Работа телекомовских компаний проходит в условиях жесткой конкуренции, когда пускать на самотек процессы взаимодействия с клиентами и деловыми партнерами никак нельзя. Даже в том случае, если собрана действительно внушительная база клиентов, останавливаться в своем развитии недопустимо. Порядка 20% клиентов не являются постоянными (в среднем, это так по всему сегменту рынка). И если каждый год терять пятую часть своих потребителей услуг, то очень скоро бизнес перестанет быть успешным. Это, безусловно, грубое приближение, но направление мысли всем, надеюсь, понятно.

Зачем нужно моделирование?

Создание цифровых моделей требует определенных знаний и практических навыков. Возникает резонный вопрос о целесообразности данного процесса. На самом деле это очень важное и ответственное направление, позволяющее моделировать поведение клиентов в долгосрочной перспективе.

Рассмотрим простой и понятный пример. Некая телекомовская компания предлагает своим клиентам ограниченный спектр тарифов – семь. На самом деле, до 10 тарифов – это нормальная практика подавляющего большинства операторов связи и интернет-провайдеров.

При этом аналитики компании четко понимают, что за последние годы произошли изменения в приоритетах потребителей. К примеру, молодое поколение, наиболее активное, в последнее время практически не расходует обычные звонки для общения, предпочитая социальные сети. При этом многие клиенты не выговаривают даже половины из того, что им предлагает самый минимальный тариф. А вот трафик на социальные сети растет.

В этой ситуации разумным видится переориентация потребителей на новый тариф с приоритетом на «безлимит» по трафику в социальных сетях и сокращение минут на разговоры. При этом, как понять, чего и сколько нужно предусмотреть в новом тарифе?

На основе имеющейся биллинговой информации и базы данных клиентов формируется цифровая модель, которая отрабатывает и визуализирует все параметры нового тарифа. Такой подход позволяет выбрать наиболее валидный подход, удовлетворяющий интересам большего процента потребителей. При этом важно учесть экономическую составляющую для самого поставщика услуг.

Где брать информацию?

Безусловно, можно воспользоваться представленными на рынке или разработать (заказать) собственную биллинговую систему. Но это будет стоить немалых денег. Гораздо эффективнее и целесообразнее воспользоваться существующими предложениями на основе облачных технологий. Ярким примером является платформа Forward Billing. Здесь легко и просто можно сформировать автоматизированные процессы сбора необходимой информации.

Если рассматривать большое количество моделей, а только в этом случае можно добиться оптимального результата по поиску решений, то система автоматизации выборки обязательна. И без таких платформ как Forward Billing обойтись практически невозможно.

Прогнозирование в биллинге

Еще одним важнейшим направлением деятельности аналитических отделов телекомовских компаний, безусловно, является прогнозирование в биллинге. Речь в данном случае идет об оценке эффективности существующих инструментов, функционала в среднесрочной и долгосрочной перспективе. На основе выполненных выборок строятся прогнозные показатели, а уже на их основе определяется стратегия развития всей компании в целом и отдельных инструментов (тарифных планов и т.д.) в частности.

Что в будущем?

По объективным ощущениям следующим важным шагом развития взаимодействия между биллинговыми системами и управленцами телекомовских компаний станет интеграция искусственного интеллекта в комплексное управление, моделирование и прогнозирование.

Как видится использование ИИ? К примеру, со временем должны появиться плавающие, не фиксированные тарифы, которые будут на основании имеющейся биллинговой информации корректироваться индивидуально для каждого пользователя (минуты, трафик). При этом обучение искусственного интеллекта может вестись в различных направлениях, в том числе при создании цифровых моделей для нужд коммуникационных организаций. Это, безусловно, серьезно ускорит выход инновационных продуктов на рынок.

А в целом, развитие биллинговых систем в будущем неизменно будет ориентировано на внедрение искусственного интеллекта и его обучение для решения узкоспециализированных задач по моделированию и прогнозированию.

Уже сегодня многие корпорации пытаются использовать моделирование и искусственный интеллект для оптимизации услуг своим пользователям. К примеру, на основе анализа поведения моделей МТС выводит из эксплуатации старые тарифы, которые не пользуются популярностью и создают определенный дискомфорт их пользователям.

В заключение стоит отметить, что моделирование на основе биллинговых систем, а также прогнозирование с учетом систематизированных данных из существующих баз, предоставляет однозначное преимущество в конкурентной борьбе за внимание потенциальных потребителей. Не отставайте и вы в этом негласном соревновании разума.

И да поможет вам в этом адекватный биллинг.