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Deutsche Telekom
5 bis 10% weniger Kundenfluktuation

Wichtige Highlights

Kategorie

Telekommunikation

Standort

Hauptsitz: Bonn, Deutschland

Lösungs-Highlights

  • Moderne Datenplattform: Cloudera Enterprise mit SDX
  • Workloads: Data Science, Data Engineering, Data Warehouse
  • Schlüsselkomponenten: Apache Impala, Apache Spark, Cloudera Altus Data Warehouse, Cloudera Data Science Workbench
  • BI & Analytics-Tool: Tableau, R-Studio, Knime
  • ETL-Tool: Datameer

Unterstützte Anwendungen

  • Netzwerk-Qualitätsanalyse und Betrugs-Prävention
  • 360°-Sicht auf Kunden für zielgerichtete Kampagnen und Verhinderung von Kundenfluktuation

Datenquellen

  • Netzwerkverkehr
  • Marketingkampagnen
  • CRM

Auswirkung

  • Verbesserungen von CRM und zielgerichteter Kampagnen haben zu gruppenweitem Umsatz von mehreren Dutzenden Millionen Euro geführt
  • 5 bis 10% weniger Kundenfluktuation
  • 10 bis 20% weniger Umsatzeinbußen durch betrügerische Aktivitäten
  • 50% bessere operative Effizienz

Deutsche Telekom hat seine Betrugsermittlung, sein Customer Relationship Management, seine Netzwerkqualität und operative Effizienz mit einer Datenplattform von Cloudera verbessert.

Deutsche Telekom ist ein in Europa führendes Telekommunikationsunternehmen, das mehr als 150 Millionen Kunden weltweit seine Dienstleistungen anbietet.

Herausforderung

Das Verhindern von Netzwerkbetrug ist eine große Herausforderung für Telekommunikationsunternehmen wie Deutsche Telekom. Die Menge an Netzwerkdaten, die erfasst und analysiert werden müssen, sind enorm. Und wenn man nicht in der Lage ist, nahezu in Echtzeit auf verdächtige Ereignisse zu reagieren, kann es katastrophale Folgen haben.

„Manchmal gibt es Phasen mit wenig Betrugsaktivität, aber plötzlich kann es Spitzenzeiten geben, was zur Folge haben kann, hunderttausende von Euro an einem Tag zu verlieren“, so Ondrej Machacek, Bereichsleiter Architektur und Integration bei Deutsche Telekom.

Um Betrugsmuster besser erkennen zu können, mussten Betrugsanalysten der Deutsche Telekom in der Lage sein, größere Mengen an Netzwerkdaten zu erfassen und zu analysieren. Die von ihnen gesammelten Daten wurden in Silos erfasst, wodurch die Sichtbarkeit eingeschränkt und maschinelles Lernen im Maßstab unmöglich war.

Darüber hinaus konnte Deutsche Telekom durch die Bereitstellung einer unternehmensweiten Sicht auf Daten— von Netzwerk- bis CRM-Daten—seine Kunden besser verstehen und früher auf Qualitätsprobleme im Service eingehen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Lösung

„Wir verwenden Big Data und Analytik in erster Linie aus zwei Gründen. Zum einen zur Steigerung unserer internen Effizienz, zur Steigerung der Systemeffizienz, zur Kostensenkung und so weiter. Aber das Wichtigste ist, die Schaffung neuer Fähigkeiten für unsere Geschäftsleute, unsere Kunden, bspw. im Bereich der Betrugsermittlung.

-Heinz Sandermann, Leitender Architekt, Business Intelligence, Billing und Produkte, Deutsche Telekom

Deutsche Telekom hat seine Betrugsermittlung, sein Customer Relationship Management (CRM), seine Netzwerkqualität und operative Effizienz mit einer Datenplattform von Cloudera verbessert. Durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz erkennt das Unternehmen Netzwerkprobleme, bevor Kunden sie bemerken, und kann Betrugsmuster und Echtzeitbedrohungen ermitteln, bevor das Unternehmen davon betroffen ist. Apache Impala ermöglicht Analysten das sehr schnelle Abfragen von Daten, sodass sie schnell Maßnahmen aufgrund von Erkenntnissen ergreifen können.

Implementierung

Deutsche Telekom hat sich entschlossen, ihre moderne Datenplattform auf Cloudera aufzubauen basierend auf dessen Fähigkeit, riesige Streaming-Datenbestände unterzubringen und gleichzeitig eine Umgebung bereitzustellen, die maschinelles Lernen und schnelle Analysen liefert: Und all das unter Einhaltung einer unternehmensweiten Zuverlässigkeit, einem gemeinsamen Datenerlebnis und Stabilität.

„Analytische Erkenntnisse sind für uns der Schlüssel, um uns zu differenzieren und Mehrwert für unsere Kunden zu schaffen,“ so Sven Löffler, Business Development Executive bei Deutsche Telekom. „Mit Cloudera Altus Data Warehouse, Cloudera Data Science Workbench und SDX [Shared Data Experience] konnten wir unseren Telekom Data Intelligence Hub etablieren: eine vertrauenswürdige, vollständig verwaltete Plattform und ein Ökosystem, das unseren Nutzer ermöglicht, Daten auszutauschen und zu analysieren und multifunktionale, datengesteuerte Anwendungen einfacher und sicherer zu entwickeln.“   

Ergebnisse

Die moderne Datenplattform der Deutsche Telekom führt unternehmensweit zu greifbaren Ergebnissen:

  • Weniger Betrugsfälle: Deutsche Telekom nutzt eine umfassende Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung und interaktive Abfragen innerhalb von Cloudera, um die Netzwerkqualität zu verbessern und betrügerische Aktivitäten in Echtzeit zu ermitteln. Deutsche Telekom geht davon aus, dass diese Sichtbarkeit dazu beiträgt, Umsatzverluste aufgrund betrügerischer Aktivitäten um 10 bis 20 Prozent einzudämmen.
  • Bessere Kundenzufriedenheit: Sie haben ein besseres Verständnis von Kundenbedürfnissen und -wünschen. Deutsche Telekom hat eine einzige unternehmensweite Sicht auf Kunden, was zu zielgerichteteren Kampagnen, einer Umsatzgenerierung von mehreren zehn Millionen Euro und gleichzeitig zu einer Reduzierung der Kundenfluktuation um 5 bis 10 Prozent geführt hat.
  • Verbesserte operative Effizienz: Mit seiner modernen Datenplattform agiert das Unternehmen schneller und die operative Effizienz hat sich demzufolge insgesamt um 50 Prozent verbessert.