与适当的服务联系到客户
概述
Infosys通信，媒体和娱乐练习通过利用开源技术和组件来提供见解 - AS-Serve。我们的分析算法帮助网络在合适的时间与合适的服务组合接触正确的客户。
数据驱动的操作会加深用户粘性。我们的模型使用各种数据，如人口统计、计费、使用量(计划/产品/内容)、移动/物联网设备、社会情绪、呼叫日志和服务设备/资产数据，以提供对客户流失、服务质量、网络维护、营销活动和收入泄漏的预测洞察。
我们的经过验证的分析用例库和现成的模型帮助运营商在管理带宽需求峰值时将网络资产货币化。值得注意的是，洞察网络延迟和客户满意度下降的原因，使补救行动能够增强体验并最大化基础设施投资。
Infosys与斯坦福大学计算与数学工程学院（ICME）进行联合研究，以应用数据科学和分析，以解决业务问题。我们的团队200多位分析师和数据科学家和500多大数据技术专家合并机器学习和设计思考，帮助电信网络发射产品，降低数据包丢失，合理化维护和规划容量扩展。
我们的数据提取和自助服务的IP工具使业务用户能够进行数据发现和分析。
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