AI może podnieść przychody i ograniczyć koszty

Chodzi o to, by prowadzić stały dialog z klientem i w odpowiednim momencie przedstawić mu odpowiednią ofertę odpowiadającą jego aktualnemu zapotrzebowaniu. Najprostszy przykład, to abonent sieci komórkowej, który korzysta z aplikacji wideo i stopniowo konsumuje wykupiony pakiet mobilnej transmisji. Predykcja jego zachowania pozwala zaproponować (w odpowiednim momencie) kolejny pakiet do wykupienia. Jeżeli do końca cyklu bilingowego pozostały mu 2-3 dni to raczej pakiet za 5 zł, niż za 20 zł.

W sytuacji, kiedy siły na rynku telekomunikacyjnym są wyrównane, a oferta wszystkich głównych dostawców zbliżona do siebie pod względem zawartości, jakości i ceny, to czym można konkurować jest doświadczenie klienta. To jest pole do zwiększenia sprzedaży i wartości przychodów.

Czy to nie jest „śliskie” regulacyjnie? Różnicowanie ofert pachnie dyskryminacją. A przynajmniej tak może uznać Prezes UOKiK.

ARTUR SZYMAŃSKI: Ponad 90 proc. klientów wyraża zgodę na przetwarzanie swoich danych do celów marketingowych. Od strony ściśle prawnej hiperpersonalizacja jest dobrze umocowana. Rozsądek podpowiada oczywiście, by zachować umiar w działaniach analitycznych i sprzedażowych, by klient nie poczuł się osaczony, ani inwigilowany.

Da się zmierzyć skuteczność takich narzędzi? Nie mogę zapomnieć słów pewnego specjalisty z branży handlowej, który kiedyś mi powiedział, że „możemy kupić wprost niesamowite dane o zachowaniu naszych klientów, ale nie do końca wiemy jak to można przełożyć na sprzedaż”.

ARTUR SZYMAŃSKI: Najprostszy sposób sprawdzenia skuteczności narzędzi analitycznych, to przetestowanie go na realnej grupie klientów i porównania wyników z grupą kontrolną, wobec których takie narzędzia nie są stosowane. I tak się to robi na rynku telekomunikacyjnym.

Decyzjom zakupowym towarzyszy jednak bardzo wiele okoliczności i domyślam się, że nie wszystkie da się wychwycić i przeanalizować. Mówimy o technikach, które podnoszą prawdopodobieństwo skutecznej sprzedaży, a nie jej automatyzację?

ARTUR SZYMAŃSKI: Oczywiście, że tak. Starania zmierzają w kierunku statystycznego podniesienia szansy sprzedaży, co ma się przełożyć na podniesienie jej o jakąś konkretną stopę. Nikt nie sugeruje 100-proc. skuteczności.

MIŁOSZ TRAWCZYŃSKI: Istnieją modele zarówno budowania metod analitycznych, jak i mierzenia ich skuteczności, w tym także efektywności wyrażanej w sprzedawanych usługach.

I co – przykładowo – można uzyskać? Pytam o liczby.

ARTUR SZYMAŃSKI: Często stosowanym KPI jest tzw. konwersja aktywności użytkowników strony internetowej na kupowane przez nich usługi.

Zastosowanie hiperpersonalizacji w komunikacji z klientem może podnieść wskaźnik konwersji o 50 proc. Odrębną sprawą jest, ile ten wskaźnik może nominalnie wynosić. To niekoniecznie są wysokie liczby, ale pamiętajmy, że sprawa dotyczy podmiotów działających w wielkiej skali. W takim wypadku zmiany liczone pojedynczymi punktami procentowymi, mogą się przekładać na naprawdę duże pieniądze.

MIŁOSZ TRAWCZYŃSKI: Istotne jest, aby podejście hiperpersonalizacyjne stosować do ściśle określonych grup klientów, zdefiniowanych na podstawie szczegółowych kryteriów. Takie podejście charakteryzuje się znacznie wyższą efektywnością, niż gdyby próbować podejmować je do całej bazy klienckiej.

Call-center, sprzedaż, zarządzanie PoS-ami… w jakich obszarach działalności telekomów analityka ma jeszcze zastosowanie?

ARTUR SZYMAŃSKI: Obszar reklamacji. Zgłoszenia klientów napływają różnymi kanałami. Trzeba je systematyzować i kategoryzować. Napływają dokumenty dotyczące reklamacji – trzeba je digitalizować, analizować i sprawdzać autentyczność. To wszystko są obszary, gdzie sztuczna inteligencja może działać nie gorzej od człowieka, nie męcząc się i nie popełniając technicznych błędów.

MIŁOSZ TRAWCZYŃSKI: Każdy z nas ma tendencję by z czasem upraszczać powtarzalne czynności, a to nie sprzyja precyzji opracowania danych. Z algorytmem nie ma takiego problemu. Poziom jego precyzji jest stabilny. Algorytmy należy stosować tam, gdzie automatyzacja ma zastosowanie i jest efektywna. Wiedzę ekspercką człowieka zaś tam, gdzie to jest niezbędne – w sprawach najważniejszych oraz unikalnych.

W środowisku firmy telekomunikacyjnej narzędzia AI mają swoje zastosowanie między innymi w obszarze logistyki i zarządzania siecią telekomunikacyjną.