Варианты использования
ЦЕННОСТЬ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА КЛИЕНТА
Приложения, основанные на машинном обучении, позволяют операторам спрогнозировать ценность клиента на протяжении всего жизненного цикла. Теперь возможно провести сегментацию клиентов на базе возрастной группы, статуса VIP, статуса затрат и длительности обслуживания.
ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ ОТТОКА КЛИЕНТОВ
Модели оттока клиентов нацелены на распознавание ранних сигналов оттока и поиск клиентов с повышенной вероятностью добровольного ухода. Для разрешения проблемы прогнозирования оттока используется множество алгоритмов машинного обучения. В их число входят: искусственные нейронные сети, анализ дерева принятия решений, регрессионный анализ, логистическая регрессия, метод опорных векторов, наивный байесовский классификатор, последовательный анализ образцов и анализ потребительской корзины, линейный дискриминантный анализ и подход на основе неточного множества.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОПЫТА КЛИЕНТА
Телекоммуникационные компании работают с огромными объемами информации, что усложняет анализ клиентов для выявления потенциальных причин плохого обслуживания. Теперь опыт клиентов можно классифицировать на основе потоков данных, звонков в техподдержку, пространственного и временного распределения с помощью алгоритма случайного леса.
ВЫЯВЛЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА
Мошенничество в сфере мобильных коммуникаций — распространенное явление, поскольку к услугам можно легко получить доступ с помощью поддельных идентификационных данных, а мобильные терминалы не привязаны к определенному местоположению. Теперь появилась возможность распознавать мошеннические звонки с мобильных телефонов с помощью поведенческого анализа звонящего с использованием машинного обучения.
ЧАТ-БОТЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
Благодаря ИИ можно автоматизировать запросы пользователей на обслуживание, направлять их к нужному представителю, а потенциальных клиентов, имеющих намерение совершить покупку, можно отправлять напрямую в отдел продаж.
ОКАЗАНИЕ УСЛУГ
ИИ позволяет спрогнозировать загрузку сетевых ресурсов и соответствующим образом их распределить. Также можно учитывать внешнюю информацию, например данные о дорожном движении, погоде и проводимых мероприятиях. Машинное обучение можно использовать для полностью автоматического или полуавтоматического изменения конфигурации сети, что позволит создавать самоорганизующиеся сети (Self-Organizing Networks, SON) и развивать автоматизацию с обратной связью.
УПРАВЛЕНИЕ ДОХОДАМИ
Операторы могут оптимизировать и корректировать маркетинговые кампании, рекламные акции и предложения исходя из данных аналитики, что создает возможности для динамического ценообразования. Они смогут выявлять и прогнозировать новые тренды в потребительском поведении и действовать в соответствии с ними, обращаясь с разовыми предложениями к конкретным сегментам целевой аудитории. Глубокий анализ данных позволяет операторам добиться глубокой персонализации и адаптировать свои услуги к потребностям клиентов.
