Mit KI zu aussagekräftigeren Kundenkontakten
- 41 Mio. Mobilfunkteilnehmer
- 70 Mio. Mobilfunkminuten pro Tag
- 29 Mio. Breitbandmobilnetz-Abonnements
Wie nutzen Sie Mobilgeräte? Kaufen Sie gerne online ein? Sind Sie Gamer? Streamen Sie Inhalte? Sind Sie Influencer in sozialen Medien? Oder eher ein Sportfan? Oder laden Sie ständig Filme, Musik und Podcasts herunter? Wissen Sie, welches Kundensegment Ihre Mobilgerätenutzung am besten beschreibt?
Da Smartphones immer mehr zu einer Verlängerung von uns selbst werden, möchte stc genauere, aussagekräftigere Erkenntnisse über die Smartphone-Nutzung seiner Kunden haben. Warum nutzen die Kunden des Unternehmens Mobilgeräte auf ihrer Customer Journey? Welche Art von Inhalten und Erfahrungen erwarten Kunden, damit sie dem Unternehmen weiter treu bleiben und die Produkte nutzen und damit Conversions und Rendite sichergestellt sind? Die Antworten auf diese Fragen helfen herauszufinden, wie stc auf äußerst relevante und personalisierte Weise mit Kunden kommunizieren kann, um ein schnelleres Wachstum zu erzielen und die KPIs des Unternehmens zu erfüllen.
Um ganz vorn dabei zu sein und sich weiterhin auf Innovation und Weiterentwicklung zu konzentrieren, hat stc 2019 eine neue Unternehmensstrategie – DARE – entwickelt. Ziel dieser Strategie sind Umsatzsteigerungen, die Schaffung von Mehrwert mit größeren Effizienzen und die Vorbereitung des Unternehmens auf die Zukunft. stc hat erkannt, dass Big Data und Analytics wichtige Faktoren für herausragende Services und Wachstum sind. Die DARE-Strategie umfasst folgende Komponenten:
Durch die Schaffung einer hervorragenden Customer Experience sorgt stc dafür, dass die Kunden dem Unternehmen eher treu bleiben, sich häufiger für Upgrades interessieren und Cross-Selling- oder Up-Selling-Angebote annehmen. So erzielt stc eine bessere Kundenbindung. Bevor stc jedoch bei seinen traditionellen Geschäften durch Up-Selling- und Cross-Selling-Möglichkeiten ein schnelleres Wachstum erzielen kann, muss das Unternehmen seine Customer Experience vereinfachen, um Unterbrechungen für die Kunden zu minimieren und geschäftliche Interaktionen der Kunden mit stc zu erleichtern. „Quality of Service“ beginnt mit einer Anrufoptimierung durch Verkürzung der Rufaufbauzeiten, Vermeidung erfolglos abgebrochener Anrufe, eine optimale Sprachverbindungsqualität sowie eine optimale Internetverbindung und Bandbreitengeschwindigkeit. Doch die Optimierung der Telefon- und Internetdienste ist nur der Anfang. Im Falle eines Problems überprüft stc seine digitalen Kanäle und Callcenter-Kanäle, damit es für die Kunden zu möglichst wenig Beeinträchtigungen und Unannehmlichkeiten kommt. Die Reaktionszeiten der Callcenter und die Behebung von Störungen sind Schlüsselindikatoren, anhand derer die „Quality of Experience“ überwacht und verbessert werden kann.
„Mithilfe von künstlicher Intelligenz können wir Nachrichten, die den Kunden angezeigt werden, nahezu in Echtzeit ändern und dabei das geänderte Verhalten und die Gefahr einer Kundenabwanderung berücksichtigen. Daher müssen wir die Tonalität der Botschaft und das Angebot selbst ändern.“
Wenn ein Kunde aufgrund eines abgebrochenen Anrufs die Website von stc aufruft, dort in einem Online-Chat kommuniziert und letztendlich zum Callcenter vordringt, handelt stc in Echtzeit und bereitet seine digitalen Agenten und die Mitarbeiter im Callcenter mit Kontextinformationen zu den Interaktionen des Kunden so vor, dass sie den Kunden besser betreuen und die richtigen Maßnahmen ergreifen können.
„Wir haben die Bedürfnisse, Einstellungen und die verhaltensbezogene Kundensegmentierung in Bezug auf ungefähr 400 Attribute. Mithilfe von künstlicher Intelligenz haben wir herausgefunden, dass sich die Verhaltensmuster im Laufe der Zeit ändern. Daher müssen wir die Segmentierung jeden Monat wiederholen. Ein Beispiel sind die sich ändernden gesellschaftlichen Normen im Königreich Saudi-Arabien. Der Konsum hat sich geändert. Dies ist ein gutes Beispiel für unsere Verwendung von künstlicher Intelligenz zur Überwachung dieser 400 Attribute sowie von Veränderungen im Laufe der Zeit.“
Mit all diesen Verhaltensanalysen gelingt es stc, mit seinen Kunden auf eine Art und Weise zu kommunizieren, die anderen nicht möglich ist. stc sieht eine erhebliche Rendite bei den Kundenannahmeraten seiner Angebote. „Bei Kampagnen mit einer Botschaft für alle liegen die typische Annahmeraten (Take Rates) bei 0,5 – 1 %. Mit unseren Kampagnen, die auf speziellen Bedürfnissen, Einstellungen und Verhaltensweisen beruhen, sowie einer Echtzeitveranstaltung können wir Raten von bis zu 30 –45% erzielen, was unglaublich ist. ROI und Annahmeraten sind viel, viel höher.“
„Bei der nPath-Analyse werden Omni-Channel-Transaktionen von 24 Stunden für jeden einzelnen Kunden berücksichtigt. So wird beispielsweise festgestellt, wenn ein Kunde eine Beschwerde gemeldet hat oder beim Aufladen seines Smartphones oder dem Versuch, seine Rechnung zu bezahlen, ein Problem hatte.
Mit der nPath-Analyse können wir herausfinden, ob der Kunden ein-, zwei-, drei- oder viermal mit dem Callcenter oder digitalen Kanal interagiert hat, bevor das Problem gelöst werden konnte. Wir ermitteln dann gegebenenfalls, was in den Schritten drei und vier schief gelaufen ist. Wir bieten den Callcenter-Agenten Schulungen, damit sie in der Lage sind, das Problem beim ersten Anruf zu lösen.
Damit sind viele Anrufe nicht mehr nötig und unsere Kunden sind schon nach dem ersten Anruf zufrieden, dass ihr Problem behoben werden konnte.“
Luca Decarli, General Manager
stc stützt sich auf Teradata für die Skalierung sehr gezielter, personalisierter Marketingkampagnen und Angebote unter Verwendung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Das Ergebnis: Umsatzwachstum und erfolgreiche Umsetzung der Unternehmensstrategie.
Anhand von 400 Attributen werden die Kunden von stc in 14 primäre verhaltensbasierte Kundensegmente eingeteilt. Für eine präzise Kundensegmentierung wächst diese Zahl in der Praxis in die Hunderte. Mithilfe von künstlicher Intelligenz kategorisieren die Modelle und Algorithmen von stc aktuelle und frühere Kunden und teilen Sie diesen Kundensegmenten zu. Dabei optimieren sie kontinuierlich die Segmentierung, um den Kunden möglichst effektiv ansprechen zu können. All das erfolgt in Teradata.
Darüber hinaus koordiniert künstliche Intelligenz die Angebote jede Nacht. Es geht hier um zwei bis fünf einzigartige potenzielle Angebote und Dienstleistungen für jeden früheren und gegenwärtigen Kunden. Nach Festlegung der Angebote wendet Teradata KI und maschinelles Lernen an, um seine Modelle unmittelbar neu zu berechnen und in Echtzeit Entscheidungen zu treffen. Dabei erfolgt eine Skalierung auf über 50.000 sehr gezielte, personalisierte Marketingkampagnen pro Monat. Erfolg führt zu weiterem Erfolg. stc führt monatlich über 50.000 Kampagnen durch! Manche davon sind nur auf einige Hundert in einem Segment ausgerichtet!
„Angesichts einer Bibliothek mit mehr als 1.000 verschiedenen Angeboten hilft Ihnen maschinelles Lernen, die besten Ergebnisse im Laufe der Zeit herauszufinden, da wir viele A/B-Tests durchführen. Wir experimentieren viel und dies hilft uns, zu ermitteln, wonach ein Kunde an einem bestimmten Ort zu einer bestimmten Zeit sucht.“
Mit seinen Bemühungen im Bereich Big Data und Analytics zur Schaffung personalisierter Erfahrungen und Angebote hat stc die Erwartungen bei Weitem übertroffen. 12 Meilensteine konnten erreicht werden, der KPI wurde 2019 um 109 % übertroffen. Bei einem Umsatz von 14,5 Mrd. USD im Jahr 2019 wurde ein Wachstum von 5 % gegenüber dem Vorjahr erzielt.
Dieses erstklassige Ergebnis wurde unter Verwendung von Teradata für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erzielt.
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