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新智元|电信中的人工智能报告：电信业AI领域年均投资将达367亿美元( 三 )


销售和销售支持
电信拥有所有行业中最高的客户获取成本 ， 平均每位客户300美元 。 加拿大电信BCE和Telus在2017年表示 ， 收购新的移动客户所花费的成本几乎是保持现有客户的50倍 。
使用AI来转换新客户 ， 并对于现有客户进行追加销售 ， 可以帮助电信公司降低收购成本 。
以下是AI技术可以提供的一些功能：
通过确定销售团队最有前途的业务线索来提高转化率 。 AI可以使用来自历史结果和潜在客户档案的细分数据 ， 来确定哪些业务最有可能提供最高的成功率 。
为销售团队提供分析见解 ， 以在与客户的讨论中使用 ， 以优化追加销售和交叉销售 。 例如 ， 可以利用机器学习的工具来提供历史营销数据 ， 为销售人员提供针对单个客户的次优报价 ， 以提高转化率 。
确定具有最高生命周期价值的客户 ， 以在处理大量查询时为销售人员提供支持 。 许多电信拥有数百万使用其服务和解决方案的客户 。 电信公司应利用实时数据来连续计算客户生命周期价值 。 销售人员可以使用此信息来确定具有最高获利潜力的客户的需求的优先级 ， 尤其是那些可能会选择其他提供商的客户 。
根据消费者的兴趣和需求开发产品 。 通过考虑消费者的偏好 ， 内部反馈和市场情报 ， 人工智能可以帮助更好地向利益相关者告知客户可能最喜欢的产品和功能 。 这可能会导致产品开发过程产生更高的投资回报率 。
典型案例
美国互联网服务提供商CenturyLink的自动销售助手“Angie”：结果证明 ， 这对于CenturyLink而言是一项巨大的成功 ， 并获得了13：1的ROI 。
欧洲最大的电信运营商之一TeliaCompany：它利用基于AI和ML的技术 ， 根据可用的消费者和公共数据 ， 来确定最有价值的销售前景 。
瑞士电信Swisscom：它使用AI和ML框架AdobeSensei开发了一个平台 ， 可为客户提供高度定制的数字体验 ， 并帮助其员工更好地了解客户行为 。 AI系统还向客户提供个性化推荐 ， 从而创造交叉销售和向上销售的机会 。 Swisscom报告说 ， 这种针对性方法的效果很好 ， 与手动方法相比 ， 提升幅度高达500％ 。
新智元|电信中的人工智能报告：电信业AI领域年均投资将达367亿美元
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预测性护理
传统上 ， 电信使用反应模型来处理诸如服务中断和欺诈等问题 ， 并在问题发生后进行诊断和解决 。
而基于ML的方法 ， 可以通过使用可预测何时可能发生故障的ML模型 ， 来预防服务中断问题 。 这提高了网络基础架构的可靠性和质量 ， 从而转化为更好的面向客户的网络可靠性以及更高的满意度 。
预测性维护 。 AI算法可以利用人类技术人员的经验 ， 视频分析的信息 ， 实时网络的数据和历史模式来预测设备故障 。 他们还可以扫描系统中的漏洞 ， 学会检测可疑行为 ， 识别安全威胁的模式并实时阻止可疑流量 。
欺诈识别 。 电信网络面临来自DDoS攻击 ， 入侵 ， 勒索软件和恶意软件等安全事件带来的风险 。 使用AI的主动网络安全方法 ， 可以有效 ， 智能地防御关键基础架构受到安全威胁 。
典型案例
美国AT＆T：他们正在探索将AI不仅用于基础设施维护 ， 而且还用于收集消费者信息 ， 以减少负面体验 。
中国移动：中国移动拥有全球最多的用户数量 。 它正在利用AI和大数据技术开发名为天盾的反欺诈检测系统 。
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客户服务
由于消费者之间会积极地分享他们的用户体验 ， 客户服务以及用户之间的互动可能是电信发展的关键 。 根据《赫芬顿邮报》引述thinkJar首席执行官EstebanKolsky的数据来看 ， 拥有积极的客户服务的大多数消费者（72％）将与至少六个人分享他们的经验 ， 这最终可能会增强电信公司的品牌认知度 。


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