Skip to main content

Table 6 Explaining telecom big data returns

From: Reaping the benefits of big data in telecom

Variables (t-stat) Use cases
Sales and marketing Customer care Network Supply chain Competitive intelligence
Constant −1.0 % −0.2 % −0.9 % −1.7 % −1.3 %
  (−4.06) (−1.49), NS (−3.84) (0.98), NS (−2.2)
C1 1.1 % 2.4 % 3.2 % 0.9 % −0.2 %
  (2.17) (2.45), NS (1.99) (1.97) (−1.36), NS
C2 −0.2 % 0.4 % −1.7 % −0.6 % 0.3 %
  (−0.55), NS (3.61) (−1.63), NS (2.23) (2.90)
CBD 1.0 % 0.7 % 0.6 % 1.4 % 0.8 %
  (3.00) (2.24) (2.67) (2.84) (1.97)
ARCH 5.9 % 4.7 % 4.0 % 2.7 % 1.9 %
  (2.12) (1.96) (3.71) (3.07) (2.06)
BDIT 23.3 % 19.60 % 35.20 % 31 % 45 %
  (4.06) (4.14) (2.29) (2.15) (1.99)
BDHT 34.2 % 41.2 % 45.2 % 12.8 % 35.8 %
  (3.78) (2.79) (2.18) (2.84) (1.97)
BDIT*BDHT 197.20 112.80 188.90 97.70 67.60
  (4.55) (2.32) (1.97) (3.04) (0.78), NS
CASE 1.9 % 1.3 % 1.9 % 3.0 % 4.7 %
  (3.78) (1.02), NS (2.01) (2.45) (3.01)
ORG −3.2 % −2.1 % −4.0 % −1.1 % −4.5 %
  (−4.55) (−2.65) (3.14) (−2. 34) (−2.98)
R2 55 % 61 % 49 % 62 % 44 %
  1. NS non-significant coefficient estimate
  2. SURE regression estimates