ROI nodrošināšana telekomunikāciju mārketinga kampaņās ir kļuvusi aizvien grūtāka, jo budžeti tiek sašaurināti, vadības gaidas pieaug, un konkurence no tradicionālajiem konkurentiem, kā arī no mobilo virtuālo operatoru (MVNO) un jaunuzņēmumu pastāvīgi pastiprinās. Mārketinga vadītāji šobrīd saskaras ar dubultu izaicinājumu – sasniegt īstermiņa rezultātus un vienlaikus veidot ilgtermiņa zīmola vērtību. CFO parasti mārketinga izdevumus vērtē tikai un vienīgi no prognozējamas ROI skatpunkta, tāpēc ja mārketings nespēj pierādīt skaidrus ieņēmumu atdeves rādītājus, tas bieži tiek uzskatīts par izdevumiem, nevis izaugsmes veicinātāju. Tādēļ mārketinga komandas pastāvīgi ir jāparāda īstermiņa ietekme, īpaši, investējot personalizētās, mākslīgā intelekta vadītās iesaistes stratēģijās, kas prasa caurskatāmību un paredzamību. Iedomājieties, ja telekomunikāciju mārketinga speciālisti spētu pārtraukt neitralitātes ciklu, sniedzot pārliecinošas, datu balstītas prognozes, piemēram: “Palielinot izlietojumu par 20% uz fiksēto klientu rēķina, radīsies vairāk nekā 3 miljonu dolāru papildienākumi – un šeit ir mūsu veids, kā to pārbaudīt. ” Tieši šāda skaidrība ir tā, ko vēlas redzēt CFO, un mākslīgā intelekta vadīta prognozēšana šo iespēju padara par realitāti. Tradicionāli kampaņu plānošana ir bijusi reakcīva — vienkārši atkārtojot pagātnes veiksmīgās taktikas. Taču mainīgie apstākļi, mainīgas klientu uzvedības, konkurentu darbības un jauni tirgus piedāvājumi nozīmē to, ka vakardienas panākumi var neattiecināties uz šodienu. Nepieciešams pāriet no jautājuma “Kas strādāja?” uz “Ko darīt tālāk un cik droši varam būt?” Šeit būtiski kļūst mākslīgā intelekta vadīta KPI prognozēšana. Ar mākslīgā intelekta vadīta KPI prognozēšanas rīkiem mārketinga komandas var simulēt kampaņu rezultātus pirms izdevumu veikšanas, testēt dažādas piedāvājumu, kanālu un auditorijas segmentu kombinācijas. Tas ļauj identificēt zemperformējošās kombinācijas un optimizēt ziņojumus un laiku, samazinot riskus un maksimizējot rezultātus pat pirms kampaņas uzsākšanas. Scenāriju plānošana vēl vairāk veicina gudrāku izdevumu pārvaldību, modelējot dažādus “kas notiktu, ja” scenārijus, ļaujot mārketinga speciālistiem palikt noturīgiem pat neparedzētu izmaiņu gadījumā. Telekomunikāciju nozarē tas ir īpaši būtiski, ņemot vērā pastāvīgo klientu noplūdes draudu. Piemēram, mobilā operatora gadījumā, kas saskaras ar pieaugošu klientu daudzuma zaudēšanu galvenajā fiksētajā segmentā, tradicionāli tika izmantoti plaši lokāli piedāvājumi, piemēram, atlaides un bezmaksas datu paketes, kas izšķērdēja budžetu uzticamiem klientiem un palaida garām tos, kas uz izstāšanos ir pakļauti riski.

Tā vietā, izmantojot mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās modeļus, analizējot lietojumu, rēķinus, pakalpojumu mijiedarbību un iepriekšējo piedāvājumu reakcijas, operators var testēt trīs piemērus — 10 GB bezmaksas datu trīs mēnešiem, 15% atlaidi ikmēneša rēķinā uz vienu mēnesi, vai bezmaksas video straumēšanas abonementu ar nulle datu maksu. Mākslīgā intelekta prognozes ļauj simulēt ieņēmumu un izmaksu rezultātus katram variantam, dodot operatoram iespēju izvēlēties atdeves ziņā visizdevīgāko stratēģiju pirms jebkuras kampaņas uzsākšanas. Turklāt modernās mākslīgā intelekta prognozēšanas iespējas ļauj pārbaudīt daudzus kampaņu variantus dažādās nišas auditorijās, radot ļoti personalizētus un efektīvus piedāvājumus. Šāda spēja palīdzējusi tikt galā ar klientu centrētu mārketingu, vienlaikus sasniedzot uzņēmuma efektivitātes un produktivitātes mērķus. Mūsdienu KPI prognozēšanas risinājumi piedāvā dinamiskas, pielāgojamas “kas notiktu, ja” situācijas, aptverot auditorijas, piedāvājumus, budžetus un kanālus, kā arī mākslīgā intelekta modeļus, balstītus uz vēsturiskajiem datiem un segmentu tendencēm; instant redzējumu uz prognozētajiem rādītājiem — no atvērumu līmeņa līdz ieņēmumiem; un demokrātiskas, bezkodiņa saskarnes, kas dod mārketinga speciālistiem, nevis tikai datu zinātājiem, iespēju patstāvīgi veidot simulācijas. Etiya jaunā Forecast KPI funkcija, kas ir daļa no uzņēmuma Kampanju vadības risinājuma un kuras darbinieks ir mākslīgā intelekta platforma, kas atzīta Gartner Magic Quadrant, — pierāda šīs iespējas. Tā pārveido aizsprostoto mārketinga, produktu un klientu datu kopumu par prognozējošo biznesa intelektu, ļaujot precīzi plānot. Prognozes dzinējs, kas balstīts uz modernu mākslīgā intelekta tehnoloģiju un bagātīgiem vēsturiskajiem datiem, novērtē kampaņu rezultātus — atvērumu, klikšķu, konversiju un ieņēmumu daudzos scenārijos, sniedzot mārketinga komandas iespēju salīdzināt, uzlabot un pamatot budžetus ar datu balstītiem novērtējumiem. Svarīgi uzsvērt, ka šī bezkodiņa saskarne ļauj mārketinga speciālistiem tieši piekļūt spēcīgai mākslīgā intelekta vadītai prognozēšanai, neprasot tehniskas AI prasmes, tādējādi novēršot atkarību no IT vai datu zinātnes komandām. Ar dažiem klikšķiem komandas var modellēt kampaņas, testēt pieņēmumus un ātri atkārtot procesus. Tādā veidā tādi rīki kā Etiya mākslīgā intelekta vadītais Forecast KPI pārveido telekomunikāciju mārketingu no reakcijas režīma uz prognozējošo, dodot operatoriem iespēju optimizēt izdevumus, veidot personalizāciju un apmierināt CFO prasības par prognozējamu ROI — un padarīt mārketingu par stratēģisku izaugsmes veicinātāju sarežģītā un konkurētspējīgā nozarē.