Ottenere un ritorno sull’investimento (ROI) efficace nelle campagne di marketing nel settore telco è diventato sempre più difficile a causa di budget sempre più ristretti, aspettative crescenti in sala di consiglio e una concorrenza intensificata sia da rivali tradizionali che da MVNO agili e marchi sfidanti. I leader del marketing devono ora affrontare la duplice sfida di ottenere risultati nel breve termine, pur costruendo allo stesso tempo un valore di marca a lungo termine. I CFO generalmente valutano la spesa in marketing esclusivamente attraverso il prisma di un ROI prevedibile, quindi se il marketing non riesce a dimostrare ritorni chiari, viene spesso considerato un centro di costo piuttosto che un motore di crescita. Di conseguenza, i team di marketing devono dimostrare costantemente un impatto a breve termine, specialmente mentre investono in strategie di coinvolgimento personalizzate e guidate dall’intelligenza artificiale che richiedono trasparenza e prevedibilità. Immagina se i marketer del settore telco potessero rompere il ciclo di previsioni inaffidabili fornendo proiezioni sicure, supportate dai dati, come ad esempio: “Aumentare la spesa del 20% sui clienti postpagati genererà oltre 3 milioni di dollari in ricavi aggiuntivi — ecco come lo verificheremo. ” Questo è esattamente il tipo di chiarezza che desiderano i CFO, e la previsione potenziata dall’IA rende tutto ciò realizzabile. Tradizionalmente, la pianificazione delle campagne è stata reattiva — semplicemente ripetendo tattiche passate che sembravano funzionare. Tuttavia, condizioni variabili, comportamenti evolutivi dei clienti, mosse dei concorrenti e nuove offerte di mercato significano che i successi di ieri potrebbero fallire oggi. Il cambiamento necessario è passare dal chiedersi “Cosa ha funzionato?” a “Cosa dovremmo fare adesso, e con quale livello di certezza?” È in questo contesto che la previsione di KPI guidata dall’IA si rivela rivoluzionaria. Utilizzando strumenti di previsione di KPI alimentati dall’IA, i team di marketing possono simulare i risultati delle campagne prima di spendere, testando diverse offerte, canali e segmenti di pubblico. Questo permette di identificare combinazioni meno performanti e di ottimizzare messaggi e tempistiche, riducendo i rischi e massimizzando le performance anche prima del lancio di una campagna. La pianificazione di scenari arricchisce ulteriormente le spese intelligenti, modellando molteplici scenari “what-if”, e consente ai marketer di mantenere una certa resilienza di fronte a cambiamenti imprevisti. Nel settore delle telecomunicazioni, ciò è particolarmente critico dato il costante rischio di abbandono dei clienti. Ad esempio, un operatore mobile che si trova ad affrontare un aumento delle disdette nel segmento postpagato di alto valore, tradizionalmente rispondeva con offerte di retention ampie come sconti e dati gratuiti, che sprecavano budget su clienti fedeli e non raggiungevano quelli più a rischio di abbandono.

Invece, mediante modelli di IA e machine learning che analizzano l’uso, la fatturazione, le interazioni di servizio e le risposte alle offerte del passato, l’operatore può testare tre offerte di retention campione: 10 GB di dati gratuiti per tre mesi, uno sconto del 15% sulla fattura mensile per un mese, o un abbonamento gratuito a un servizio di streaming video con traffico zero-rated. La previsione con l’IA può simulare i ricavi e i costi di ciascuna strategia, permettendo all’operatore di scegliere quella con il ROI più alto prima del lancio effettivo della campagna. Inoltre, le previsioni moderne basate sull’IA consentono di testare molteplici varianti di campagne attraverso segmenti e nicchie di pubblico più raffinate, identificando offerte altamente personalizzate ed efficaci. Questa capacità aiuta i fornitori di servizi di telecomunicazioni a riconciliare approcci di marketing centrati sul cliente con obiettivi di efficienza e produttività aziendale. Le soluzioni avanzate di previsione di KPI offrono scenari “what-if” dinamici e regolabili, coprendo pubblico, offerte, budget e canali; modellazioni alimentate dall’IA basate su dati storici di campagne e tendenze di segmento; visualizzazioni istantanee delle metriche previste, dal tasso di apertura fino ai ricavi; e interfacce no-code democratizzate che consentono ai marketer — non solo agli esperti di dati — di eseguire simulazioni in autonomia. L’esempio più recente di Etiya, la funzione Forecast KPI, parte del suo prodotto di Campaign Management e supportata dalla piattaforma di IA riconosciuta nel Gartner Magic Quadrant, esemplifica queste capacità. Trasforma i dati aggregati di marketing, prodotto e clienti in business intelligence predittiva per una pianificazione precisa. Il motore di simulazione, alimentato da AI avanzata e dati storici ricchi, stima i risultati delle campagne come aperture, clic, conversioni e ricavi in diversi scenari, consentendo ai marketer di confrontare, perfezionare e giustificare i budget con analisi supportate dai dati. Importante, l’interfaccia no-code permette ai marketer di accedere direttamente a potenti previsioni guidate dall’IA senza necessità di competenze tecniche di AI, eliminando la dipendenza dai team IT o di data science. Con pochi clic, i team possono modellare campagne, testare ipotesi e iterare rapidamente. Strumenti come il Forecast KPI alimentato dall’IA di Etiya trasformano il marketing nelle telecomunicazioni da una pratica reattiva a una predittiva, permettendo agli operatori di ottimizzare gli investimenti, migliorare la personalizzazione e soddisfare le esigenze dei CFO di ROI prevedibili — trasformando il marketing in un abilitatore strategico di crescita in un panorama complesso e competitivo.