ジオマーケティングで市場を拡大
CSP（通信事業サービスプロバイダー）は、ARPU（Average Revenue Per User：ユーザーあたりの平均売上）の低下などの収益拡大の課題に直面しています。NETSCOUTのGeoMarketingは、このような課題を解決する方法を提供します。
OmnisR RAN機械学習プレシジョンモジュールを使用するNETSCOUTのGeoMarketingは、新しいアルゴリズムとAI/ML（人工知能／機械学習）を活用することで、屋内を含む場所での加入者のジオロケーションの精度を既存のパッシブアルゴリズムと比べて50％と大幅に向上させます。GPSを必要とすることなくARPUの向上を可能にするLBS（加入者位置情報サービス）により、収益拡大の機会を提供します。
移動体通信事業者の収益化の機会
NETSCOUTを活用することで、精度とエクスペリエンスの向上が実現します。世界中のビジネスチームやマーケティングチームがNETSCOUTを活用して、LBSを成功させてきました。これらの通信事業者は、観光、政府機関、金融、マーケティング、広告などの分野で知見と収益化の機会を活用しています。
MNOは、NETSCOUTのスマートデータプラットフォームに組み込まれた高度なアルゴリズムにより、加入者が期待する優れたユーザーエクスペリエンスを提供できます。MNOは、リアルタイムの位置情報と利用データの精度を向上させることで、位置情報サービスの収益の機会を拡大することができます。また、RANとコアのディスアグリゲーション（分離）は多くの場合に非難の対象になりますが、NETSCOUTのエンドツーエンド分析でその問題を解決し、MTTKを短縮することができます。
- NETSCOUTの製品担当バイスプレジデント、Sanjay Munshi
スマートデータの活用
NETSCOUTのテクノロジーは、複数のソースから大量のネットワークデータを取得して、わかりやすい構造のスマートデータをリアルタイムで利用できるようにすることで、ネットワーク全体での加入者ごとのエンドツーエンドの広範な可視性を提供します。スマートデータの優れた分析ですべてのデータをインテリジェントかつ効率的に分析することで、ネットワークとアプリケーションのパフォーマンスのコンテキストを考慮した分析が可能になります。
スマートデータは、データの処理、保存、取得の最適な方法を決定するグリーンテクノロジーであり、InfiniStreamNGスマートデータプラットフォームが処理リソースとストレージリソースを最も効率的な方法で使用することで、TCO（総所有コスト）の削減を実現します。これらすべてを、ミドルウェアを削減し、設置面積の縮小し、消費電力を削減することで実現しています。
正確な位置情報におけるビジネスベロシティー
現在の市場に出回っているジオマーケティングは、人口密度の高い都市部で誤差が大きい、屋内をカバーできない、レイテンシが大きいなどといった、運用の実現可能性や精度の欠如の問題を抱えています。NETSCOUTは、AIと機械学習を活用することで、高い精度を実現し、これらの問題を解決しています。
1%の3GPPベースのMDT（Minimization of Drive Test）コールを学習するモデル
MDT以外のコールを99％予測するモデル
パッシブアルゴリズムよりも低レイテンシのフィード
従来の方法より50％の精度の向上
Featured Resources
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