빅데이터를 활용한 통신기업의 혁신전략
Big Data-based Innovation Strategy of Telecom Companies
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모바일 비즈니스 가치사슬은 콘텐츠-플랫폼-네트워크-디바이스(Content-Platform-Network-Device; 이후 CPND) 간 수직적 구조에서 벗어나 모든 참여자가 유기적 연관성을 갖고 함께 가치를 창출하는 수평적 구조로 변화 중이다. 빅데이터 분석은 통신기업들로 하여금 기존의 자산이라 여기고 있는 네트워크 및 운영, 고객 데이터를 활용하게 하는 기회를 제공한다. 이에, 본 연구는 다양한 빅데이터 소스를 활용해 통신기업이 어떠한 혁신전략을 주도할 수 있을지에 관심 갖는다. 에릭 지겔(Eric Siegel)의 모형을 준거 틀로 한 주요 통신기업들의 빅데이터 투자 사례들이 분석되었다. 분석 결과, TCO 절감이나 효율성 향상을 위해 예측분석이 활용되는 경우 생산성 향상으로 이어짐이 확인되었고, 활용 초기 단계인 개선 및 강화 전략목표 하에서 빅데이터 분석이 진행되는 모습이다. 다만, 프라이버시(Privacy) 이슈는 특히 기간통신기업(Common carrier)들에게는 숙제로 남아있으며, 태생이 무선통신인 기업들은 빅데이터 분석 진화과정 마지막 단계에 강한 드라이브(Drive)를 걸고 있음을 보게 된다. 결론적으로, 통신기업들은 빅데이터를 활용해서 전략 초기 단계인 개선이나 강화에만 머물지 않고 고객에게 보다 나은 가치를 제공하고 새로운 비즈니스모델을 개발하려는 혁신 의지를 가지고 있으며, 특히 데이터 트래픽이 몰리는 곳을 발견해 전략적 타겟 마케팅(Target marketing)이 가능하다는 점 또한 간과되지 않고 있다. 마지막으로 통신기업들도 기존의 사일로(Silo) 체계에서 벗어나 데이터 수집에 대한 생태계적 시각과 협력이 데이터 확장을 위해 필요하다는 점을 인식하고 있는 것으로 확인되었다.
Abstract
The value chain of mobile business has changed from the vertical structure of CPND(Content-Platform-Network-Device) to the horizontal structure where all players have organic relationship. Big data analytics provides an opportunity for telcos to exploit an existing asset, telcos’ network, operational, and customer data. This study is interested in the forward thinking how telcos can use big data to improve the customer experience, increase revenues and lead innovation strategies. Based on Siegel’s prediction analytics framework, this paper examines various practice examples of how telcos are using big data analytics to improve their business. Big data rests on telcos’ ability to correlate data with events to gain new insights. Data privacy is a significant concern for telcos. Some telcos’ use cases show, they started to enhance the productivity and detect the fraud, and some active firms focus more on churn & loyalty management, up- & cross-selling as well. Most telcos are still considering monetizing the big data by selling customer data to third parties. It is concluded that telcos are moving from primitive stages of analytics to consider investing in service personalization. Especially, realtime analytics based on the data traffic enable telcos to respond at a specific moment in time with a personalized response. Finally, siloed, overlapping systems are problematic. The biggest challenge is collating the data. In fact, most of a telco’s data is stored and managed in separate system. Therefore, they are trying to overcome the silo system of data collection.
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