Optez pour la sérénité en choisissant un forfait mutualisé. Retour sur une nouvelle pratique très utile pour les usages gourmands en data.
La mutualisation dans l’IoT Cellulaire
La mutualisation consiste à mettre en commun des moyens, de manière à optimiser l’accès à des ressources et leur rentabilité. Dans le contexte de l’Internet des objets (IoT) cellulaire, il s’agit de mutualisation de vos enveloppes de consommation. Ce principe proposé chez Objenious vous permet de répondre aux besoins nécessitant du volume, de la souplesse, de la simplicité, et de l’optimisation budgétaire.
Lisser vos consommations
La mutualisation vous offre la possibilité de lisser vos consommations, c’est-à-dire compenser le trafic fort par le trafic faible. Les consommations des équipements connectés sont souvent hétérogènes. Certains équipements peuvent ponctuellement surconsommer ou au contraire sous consommer, et l’impact budgétaire est réel.
Dans l’exemple ci-dessus, la consommation est divisée de la manière suivante :
- Carte 1 : 28Go
- Carte 2 : 2Go
- Carte 3 : 15Go
Il est fort probable que la première carte finisse en surconsommation et la deuxième en sous consommation à la fin du mois. Un forfait classique répondra aux consommations individuelles mais ne prendra pas en compte vos besoins collectifs. Avec un forfait mutualisable, votre consommation sera répartie sur la base d’une enveloppe data globale afin d’optimiser vos coûts.
Réduire vos factures et augmenter votre ROI
En effet, l’enveloppe data vous permet de répartir vos consommations selon vos usages et de répondre aux besoins uniques de chaque entreprise. En d’autres termes, fini les surcoûts liés à la facturation. Les forfaits mutualisés permettent de lisser votre facturation et de lutter contre les variations liées à vos consommations individuelles. Votre facturation répond pleinement à vos besoins globaux en data et s’adapte à vos consommations pour répondre pleinement à vos besoins métier.
Découvrez les forfaits mutualisables 60 Go et/ou 30Go dédiés aux usages gourmands en data.