yaitu segmentasi nilai pelanggan, segmentasi perilaku pelanggan, segmentasi siklus hidup pelanggan, serta segmentasi migrasi pelanggan. Dengan memanfaatkan hal ini, perusahaan telekomunikasi bisa melakukan peningkatan perencanaan serta target dalam bisnis.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. Optimasi Network
Dalam dunia telekomunikasi, keterlibatan pelanggan serta saluran internal dapat dijadikan sebagai jaminan kelancaran fungsi operasi. Tidak bisa dipungkiri, network adalah nyawa dari dunia telekomunikasi sehingga optimasi network akan membantu untuk mengidentifikasi penyebab komplikasi yang terjadi.
Data Science dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan masalah yang akan terjadi di masa yang akan datang dengan memanfaatkan data history network, sehingga penyedia telekomunikasi dapat mempersiapkan dirinya secara matang untuk menghadapi hal tersebut, bahkan bisa diatasi sebelum terjadi.
3. Customer Sentiment Analysis
Salah satu cara untuk mempertahankan customer adalah dengan melihat pendapat mereka tentang produk serta pelayanan yang diberikan, apakah lebih mengarah ke komentar positif atau malah negatif. Hal ini bahkan bisa menjadi cara yang paling mudah untuk memahami pelanggan.
Analisis sentimen juga dapat dijadikan cara untuk melihat tren terupdate, serta melihat permasalahan customer secara real time. Pada dasarnya, analisis sentimen ini akan sangat bergantung pada teknik analisis teks. Penyedia layanan telekomunikasi bisa memanfaatkan berbagai media sosial untuk mendapatkan datanya.
4. Mencegah Terjadinya Customer Churn
Customer churn merupakan salah satu hal yang mungkin saja terjadi di dunia telekomunikasi, dimana pelanggan memutuskan untuk beralih ke penyedia layanan telekomunikasi lainnya. Mendapatkan pelanggan memang bukanlah hal yang mudah, namun mempertahankan pelanggan ternyata jauh lebih sulit.
Oleh karena itu, penyedia layanan telekomunikasi perlu melakukan usaha lebih dengan melihat hal-hal apa saja yang mungkin bisa menjadi penyebab terjadinya churn. Data Science bisa dimanfaatkan dalam hal ini, karena kita bisa melihat pola yang terjadi serta melakukan pemodelan.
Dari sini lah, penyedia layanan telekomunikasi bisa meningkatkan performanya sehingga churn dapat dicegah.
Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini. Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari Data Science bersama DQLab.
Apapun background pendidikanmu, kamu tetap bisa mempelajari Data Science kok. Ada banyak modul menarik yang disediakan dalam berbagai bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, seperti R, Python, dan SQL. Biaya yang ditawarkan juga masih terbilang aman di kantong mahasiswa.
Yuk, tunggu apa lagi? Sudah banyak member yang berhasil menjadi praktisi data, sekarang giliran mu!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri