众所周知，电信领域的机器学习技术可以帮助网络运营商提升服务质量，增加利润，减少客户流失。随着智能手机等智能设备用户的增加，通信行业销量提升的可能性也越来越大。电信供应商希望改善服务以确保留住客户。发现关键趋势并关注其战略如何发挥作用是电信提供商当今面临的一些挑战。除了绘制公司战略和修复塔楼外，绘制竞争对手战略和社交媒体还有助于企业获得更广泛的客户群以接触客户。机器学习是一种从输入的信息和算法中学习并返回对多个行业产生重大影响的输出的技术。电信中的ML技术可以通过多种方式帮助提供商。1.改善服务，增加利润社交媒体正在从单纯的交流门户转变为成熟的商业平台，让企业接触到大量客户。社交媒体的另一个好处是它将公司置于全球舞台上。来自这些来源的信息对企业至关重要，因为它可以帮助他们了解客户如何看待他们的服务以及如何专注于改进服务以提高客户保留率。在电信中使用机器学习，公司可以专注于如何根据提供给机器的算法来改变他们的策略。另一种改善客户体验并确保保留客户的方法是专注于减少修复受损塔所花费的时间以及用户停止服务的时间。保护休眠和休眠塔的传统方法是将它们物理定位在同一位置。借助电信设备中的机器学习，这些塔可以将可能的故障传达给控制室。当企业意识到上述威胁时，他们可以集中精力迅速派出维修团队对铁塔进行维修，并立即解决问题。2、减少客户流失随着新电信运营商的出现，当前市场形势升温，客户流失是常态。随着客户流失率的上升，企业可以专注于如何改进服务，提供可以避免客户流失的服务，让客户意识到公司是以客户为中心的。在电信行业使用ML，公司可以跟踪客户转向其他公司的原因以及如何更新他们的政策以减少客户流失。
