Sektör
Telekomünikasyon
Telekomünikasyonda Doğal Dille Karar Destek ve Tahminleme
Aşağıda yer alan müşteri görüşleri ve marka bilgileri, şablon yapısını göstermek amacıyla hazırlanan temsilî içeriklerdir.
Zorluk ve ihtiyaç
Üst yöneticilerin ve departman müdürlerinin anlık veri analizi veya churn (müşteri kaybı) riski raporları almak için veri analistlerine bağımlı olması ve karar süreçlerinin yavaşlaması.
werea yaklaşımı ve entegrasyon
Snowflake veri ambarı üzerinde çalışan Natural Language to SQL (NL2SQL) katmanı inşa edildi. Makine öğrenmesi churn tahmin modelleri bu katmana bağlanarak yöneticilerin Türkçe doğal dille "Bu ay terk riski yüksek olan müşterilerin ortak özellikleri nelerdir?" gibi sorularına anlık grafik ve metin yanıtları üretmesi sağlandı.
Elde edilen sonuç ve etki
Churn riski taşıyan aboneler %35 oranında daha erken tespit edildi.
Müşteri elde tutma (retention) oranında %18 net artış sağlandı.
Veri ekibine gelen ad-hoc (anlık) rapor talepleri %60 azaldı.
SIRADAKİ
Sizin Ekibinizle Neler Başarabiliriz?
Geliştirdiğimiz çözümlerin kurumunuza nasıl bir ivme kazandıracağını teoride değil, pratikte görün.