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用AI构建未来的移动运营商

虽然我们正处于电信历史上最激动人心的时期之一 - 由5G,Wi-Fi 6,虚拟化和网络转型等推动 - 但很容易关注未来可能会带来什么,而不是运营商网络今天已经能够做到。现实情况是,移动运营商不必等待未来到来,因为他们已经坐在真正的金矿之上。

“金矿”由横跨电信网络的大量数据组成。今天的核心网络由昂贵的重型设备组成,这些设备经过优化,可以传输这些数据。它们的设计并未考虑数据分析。因此,大多数运营商尚未制定有效的策略来将用户数据流转换为可操作的客户洞察。更不用说将其带入下一阶段,成为分析驱动的数字业务,可以与OTT竞争客户智能。

为此,运营商需要破坏现有模型,并将机器学习算法应用于当今流经其网络的实时数据。这将允许他们解码复杂的事件组合,流量模式和智能手机交互,以推断定义每个客户的部落和行为。然后,可以将通过移动网络传送的原始数据转换为用户行为数据,以生成对其客户需求和期望的实时和预测响应的可操作的见解。

移动运营商将成为数据驱动型企业

那么,我们今天在哪里?移动运营商通常可以访问许多不同的客户信息来源,包括标准商业系统(如CRM)以及为运营商设计的更先进的OSS / BSS平台。这些数据源可以包括有关客户的静态或近实时信息。挑战在于,使用这些系统,很难评估当前的客户环境并了解推动客户行为的基本模式。

但是,如果他们能够“看到”客户在线和流媒体,该怎么办?如果他们发现他们正在使用应用程序搜索旅游目的地怎么办?或者如果他们能够辨别出客户的设备是否被恶意软件感染了怎么办?了解上下文为运营商提供了无限的机会,使其成为客户更有用的合作伙伴或资源。

运营商通常很清楚他们必须发展成数据驱动的业务才能保持相关性。好消息是全球大多数运营商已经开始进行数字化转型。我们对运营商的唯一警告是,他们需要确保人员 - 他们的客户 - 是任何数字化转型项目的核心。

利用大量移动数据来了解每个客户

事实上,运营商已经拥有了核心网络所需的一切,以便更好地了解和服务客户​​。当然,挑战在于将这些数PB的信息从用户与移动设备的交互转变为真实,真实的客户视图,行为和需求。创建一些更有用和可管理的东西,比如一个自组织的数据湖,需要一些繁重的处理能力和速度,这几乎不可避免地导致我们进入云和AI。

在云和人工智能的支持下,这些庞大的实时数据可以被利用并转化为有关移动用户的新的有价值的知识。利用正确的技术,这些数据将直接从电信网络中提取,通过应用机器学习算法,操作员可以高度准确地理解,检测和预测他们想要或需要的内容。

商业应用是无限的。显而易见的第一步是根据客户的实时情况和个人资料,为客户提供高度针对性的产品。以一个经常使用HBO视频流应用程序的客户为例,该应用程序拥有一台新的4K智能手机,目前已连接。如果你能够看出他们显然沉迷于“权力的博弈”之后的下一件大事,那么他们有机会为下一集的早期筛选付出合理的代价,领先于群众吗?那个客户搜索度假目的地的应用程序怎么样?他们可以接受什么样的优惠?那个设备被恶意软件感染的客户呢?也许您可以通过免费,主动监控和恶意软件隔离服务建立一些极端忠诚度?

其次,运营商还可以通过更智能地设计他们的报价组合来提高他们的商业效率,这可以产生以匹配真实的客户消费习惯。

最后,运营商还可以更好地预测每个客户的未来收入 - 或客户生命周期价值(CLV),这将有助于更好地进行业务规划和战略定位所有现有和潜在客户群。通过实时洞察,运营商可以区分盈利,近乎盈利和无利可图的客户群,并相应地定制其营销和销售策略 - 包括基于个人客户行为的独特定价策略。

移动运营商坐在金矿上

毫无疑问,运营商应对其网络将产生的未来收入潜力感到兴奋,特别是在部署5G网络时。但是,他们不应忽视通过其网络循环的大量数据,这些数据可以在云和AI应用程序利用时释放新的客户见解和商业应用程序。

长期以来,运营商一直感受到目前占主导地位的纯数字播放器的热度。但是,没有什么可以阻止智能运营商成为可以蓬勃发展的竞争,敏捷和全数字化业务。他们今天只需要建造它。

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