Доставянето на възвръщаемост на инвестициите в телеком маркетингови кампании става все по-трудно поради затягането на бюджети, по-високите очаквания на бордовите ръководители и засилената конкуренция както от традиционни съперници, така и от гъвкави MVNO и нови брандове. Маркетинговите лидери сега се сблъскват с двойна задача — да постигнат краткосрочни резултати, докато в същото време изграждат дългосрочна стойност за марката. Финансовите директори обикновено разглеждат маркетинговите разходи изцяло през призмата на предвидимата възвръщаемост, така че ако маркетингът не може да демонстрира ясни резултати, той често се възприема като разходен център, а не като двигател на растежа. Следователно, маркетинговите екипи трябва постоянно да доказват краткосрочно въздействие, особено когато инвестират в персонализирани, базирани на изкуствен интелект стратегии за ангажиране, които изискват прозрачност и предсказуемост. Представете си, ако маркетолозите в телекомите можеха да прекъснат цикъла на ненадеждни прогнози, като предоставят уверени, базирани на данни предвиждания като: „Увеличаването на разходите с 20% за постплатени клиенти ще генерира над 3 милиона долара допълнителен приходи — и ето как ще го потвърдим. “ Точно такова е ясно соченето към подробен и точен анализ, а прогнозирането с изкуствен интелект прави това възможно. Традиционно планирането на кампании е било реактивно — просто копиране на минали тактики, които са изглеждали успешни. Въпреки това, променящите се условия, еволюиращото поведение на клиентите, действията на конкурентите и новите пазарни оферти означават, че успехите от вчера може да не се пренасят днес. Необходим е преход от въпроса „Какво работи?“ към „Какво трябва да направим следващата стъпка и колко сигурни сме в това?“ Тук идва мощта на AI базираното прогнозиране на KPIs, което е трансформативно. Чрез използване на инструменти за AI прогнози, маркетинговите екипи могат да симулират резултати от кампании преди да инвестират, тествайки различни оферти, канали и целеви групи. Това позволява идентифициране на нискоефективните комбинации и оптимизиране на съобщенията и времето, като се намалява рискът и се увеличава ефективността още преди старта на кампания. Планирането на сценарии засилва интелигентните разходи чрез моделиране на различни „ака“ сценарии, което помага на маркетолозите да останат устойчиви въпреки неочакваните промени. В телеком сектора това е особено важно поради постоянната заплаха от отлив на клиенти. Например, мобилен оператор, страдащ от увеличаващ се отлив в сегмента на високопостплатените клиенти, обикновено разпространява широки оферти за задържане като отстъпки и безплатни данни, което харчи бюджета за лоялни клиенти и пропуска тези, рискуващи да напуснат.

Вместо това, като строи модели с AI и машинно обучение, анализиращи използването, фактурите, взаимодействията с услугите и миналите реакции на офертите, операторът може да тества три примерни оферти за задържане: 10 GB безплатни данни за три месеца, 15% месечна отстъпка от сметката за един месец или безплатна абонаментна услуга за видео стрийминг с нулев индекс за данни. AI прогнозите могат да симулират приходите и разходите за всяка, позволявайки на оператора да избере стратегията с най-висока възвръщаемост преди да стартира каквато и да е кампания. Освен това, съвременните AI прогнози позволяват тестване на множество варианти на кампании върху различни подгрупи и нишови аудитории за откриване на най-персонализираните и ефективни оферти. Тази възможност помага на доставчиците на комуникационни услуги (CSP) да съчетаят клиент-центрирания маркетинг с корпоративните цели за ефективност и продуктивност. Модерните решения за прогнозиране на KPI предлагат динамични, регулируеми сценарии „какво ако“, обхващащи аудитория, оферти, бюджети и канали; моделиране, базирано на AI, от базови данни за кампании и трендове на сегментите; бързо визуализиране на предвидените показатели като проценти на отваряне на съобщения и приходи; и интерфейси без код, които дават възможност на маркетолозите — не само на специалистите по данни — да стартират симулации самостоятелно. Новата функция Forecast KPI на Etiya, част от нейната платформа за управление на кампании и базирана на нейния AI движок, признат в Gartner Magic Quadrant, демонстрира тези възможности. Тя преобразува събраните данни за маркетинга, продуктите и клиентите в предсказуем бизнес интелект, позволяващ прецизно планиране. Моделът за симулации, базиран на напреднали AI алгоритми и богати исторически данни, оценява резултатите от кампании като отваряния, кликвания, конверсии и приходи при множество сценарии, като позволява на маркетолозите да сравняват, усъвършенстват и оправдават бюджети с базирани на данни идеи. Важно е, че интерфейсът без код дава на маркетолозите директен достъп до мощното прогнозиране, базирано на AI, без да е необходим технически експертен опит в AI или на екипи по данни, като по този начин премахва зависимостта от IT или научните екипи. С няколко клика екипите могат да моделират кампании, да тества допускания и бързо да правят итерации. Инструменти като AI базираното Forecast KPI на Etiya трансформират телеком маркетинга от реактивен в предсказуем подход, позволявайки на операторите да оптимизират разходите, да подобряват персонализацията и да изпълняват изискванията на CFO за предвидима възвръщаемост — превръщайки маркетинга в стратегически двигател за растеж в сложна и конкурентна среда.