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