Η απόδοση επενδύσεων (ROI) στις καμπάνιες μάρκετινγκ τηλεπικοινωνιών έχει γίνει ολοένα και πιο δύσκολη λόγω της περικοπής προϋπολογισμών, των αυξημένων προσδοκιών των διοικητικών συμβουλίων και του εντεινόμενου ανταγωνισμού τόσο από παραδοσιακούς αντιπάλους όσο και από ευέλικτους MVNOs και ανταγωνιστικά brands. Οι ηγέτες του μάρκετινγκ αντιμετωπίζουν πλέον διπλή πρόκληση: να πετύχουν αποτελέσματα βραχυπρόθεσμα ενώ ταυτόχρονα χτίζουν μακροπρόθεσμη αξία στην εικόνα του brand. Οι CFO συχνά βλέπουν τις δαπάνες μάρκετινγκ αποκλειστικά μέσω της διαίρεσης της προβλέψιμης ROI, έτσι αν το μάρκετινγκ δεν καταφέρει να αποδείξει σαφείς αποδόσεις, συχνά θεωρείται κόστος αντί αυξανόμενης ανάπτυξης. Κατά συνέπεια, οι ομάδες μάρκετινγκ πρέπει σταθερά να αποδεικνύουν τον βραχυπρόθεσμο αντίκτυπο, ιδίως καθώς επενδύουν σε εξατομικευμένες, τεχνητά νοημοσύνες καθοδηγούμενες στρατηγικές αλληλεπίδρασης που απαιτούν διαφάνεια και προβλεψιμότητα. Φανταστείτε αν οι τηλεπικοινωνιακοί marketers μπορούσαν να σπάσουν τον κύκλο των αναξιόπιστων προβλέψεων παρέχοντας αυτοπεποίθηση και δεδομένα-στηρίξεις, όπως: «Η αύξηση της δαπάνης κατά 20% στους μεταπληρωμένους πελάτες θα αποφέρει πάνω από 3 εκατομμύρια δολάρια επιπλέον έσοδα — και να δείξουμε πώς θα το επαληθεύσουμε. » Αυτό ακριβώς είναι το είδος της σαφήνειας που θέλουν οι CFO, και η προβλεψη με τεχνητή νοημοσύνη καθιστά αυτό εφικτό. Παραδοσιακά, ο προγραμματισμός καμπανιών ήταν αντιδραστικός—απλά αναπαραγωγή παλαιότερων τακτικών που φάνταζαν επιτυχείς. Ωστόσο, η μεταβαλλόμενη κατάσταση, οι εξελισσόμενες συμπεριφορές πελατών, κινήσεις ανταγωνιστών και νέες προσφορές στην αγορά σημαίνουν ότι οι επιτυχίες χθες μπορεί να αποτύχουν σήμερα. Η αλλαγή που χρειάζεται είναι από το να ρωτάμε “Τι λειτούργησε;” στο “Τι πρέπει να κάνουμε σε αυτό το σημείο, και πόσο σίγουροι είμαστε γι' αυτό;” Εδώ έρχεται η μεταμόρφωση με την πρόβλεψη KPI μέσω τεχνητής νοημοσύνης. Με τη χρήση εργαλείων προβλεπτικής ανάλυσης KPI με τεχνητή νοημοσύνη, οι ομάδες μάρκετινγκ μπορούν να προσομοιώσουν τα αποτελέσματα μιας καμπάνιας πριν από την επένδυση, ελέγχοντας διαφορετικές προσφορές, κανάλια και τμήματα κοινού. Αυτό επιτρέπει την ανίχνευση κατώτερων συνδυασμών και την βελτιστοποίηση μηνυμάτων και χρόνων, μειώνοντας τον κίνδυνο και μεγιστοποιώντας την απόδοση ακόμη και πριν από την έναρξη μιας καμπάνιας. Ο σχεδιασμός σεναρίων βελτιώνει περαιτέρω την έξυπνη δαπάνη, μοντελοποιώντας πολλαπλά “τι θα συνέβαινε αν”, δίνοντας τη δυνατότητα στους marketers να παραμένουν ανθεκτικοί σε απρόοπτες αλλαγές. Στον τομέα των τηλεπικοινωνιών, αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό λόγω της συνεχούς απειλής του πελάτη που φεύγει (churn). Για παράδειγμα, ένας πάροχος κινητής τηλεφωνίας που αντιμετωπίζει αυξανόμενο churn στη σημαντική κατηγορία των μεταπληρωμένων πελατών, συνήθως προσφέρει ευρεία προγράμματα διατήρησης όπως εκπτώσεις και δωρεάν δεδομένα, τα οποία σπαταλούν τον προϋπολογισμό σε πιστούς πελάτες και χάνουν εκείνους που κινδυνεύουν να φύγουν.

Αντίθετα, μέσω της ανάπτυξης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης που αναλύουν χρήση, τιμολόγηση, αλληλεπιδράσεις με την υπηρεσία και προηγούμενες απαντήσεις σε προσφορές, ο πάροχος μπορεί να δοκιμάσει τρεις δείγματικές προωθητικές προσφορές: 10GB δωρεάν δεδομένων για τρεις μήνες, έκπτωση 15% στον μηνιαίο λογαριασμό για ένα μήνα ή μια δωρεάν συνδρομή σε streaming video με μηδενικό κόστος δεδομένων. Η πρόβλεψη με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσομοιώσει τα έσοδα και το κόστος κάθε επιλογής, επιτρέποντας στον πάροχο να επιλέξει την στρατηγική υψηλότερης ROI πριν ξεκινήσει οποιαδήποτε καμπάνια. Επίσης, η σύγχρονη προλήψη KPI με τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει τον έλεγχο πολλαπλών παραλλαγών καμπανιών σε εξειδικευμένα υποτμήματα και ντόπιες ομάδες κοινού, εντοπίζοντας προσφορές ιδιαίτερα εξατομικευμένες και αποτελεσματικές. Αυτή η δυνατότητα βοηθά τους παρόχους να εναρμονίσουν το πελατοκεντρικό μάρκετινγκ με τους εταιρικούς στόχους για αποδοτικότητα και παραγωγικότητα. Οι σύγχρονες λύσεις KPI προβλεπτικής ανάλυσης προσφέρουν δυναμικά, προσαρμοζόμενα σενάρια “τι θα συνέβαινε αν” που καλύπτουν το κοινό, τις προσφορές, τα προϋπολογισμένα ποσά και τα κανάλια· μοντελοποίηση με τεχνητή νοημοσύνη βάσει ιστορικών δεδομένων καμπανιών και τάσεων τμημάτων· άμεση οπτικοποίηση των προβλεπόμενων δεικτών, από ποσοστό ανοίγματος μέχρι έσοδα· και αποκεντρωμένα, περιβάλλοντα χωρίς κώδικα που ενδυνάμωσαν τους marketers — όχι μόνο τους επιστήμονες δεδομένων — να τρέχουν αυτόνομα προσομοιώσεις. Το νέο εργαλείο Forecast KPI της Etiya, μέρος της πλατφόρμας Διαχείρισης Καμπανιών και τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης που αναγνωρίστηκε στον Gartner Magic Quadrant, αποτελεί ένα παράδειγμα αυτών των δυνατοτήτων. Μετατρέπει τα συλλεγμένα δεδομένα μάρκετινγκ, προϊόντος και πελάτη σε προγνωστική επιχειρηματική ευφυΐα, επιτρέποντας ακριβή σχεδιασμό. Ο μηχανισμός προσομοίωσης, τροφοδοτούμενος από προηγμένη τεχνητή νοημοσύνη και πλούσια ιστορικά δεδομένα, εκτιμά τα αποτελέσματα των καμπανιών σε πολλαπλά σενάρια, όπως ανοίγματα, κλικ, μετατροπές και έσοδα, δίνοντας τη δυνατότητα στους marketers να συγκρίνουν, να βελτιώνουν και να δικαιολογούν τους προϋπολογισμούς με δεδομένα και εμπειρικές αποδείξεις. Σημαντικά, το πληκτρολόγιο χωρίς κώδικα προσφέρει στους marketers άμεση πρόσβαση σε ισχυρή πρόβλεψη βάσει AI, χωρίς να χρειάζεται τεχνική ειδίκευση στην τεχνητή νοημοσύνη, ακυρώνοντας την ανάγκη για εμπλοκή τμημάτων IT ή επιστημόνων δεδομένων. Με μερικά μόνο κλικ, οι ομάδες μπορούν να μοντελοποιήσουν καμπάνιες, να δοκιμάσουν υποθέσεις και να επαναλάβουν ταχέως. Εργαλεία όπως το AI-powered Forecast KPI της Etiya μετατρέπουν το μάρκετινγκ τηλεπικοινωνιών από τη λειτουργία της αντίδρασης σε προγνωστική πρακτική, επιτρέποντας στους παρόχους να βελτιστοποιούν τις δαπάνες, να ενισχύουν την εξατομίκευση και να καλύπτουν τις απαιτήσεις των CFO για προβλέψιμο ROI — μετατρέποντας το μάρκετινγκ σε στρατηγικό μοχλό ανάπτυξης σε ένα περιβάλλον πολύπλοκο και ανταγωνιστικό.