通过 AI 改造电信公司

利用 AI 改变电信公司的商业模式 AUTHORS 人工智能正在重塑电信公司的商业格局。它提供了创新解决方案，使电信运营商能够以更高的效率和精确度运营。在这份观点分析中，我们将探讨如何利用人工智能优化单笔交易、提升客户参与度超过15%以及降低高达30%的操作成本。随着电信运营商采用基于人工智能的工具，加速增长和获得竞争优势的潜力变得日益明显。 Gonzalo Garc í a Omar Becerril Clement SamsonMarc Palacios Guillem Casahuga Christian von Reventlow 人工智能是一个迅速发展的领域，涵盖了创建能够执行通常需要人类智能任务的智能系统的各种技术和方法。人工智能的动力来源于各个子领域的进步，包括但不限于： 在技术层面，显著的进步通过需求预测、基础设施监控、遗留代码分析和软件开发得以实现。这些应用展示了AI的多样性和影响力贯穿电信运营的多个方面，并承诺提升效率与创新解决方案。 - **机器学习**（Machine Learning）：通过数据和算法使计算机系统能够从经验中学习，从而改进其性能。- **深度学习**（Deep Learning）：一种机器学习方 法，通过多层神经网络结构模拟人脑的学习过程，以处理复杂的数据模式。自然语言处理 ， 使- 艾尔弗雷德·D·莱特（Arthur D. Little, ADL）进行的一项研究，涵盖了来自世界级通信服务提供商（CSPs）的70位首席体验官（CxOs），揭示了日常使用AI所获取的主要益处（参见图1）： - **自然语言处理**（Natural Language Processing，NLP）：让计算机理解和生成人类可读的语言，用于对话、翻译、情感分析等。计算机识别、理解和生成文本和语音 - **计算机视觉**（Computer Vision）：使计算机能够从图像或视频中提取和理解信息，识别物体、场景、动作等。- **机器人技术**（Robotics）：设计和制造机器人来计算机视觉 ， 使计算机- 执行各种任务，涉及传感器、运动控制、路径规划等。解释和理解图像和视频等视觉效果 71% 强调改善客户- - **强化学习**（Reinforcement Learning）：通过奖励和惩罚机制让智能体（agent）在与环境交互的过程中学习最优行为策略。预测分析 ， 它允许-基于历史数据的预测、统计建模、数据挖掘和 将体验（CX）视为首要的人工智能优势，包括面向客户的个性化销售的定制化以及代理人员主动使用工具以提升客户服务。63%的用户利用AI实现智能化网络功能。- - **知识图谱**（Knowledge Graphs）：构建和利用表示实体及其关系的大型结构化数据集，用于增强信息检索和决策支持。机器学习 这些子领域的发展共同推动了人工智能的整体进步，使其在诸如自动驾驶、医疗诊断、金融服务、教育技术、智能家居等多个行业和应用领域展现出巨大的潜力和影响。生成 AI (GenAI) ， 专注于-创建新内容 ， 例如图像、文本、代码、模拟和音频等 优化和预测性维护 ， 从而提高服务质量并减少停机时间。 这些优势主要源自通用人工智能（GenAI）。这些AI模型在各个行业中拥有巨大的潜力，特别是在销售、营销和客户关系等领域具有商业应用。随着GenAI超越自动化任务，它引入了创新解决方案，企业可以利用这些方案加速机遇，以简化客户支持的复杂性。的实际可操作性进行定制。特别是在客户互动方面，AI表现出色，能够实现个防止流失。核心流程得益于自动化知识管 图 1. AI 的主要优点理、全企业范围搜索和动态内容生成。 2.CX.人工智能可以在生命周期的每个阶段提升参与度并改善客户体验，从初次接触直至销售流程、质量保证以及管理现有客户以降低流失率。我们的研究显示，根据消费者生活方式/微细分调整的短信/电子邮件内容与视觉元素能产生15%更高的正面响应度，这比传统方法更快地提升了净推荐分数（NPS）。 加强数字收养 全球众多电信运营商在理解数字渠道对其渠道组合演变的深远影响以及如何无缝应用人工智能以促进电信运营商的数字化采纳方面仍存在滞后。根据最近由深入研究、市场经验、在线专家调查及与行业领军人物访谈综合得出的ADL Blue Shift报告，被调查的49家组织中，仅16%在2023年进行了大规模的通用人工智能（GenAI）投资；22%在该领域进行了有限的投资，其余则没有投资或对组织内的任何投资没有意识。 3.商业努力。丰富的信息和洞察力的获取有助于个性化并调整价值主张、促销活动、定价，并进行更有效的交叉销售和升级销售努力。例如，ADL分析显示，一种将文本转换为图像的模型可以创建定制的“服装”，这些服装可以根据“独特”的服务进行定制，从而导致平台浏览量和客户注意力增加40%。 对 GenAI 的态度也是一个障碍 ， 如 Blue Shift中所述 ： 51% 的受访专家和组织-对该主题的熟悉程度有限。 18 ％ 的人对 AI 的使用非常熟悉-他们组织内的案例。 20% 的被调查组织有-不熟悉技术。 4% 的人知道技术 ， 但拒绝-来实现它。 人工智能革命有潜力帮助电信公司的商业渠道从个性化销售转变为主动服务。然而，将潜力转化为利润不仅需要技术专长，还需要关键的战略规划。确保公司不落后并成功实施AI商业能力至关重要，因为这些能力必须成为日常运营的一部分。我们提出了一种有效且无缝的三步法来激活和增强这些能力。正如我们在观点中后面部分所展示的，这一方法首先关注为AI采用奠定适当的基础，随后进行战略实施和发展，并以持续优化引擎为目标。遵循这一路线图，电信公司可以将AI从未来的理想转变成创新和商业成功的强大引擎。但首先，让我们探讨AI如何影响销售过程。 有效利用这些新技术和数字格式可以获得显著的利益，尤其是在价值的三个关键领域： 1 ． 作业模式和成本结构。 数字渠道显著降低了维护多格式物理渠道、远程呼叫中心以及与第三方佣金的需求，因此所投入的资金可以直接抵消由此产生的节省和成本效率。例如，ADL分析表明，通过一个单一代理，可以为30%更多的客户提供服务，并且通过精心开发的AI数字渠道，客户等待响应的时间可以减少20%，客户首先会被混合AI代理配置迎接。 AI 如何影响销售过程 AI 帮助裁缝向不同客户群体销售方法和信息 电信运营商可以有效地在整个销售流程中从头到尾（E2E）利用人工智能（AI），如图2所示。首先，通过利用AI驱动的洞察力来精准定位客户，电信运营商可以提升销售生产力，从而产生更多的潜在客户。此外，通过优化资源分配和能力，可以在销售过程中降低单个单位的成本。其次，通过采用个性化的产品和服务定价策略，电信运营商可以最大化每个销售单位的价值。最后，通过自动化跟进和问题解决流程，电信运营商可以提升客户体验和满意度。 AI 的优势在于任务自动化、交互个性化和劳动力优化。 电信行业案例包括目标定位和潜在客户生成、赋能团队处理大量客户数据的预测分析，以及识别高潜力客户，以集中精力于最具前景的机会。通过市场细分，AI帮助定制销售策略和信息，针对不同的客户群体，确保更加个性化且有效的参与策略。实时潜在客户评分进一步优化流程，让销售人员根据在线行为和互动优先处理并转化潜在客户。 1. AI 对销售生产力的影响 人工智能正在通过提升生产力的工具重塑销售格局；其提供的服务涵盖了从简化客户体验的视觉搜索到实时客户数据平台等多个方面。这些进步协同工作，包括主动通讯、智能联系方式路由和情绪检测，旨在将每一次互动转化为潜在的销售机会，通过个性化响应实现这一目标。 这种变革性的方法将现成的应用程序的采用替代了定制构建，从而减少了对专门人才的需求。 行业见解 ： 营销 ， 从 B2C 到 B2Me 主要电信运营商建立了一个拥有360度数据平台的AI工厂，该平台实现了自动化营销，以在正确的时间为正确的客户提供合适的商品。通过利用实时行为和交易数据，创建了丰富的客户知识库。例如，一个新平台能够实时跨所有渠道提供个性化优惠。从以产品为中心（向相关客户发送产品优惠）到以客户为中心（向每位客户发送最相关的优惠）的AI驱动的自动化营销生态系统如图3所示。自实施以来，这个AI工厂使运营商的现有销售额增加了6%。 在销售流程自动化与优化领域，自动报价生成不仅为销售人员节省了时间，还确保了精确性。此外，人工智能促进了更高效的合同分析和审查，突出显示了关键条款和潜在风险。AI驱动的销售管道管理工具的集成实现了自动化跟踪、优先处理任务，并提供了有价值的信息，最终优化了整个销售流程并提升了团队生产力。 人工智能正超越效率限制，释放企业对企业（B2B）销售潜力。事实上，Gartner预测到2025年，75%的B2B销售团队将整合基于AI的销售方法。通过处理重复性任务，AI赋能销售人员专注于战略性的任务。实时的AI洞察加速了基于数据的决策过程。AI的全面工具正在通过推动团队更智能地工作，从而提高销售生产力，且有进一步提升生产力的潜力。 生成式人工智能（GenAI）正在重塑管理能力，将其报告转化为预测性诊断工具，从而能够迅速识别机会，并提供实时指导。 图 3. 营销经验案例研究 图 3. 营销经验案例研究 CSP 使用 AI 提供量身定制的解决方案 ， 增加成功销售和销售的可能性 3. 使用 AI 降低销售单位成本 人工智能正在动态地重塑销售职能。预计采用人工智能可以显著提升潜在客户流量，同时大幅减少通话时间和成本。通过自动化预测和精确定位高质量潜在客户，人工智能确保了高效的时间和资源投入，大幅度削减了人力和其他杂项成本。 虚拟助手和AI驱动的聊天机器人正在通过提供个性化体验和自动化常规任务，革新客户支持服务，从而在不确定的环境中稳定增长。AI驱动的聊天机器人通过快速提供定制信息来提升客户体验并降低成本。它们能无缝转接至配备有聊天机器人获取数据的人工代理，从而在必要时提供支持。这些元素加速了互动过程，带来了显著的时间和运营成本节省。 2. 通过 AI 提升销售单位价值 在电信公司中，通过AI驱动的客户分析与细分不仅优化了业务运营流程，更显著提升了销售单位价值。利用数据驱动的洞察力，通信服务提供商（CSPs）运用AI提供定制化解决方案，从而提高交易成功和交叉销售的可能性。生成AI（GenAI）通过快速对比产品并从非结构化数据中提取宝贵客户反馈，优化定价策略。这促进了智能客户细分和定价方法的发展，推动了增长和客户满意度的提升。此外，在B2B场景下，AI迅速识别关键合同条款的能力支持了竞争力强的报价创建，从而促进收入的增加。 AI 在降低销售成本方面的作用 一家领先的电信运营商采用了对话式AI以减少代理人数并提升服务质量（见图4）。AI的实施取得了显著成效，通过数以十亿计的互动来驱动对话交流。聊天机器人变得更加人性化且一致性更强，它依赖过去的经历来选择最佳解决方案；此举成功地改善了品牌与客户的关系，同时将转化销售量提升了4倍，降低了每互动成本50%，并提高了客户满意度20%。 行业见解 ： AI 在放大销售价值方面的作用 领先的电信运营商在店内引入AI以革新服务。通过实施基于AI的自助终端，该运营商个性化了促销活动并提高了客户服务支持。同时，基于AI的工具根据当地偏好优化了库存和价格。此外，实时AI系统为员工提供了即时的客户数据，确保了个性化的店内指导。因此，该运营商实现了令人瞩目的75%的收入增长，同时显著提升了客户满意度。 人工智能在商业应用领域的潜力不仅局限于直接面向客户的应用，还涉足动态价格优化领域，实时调整价格以应对市场变化并整合竞争对手数据。 图 4. 客户关怀体验案例研究 图 4. 客户关怀体验案例研究 内部，AI驱动的管理工具最大化人力资源分配；与预测性客户分析相结合时，这些工具能够预见需求并简化运营流程。此外，AI的预测能力还应用于网络中能源消耗的管