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09/05/2019 14:59

Pesquisa global revela que provedores de telecomunicações estão atrasados no uso de inteligência artificial e machine learning


(DINO - 09 mai, 2019) -
A FICO, empresa líder em análises de dados, anunciou o resultado de uma pesquisa global realizada com a TM Forum, uma associação global sem fins lucrativos focada em transformação digital. A pesquisa das companhias mostra que os serviços de telecomunicações fornecidos ao redor do mundo não estão acompanhando o uso dos modelos preditivos, machine learning e inteligência artificial. Entretanto, as operadoras de serviços de comunicação (CSPs) estão cada vez mais reconhecendo a necessidade de serem orientadas a dados com o objetivo de melhorar as tomadas de decisão e a rentabilidade. Melhorar a experiência do consumidor é essencial para ambos os lados, e mencionou-se inúmeras vezes na pesquisa como a motivadora número um para o investimento em análise de dados.

“Com os CSPs sob pressão para aumentar a lucratividade, eles estão indo rumo a orientação a dados e a modelos preditivos em todos os momentos do ciclo de vida do consumidor,” diz Mark Newman, analista chefe da TM Forum. “Enquanto eles começam a experimentar a inteligência artificial e o machine learning, as operadoras precisam ter uma abordagem holística, encontrar oportunidades e fazer uso de cases durante o ciclo de vida do consumidor. É assim que a batalha para a lealdade do consumidor será travada.”

 A análise avançada inclui inteligência artificial e machine learning permite às operadoras o melhor entendimento das expectativas dos consumidores e experiências durante o seu ciclo de vida, mas nem todos precisam implementar a solução. É necessário considerar as seguintes informações: 

  • Poucas CSPs usam análises preditivas no final na jornada do cliente – Somente 35% estão fazendo uso de análises avançadas ou machine learning para renovações, e só 36% estão usando inteligência artificial para coletas e recuperação.
  • A personalização ainda é uma oportunidade a ser aproveitada completamente – Apesar das operadoras reconhecerem a importância da personalização, somente 41% delas afirmam usar as análises avançadas com este fim quando estão abordando um novo cliente. Só metade delas estão usando proativamente as ferramentas para combinar seus pacotes de serviços e as necessidades dos clientes.
“Os resultados da pesquisa destacam que ainda existe grandes oportunidades para as empresas de telecomunicações em usar análises avançadas durante o processo do consumidor,” disse Shawna Morgan, diretor sênior de telecomunicações, mídia, entretenimento e tecnologia da FICO. “Os fornecedores precisam olhar além do marketing e expandir o seu olhar para como o machine learning e a inteligência artificial podem melhorar a experiência do consumidor e reduzir a sua rotatividade

Outras informações que são relevantes:

  • A grande maioria das empresas, 81% delas, estão usando ou planejam usar a análise avançada em marketing e propaganda.
  • Das organizações consultadas, 70% ainda utilizam abordagens reativas contra fraudes, com somente 25% usando o machine learning e modelos preditivos.
  • Mensagens de texto ainda é o canal predominante de comunicação entre as empresas, sendo que 94% se comunica com seus clientes via mensagens, entretanto, só 20% utilizam textos personalizados para comunicar atrasos de pagamento.
“No Brasil, as empresas de Telecom reconhecem a necessidade das soluções analíticas e preditivas na cadeia de relacionamento.  Este movimento está amparado pela necessidade dos clientes demandarem por reações on line e dirigidas para as suas necessidades em tempo real e, quando combinadas com plataformas de streaming, trazem esse benefício imediatamente”, afirma Igor Castroviejo,  Regional Sales Manager de Serviços Não Financeiros, Telecomunicações & Utilities da FICO.

O estudo entrevistou 64 profissionais de operadoras ao redor do mundo que estão usando, impulsionando e/ou planejando implantar análises avançadas em algumas etapas ou em várias no ciclo de vida do consumidor. Mais informações sobre os resultados da pesquisa podem ser encontradas pelo site: https://bit.ly/2PWPklh

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