个性化势在必行

+971-4-436-3000联系人迪拜詹姆斯·卡拉姆也参与了这份报告。塔里克·马塔尔合作伙伴tarek.matar@strategyand.pwc.com利雅得马哈茂德·马基 合作伙伴+966-11-249-7781 mahmoud.makki @strategyand.pwc.com GP辛格他与 Strategy& 中东公司是合作伙伴关系。他位于迪拜，是中东地区电信、媒体、技术和数字实践团队的一员。他在亚太地区、中东和北非地区以及英国运营消费者业务损益账户和为高管提供建议方面拥有近 25 年的经验。他的专长领域包括产品-市场组合策略、销售和服务策略、客户价值管理以及数字增长议程塔里克·马塔尔他与 Strategy& 中东地区是合作伙伴关系。他驻扎迪拜，是中东地区电信、媒体和技术实践团队的成员。他拥有近15年的战略咨询经验。他为电信运营商、媒体实体和数字玩家就其整个业务结构中的大型战略和转型项目提供建议。他的专业领域包括面向商业消费者的战略和业务转型、企业间信息和通信技术规模化、数字和增值战略以及大型项目管理。.GP Singh 合伙人 +971-4-436-3000 gp.singh @strategyand.pwc.comAnkit Kushwaha他是 Strategy& 中东地区的高级合伙人。总部位于迪拜，他是中东地区电信、媒体和技术业务的成员。他拥有超过12年的战略和技术咨询经验，为电信运营商和数字玩家提供面向消费者的商业和增长战略建议，重点关注客户分析、数据变现和数字化转型。马哈茂德·马基他是 Strategy& 中东区的合作伙伴，隶属于 PwC 网络。他位于利雅得，是中东地区电信、媒体、技术和数字业务实践成员。他拥有超过 20 年的行业和咨询经验，专注于大规模商业转型、消费者市场进入策略开发以及监管议程管理。他还为电信运营商和政策制定者提供咨询，涉及国家宽带战略。 Ankit Kushwaha 负责人+971-4-436-3000 ankit.kushwaha @strategyand.pwc.com 制定。 执行摘要矛盾的是，电信营销人员渴望洞察力和机遇，因为他们通常只利用了30%到50%的数据。他们无法利用这些数据，因为他们的营销技术（MarTech）栈是碎片化的，并且他们缺乏所需技能。电信运营商需要的是一个人工智能（AI）驱动、数据驱动的引擎，它能够实现大规模的个性化营销和客户价值管理。如果做得好，这样的引擎可以带来变革。我们的分析表明，这样的引擎能够开辟新的收入来源，深化客户关系，并创造竞争优势，为每1.00美元的投资产生5.90美元的EBITDA（税息折旧及摊销前利润）。然而，电信运营商拥有一个数据宝库，可以借此在竞争环境中蓬勃发展。事实上，他们的数据集，包括实时位置数据、使用模式和客户服务互动，比许多其他行业的数据更广泛、更丰富。该引擎的框架具有四个层次：数据基础、认知营销核心、价值池和激活——这些需要适当的协调。中东运营商如果现在采取行动构建这样一个由人工智能驱动的营销引擎，可以显著加速客户价值的实现。犹豫不决者面临落后的风险。不采取行动不仅是错失良机——它是一条通往边缘化的道路。市场营销与客户价值管理日益复杂。品牌争夺客户关注度，而消费者要求个性化、实时的互动。客户流失量创下历史新高。一个错误决策可能毁掉多年精心培育的品牌价值。这种动态并未放过电信运营商。此外，电信运营商还面临来自数字生态系统参与者的颠覆，他们威胁要攫取客户价值，并将电信运营商排除在客户关系所有者之外。 策略& | 个性化需求 1 恰到好处，时机恰当，报价合适，客户对味2 Strategy& | 个性化需求各行各业客户都要求跨渠道进行个性化、实时的互动，无论是社交媒体、移动应用还是线上线下零售店。他们期望在那一刻被独特理解。问题是许多电信运营商正努力挖掘这个洞察的金矿。在许多情况下，他们无法在恰当的时间、恰当的地点向客户提供恰当的方案。我们发现电信公司通常只利用了其数据的30%到50%。高级电信主管担心断开的MarTech堆栈和技能差距正在阻碍他们。首先，他们正在收集大量的客户信息专属数据集。例如，联合利华正致力于通过分析数字和店内触点的互动来建立10亿个一对一的客户关系，以获取营销洞察。1其次，这些领导者正在创建整合营销技术（MarTech）栈，以实现实时个性化。2麦当劳整合其马特克系统，提供个性化得来速菜单、手机应用优惠和店内体验，将其数字客户频率提升了10%，并提高了客户消费。3第三，这些领导者正在利用实时洞察力，以更快地将他们的理念推向市场。这种敏捷性使可口可乐能够迅速从概念转变为其“分享可乐”活动中个性化瓶子和罐子的生产，该活动首先在澳大利亚推出，然后在全球范围内扩展，并在竞争激烈的美国市场一年内将销售增长2.5%。4电信运营商在满足个性化需求方面具有独特的优势。他们的数据集，包括实时位置数据、使用模式和客户服务交互，比金融或零售等行业更广泛、更丰富。1.DerekduPreez，“联合利华正在使用谷歌云帮助其与消费者建立10亿个一对一的关系，”Diginomica.com，2019年4月11日（https://tinyurl.com/247c6w9t）。 2. MarTech堆栈是一套集成的营销技术，包括数据管理平台、自动化工具、分析和个性化引擎，使企业能够在各个渠道执行、管理和优化营销活动。 3.“麦当劳利用忠诚度个性化来对抗聚合器，”PYMNTS，2022年1月27日（https://tinyurl.com/z3aejcc9）。 4.MichelleHerbison，“‘分享可乐’活动首次在一个十年内增加了美国销量”MarketingMag，2014年9月30日（https://tinyurl.com/4e3ye67k）。营销人员知道，个性化对于相关性、差异化和收入增长以及品牌价值至关重要。领导者们正直面这一挑战。 $5.90（每1.00美元投资的增值潜力）Strategy& | 个性需求已成必然 3精准定位认知关个性化留存EBITDA增加以客户为中心加价销售和交叉销售流失率休眠复苏挽回率客户任期转换率客户取得成本贸易支出有效性呼叫转向AI呼叫拦截率交叉销售/追加销售率客户满意度评分转换率每单位产品客户客户生命周期值基础值混合数据驱动、人工智能驱动的营销引擎可以解锁个性化潜力。这样的引擎可以产生个性化互动所需的洞察，促进更明智的决策，并创造提升回报和提供竞争优势所需的精确目标策略。我们的分析表明，对于处于客户价值管理（CVM）旅程早期的电信公司而言，每投资1.00美元于人工智能驱动、数据驱动的营销，可以在五年内产生高达5.90美元的EBITDA（税息折旧及摊销前利润）收益(参见附表1). 后来，随着电信公司在CVM旅程中成熟，增量影响预计会下降。电信营销可以通过人工智能驱动、数据驱动的引擎实现更高价值 来源：策略&4 Strategy& | 个性化需求第二部分数据、分析和执行的完美融合将客户互动转化为创收业务激活价值池精准营销，通信和广告认知营销核心识别分组人口统计数据基础交互一个强大的营销和CVM引擎，能够提供个性化的客户体验并推动实际业务成果，具有四个层次（参见附表2). 第一层，数据基础层，是一个广阔而深入的信息库，为顾客提供了全方位的视角。第二层，认知营销核心层，由人工智能引擎驱动，从完整的顾客视角中生成可操作的洞察。第三层，价值池，创建了位于顾客生命周期中的用例和活动。第四层，激活，产生了能够变现数据的顾客体验。一个用于大规模、人工智能驱动、数据驱动的个性化框架若操作得当，AI驱动的营销引擎可以通过更选择性、目标性的广告投放来加速创造价值，相较于传统营销。通过利用先进分析、自动化和实时洞察，电信公司可以更早地优化互动，最大化投资回报率（ROI），并减少外联低效。 上下文全渠道认知关超-目标销售以客户为中心加价销售和交叉销售策略行为映射行为交易使用位置 ••数据基础为顾客创建了360度视图• 交易数据，例如购买和支出弹性人口统计数据，例如民族、年龄和性别6 Strategy& | 个性化需求互动数据，例如点击率、点赞和分享的帖子以及表明客户对触点感到厌倦• 行为数据，例如服务使用和位置信息来推断生活方式的变化，以及亲和信号根据内容消费来学习新兴的兴趣• 态度数据，例如客户满意度水平、净推荐值和聊天机器人互动大规模个性化营销需要一个结构良好、统一的数据架构，该架构提供客户的360度全方位视图。这个数据池中的数据必须以结构化的方式被摄取、存储和管理，确保系统之间的一致性、可访问性和互操作性。一个强大的数据治理框架对于实现营销、销售和客户体验平台的无缝集成至关重要。这必须伴随着明确定义的数据模式、分类法和元数据管理。适当的结构化还有助于高级分析，确保AI模型能够以高准确性和相关度生成有意义的见解。大规模个性化营销需要一个结构良好、统一的数据架构，以提供客户的360度全景视图。这个数据基础应该从每个客户互动和其他来源汇集丰富的属性（参见附表3）。这些数据创建了一个“单一数据源”，并支持更智能的细粒度分割、定向定价、个性化营销活动和上下文体验。数据应包括： 价值池和经验提升精准定位销售8 Strategy& | 个性化需求认知营销核心构建决策智能指挥中心精准营销、传播和广告超越客户互动，核心通过无监督学习和异常检测发掘隐藏机会，识别新客户群体、新产品机会和未被满足的需求。旅程映射和序列建模提供对客户轨迹的更深入理解。价值预测和终身价值优化确保最大化客户留存和变现的长期战略决策（参见附表4).数据洞察驱动动态定价和动态销售佣金设计。它们还能实现销售点的实时个性化，使电信运营商能够在客户准备购买时，提供精准定制的产品或服务。中东一家电信运营商开发了一个潜在客户名单和动态定价引擎，并将其集成到销售人员使用的应用程序中，将转化率提高了12%到15%，并降低了客户获取成本。认知营销核心分析社交媒体情绪，优化营销和传播支出，并细分受众。它提供所需的环境洞察，以创建和投放能吸引注意力并促进转化的精准广告。例如，中东的一家电信运营商使用了相似人群建模，其中数据分析识别出行为和特征（如偏爱特定品牌智能手机）与盈利客户相似的人群集，以显著提高在服务不足的微观细分市场中的品牌参与度和市场份额。敏捷、跨职能团队利用集成的MarTech系统，将认知营销核心的输出应用于与客户生命周期相关的五个客户价值池：精准营销、沟通和广告；超精准销售；以客户为中心的上游销售和交叉销售；认知关怀；以及个性化留存。每个池中的客户体验得到增强，以推动差异化、忠诚度和拥护。数据基础为认知营销核心提供动力，这是一个分析并协调下一步最佳行动的决策智能指挥中心。人工智能、机器学习和分析在核心内协同工作，将数据转化为可操作的洞察。算法通过分析来自客户互动的高度特定的事件流数据来解码行为信号，以实时识别意图并检测微模式。核心通过序列建模和倾向评分预测未来行动，通过实时决策和实验框架动态优化客户互动策略。同时，强化学习和预测建模通过持续改进优惠和内容交付，实现超相关和及时互动。认知营销核心遵循结构化流程来驱动影响。它始于识别和分组，其中AI驱动的模型预测可能接受优惠的合格客户，并根据行为、使用和人口统计数据形成微观群体。决策策略和行动映射利用倾向模型和匹配标准定义和优先排序目标干预。通过利用PxV（倾向-价值）评分确定下一步最佳行动，以优化客户参与。然后通过动员，通过合适的渠道执行优惠，A/B测试和实时反馈循环确保持续优化。这种数据驱动的方法最大化了参与有效性和商业价值。 •激活层让每一次体验都值得计数认知照护10 Strategy& | 个性化需求个性化留存以客户为中心的追加销售和交叉销售• 精准定位位置触发器，为预付费客户定义家庭区域，并为被认定为居住在竞争对手主导区域的人员推出“老带新”优惠活动电信运营商可以通过使用智能流失预测、情感分析和“高流失倾向”群体的微观细分，从直接客户互动和外部渠道中检测出不满的早期迹象。他们可以设