Telia gebruikt de ingebouwde analyse van Tableau voor betere stedenbouw en innovatie van productontwikkeling

Zoals je je kunt voorstellen, genereert Telia enorme hoeveelheden data met het mobiele netwerk. Telia Division X werd een aantal jaren geleden gelanceerd om in te spelen op die datamogelijkheden en nieuwe, innovatieve groeidiensten te ontwikkelen. Vandaag leggen we de basis voor de klantervaringen van de toekomst. Telia Crowd Insights is een van onze belangrijkste innovaties. Het maakt gebruik van locatie-informatie op basis van geanonimiseerde, verzamelde mobiliteitsgegevens verkregen uit het netwerk van Telia. De dataset bestaat uit meer dan 16 miljoen leden, verspreid over de Noordse landen. Dat staat gelijk aan miljarden datapunten per dag. Bij een concert van Ed Sheeran in 2019 in Helsinki werd Crowd Insights bijvoorbeeld gebruikt om inzicht te krijgen in waar de fans vandaan kwamen, hoeveel ze uitgaven tijdens hun bezoek aan de omgeving van Helsinki en waar ze zich voor en na het concert begaven. Helsinki haalde hier waardevolle inzichten uit voor het plannen van toekomstige evenementen, zodat ze een betere beleving kunnen creëren voor concertgangers.

We hebben vanaf de eerste dag Tableau gebruikt en het vormt de basis van Crowd Insights. Tableau is intuïtief, makkelijk te leren en adaptief. We kunnen snel dashboards maken, diep in interessante nieuwe inzichten duiken en nieuwe ideeën aan onze klanten voorleggen. Het visuele analyseplatform speelt zonder twijfel een belangrijke rol in de ontwikkeling van nieuwe inkomstenstromen en producten voor datamonetisering voor Telia.

Telia Crowd Insights heeft een enorme reikwijdte voor innovatie en datagestuurde besluitvorming. Met Telia City Vitality Insights kunnen steden in de Noordse en Baltische regio bijvoorbeeld worden geholpen om de stadsbeleving te verbeteren door bewegingspatronen van massa's inzichtelijk te maken met geanonimiseerde, verzamelde netwerkdata. Door historische data te vergelijken met wat zich nu afspeelt, kunnen steden de impact van hun besluiten en acties meten. Met Tableau kunnen mensen makkelijk data verkennen en begrijpen, waardoor teams ontdekte inzichten die een positieve invloed hebben op de stedenbouw, kunnen delen. Nadat HSL, het regionale vervoersbedrijf van Helsinki, een metro-uitbreiding ter waarde van € 1,2 miljard had voltooid, wilde deze de reizigersbeleving meten om er zeker van te zijn dat de nieuwe metro door zoveel mogelijk mensen gebruikt werd. Een traditionele enquête zou duizenden euro's kosten en jaren in beslag nemen. Telia Crowd Insights, met ingebouwde analyse van Tableau, toonde ook aan dat het autoverkeer met 8% verminderde doordat er meer gebruik werd gemaakt van de metro. Dat staat gelijk aan 13 ton CO2 per dag.

Toen we begonnen, vonden sommigen dat we onze eigen analysetool moesten ontwikkelen of een oplossing zoals Power BI moesten gebruiken. Maar dat zou tijd en resources kosten die bedoeld waren voor het echte doel van Division X, namelijk innovatieve productontwikkeling. Door het ingebouwde analyseplatform van Tableau kunnen we ons richten op de ontwikkeling van nieuwe Telia-diensten. We kunnen Tableau aanpassen en integreren in onze externe toepassingen om dashboards te bieden waarin klanten zelf vragen kunnen stellen en bruikbare inzichten kunnen ontdekken.

De Zweedse volksgezondheidsinstantie gebruikt de geanonimiseerde, verzamelde inzichten die wij met de ingebouwde analysemogelijkheden van Tableau verkrijgen, om inzicht te krijgen in hoe groepen mensen zich in de maatschappij bewegen, bijvoorbeeld tussen gemeenten en regio’s of binnen een stad. Vervolgens kunnen ze patronen visualiseren die anders moeilijk te vinden zouden zijn. Ook kunnen ze de effectiviteit beoordelen van maatregelen om de verspreiding van het virus tegen te gaan.

Deze toepassingen zijn pas het topje van de ijsberg. We gaan dit verder uitbreiden naar de detailhandel, waarbij we geanonimiseerde, geaggregeerde data van de mobiele netwerken van Telia en wifinetwerken van detailhandelaren analyseren om patronen te ontdekken in de bewegingen van massa's in en rond winkelpanden. Zo krijgen detailhandelaren ongekende inzichten in hun volledige conversiefunnel, waar ze nieuwe winkels kunnen openen en hoe klanten zich daadwerkelijk door het pand bewegen.