AIを使用し顧客とつながる
- 4,100万以上 モバイル加入者
- 7,000万 1日あたりの モバイル使用時間
- 2,900万以上 モバイル・ブロードバンド・サブスクリプション
サウジアラビアを拠点とする電気通信事業者であるサウジテレコム（stc）は、人工知能（AI）とマシンラーニングを使用して、高度にパーソナライズされた方法で顧客をセグメント化し、接続します。
モバイルの使用は顧客行動を形成
お客様のモバイル行動は何ですか？お客様はオンライン買い物客ですか？ゲーマーですか？コンテンツをストリーミングしますか？お客様はソーシャルメディアのインフルエンサーですか？それともスポーツマニアですか？それとも、映画、音楽、ポッドキャストを常にダウンロードしていますか？モバイルの行動を最もよく表している顧客セグメントを知っていますか？
スマートフォンがまるでユーザーの体の一部のようになる中、stcは、顧客がスマートフォンをより深く、より意味のある方法でどのように使用しているかを知りたいと考えています。なぜ顧客は顧客体験の一部にモバイルを使用しているのでしょうか。さらなるエンゲージメント、消費、コンバージョン、リターンを確保するために、顧客はどのようなコンテンツと体験を提供することを期待していますか？これらの質問への回答は、stcが顧客との関連性が高く、パーソナライズされた方法で接続して、顧客の成長を加速し、企業のKPIを満たす方法を形作るのに役立ちます。
デジタルチャンピオンを位置付けるための新しい企業戦略
stcは、収益で上位25の電話会社の時価総額で9位にランクされており、ランクを上げることを目指しています。
先を行き、革新と進化に焦点を合わせ続けるために、stcは2019年に新しい企業戦略、DAREを発表し、トップラインを拡大し、より効率的に価値を創造し、会社を将来に備えます。 stcは、ビッグデータと分析が卓越したサービスをサポートし、成長を実現する重要なイネーブラーであることを認識しました。DARE戦略は次のとおりです。
- Digitize stc（stcをデジタル化）: 体験を改善し、パフォーマンスを向上させ、効率を高めるためのデータ駆動型組織への変革。
- Accelerate core asset performance（コア資産のパフォーマンスを加速する）: コア資産と従来のセグメントからより多くの価値を引き出す。
- Reinvent customer experience at world-class standards（世界クラスの基準で顧客体験を再発明する）: すべてのインタラクションをパーソナライズすることで顧客体験を再定義する。
- Expand aggressively scale and scope（積極的に拡張と範囲を拡大）: 隣接するサービス、アプリケーション、プラットフォーム、接続性、インフラストラクチャを介して成長の具体的な機会を追求する。
注目すべき行動顧客セグメントのデータ
- ゲーマー
マルチプレイヤー、コンソール、戦略、時々利用
- 買い物客
ファッション、万能、電子機器、食料品
- ストリーマー
ビデオ愛好家、音楽、スポーツの生中継、オンデマンド
- ソーシャルメディアユーザー
オタク、おしゃべり、専門家
- 旅行者
ホテルを探す人、休暇を計画する人、探検家
- ダウンローダー
ヘビーユーザー、時々利用する人
- 金融の達人
ブローカー、保険、銀行360社のユーザー
- スポーツファン
サッカー（ユーロ、SPL、その他）、クリケット、その他
400を超えるKPIが、DARE戦略に対するstcの成功を測定します。「体験の質」は、企業戦略に対するstcの進捗状況の重要なカテゴリ指標として際立っています。
優れた顧客体験を作成するということは、stcの顧客がより粘り強くなり、アップグレードしたり、クロスセルを受け入れたり、より頻繁にアップセルしたりすることを意味します。これにより、stcのロイヤルティが高まります。ただし、stcがアップセルやクロスセルの機会を通じて従来のビジネスの成長を加速する前に、顧客体験を簡素化して顧客への影響を最小限に抑え、stcとのビジネスを容易にする必要があります。 「サービスの質」は、通話のセットアップ時間を短縮し、通話の切断の失敗を防ぎ、音声接続の品質を最大化し、インターネット接続と帯域幅の速度を最大化することで、通話を最適化することから始まります。ただし、電話およびインターネットサービスの品質を最適化することはほんの始まりに過ぎません。問題が発生した場合、stcはデジタルチャネルとコールセンターチャネルを調べて、顧客への影響と不便を最小限に抑えます。コールセンターへの応答時間と中断の解決は、「体験の質」を監視および改善できる重要な指標です。
Upgrades, upsells, cross-sells, and mitigating customer churn via next-best action and next-best offer analytics
“Artificial intelligence is giving us near real-time ability to change a message that will be displayed to the customer, taking into consideration the fact that the behavior has changed, and the customer might be prone to churn. Therefore the tonality of the message and the offer itself has to be changed.”
stcは、Teradata のnPath分析機能を使用して、デジタル、モバイル、および音声チャネル全体での顧客インタラクションの構造化データと非構造化データを組み合わせます。
通話が切断された場合、顧客はstcのウェブサイトに移動し、stcのウェブサイトはオンラインチャットを行い、最終的にはコールセンターに進みます。stcは、デジタルエージェントとコールセンターエージェントを顧客のやり取りに応じて準備することでリアルタイムに機能し、エージェントがサービスを提供して行動する準備を整えます。
「当社は、約400の属性のニーズ、態度、および行動的な顧客セグメンテーションを持っています。AIの助けを借りて、行動パターンが時間とともに変化していることがわかりました。したがって、毎月、セグメンテーションをやり直す必要があります。一例は、サウジアラビア王国の社会規範の変化です。消費量が変わりました。これは、AIを使用してこれらの400の属性を監視し、時間の経過に伴う変化を監視する方法の良い例です。」
スパムが減り、関連性が高まると、顧客はstcがそれらを知って理解しているように感じることができます。
このすべての行動分析により、stcは他の人ができない方法で顧客とつながります。stcの場合、顧客のオファーのテイク率にかなりの利益が見られます。 「すべての人に1つのメッセージであるキャンペーンがある場合、通常、キャンペーンのテイクレートのリターンは0.5～1％です。ニーズ、態度、行動の専用ベースに加えて、リアルタイムイベントを使用したキャンペーンでは、最大30〜45％のテイク率が得られる可能性があり、これは驚くべきことです。投資収益率とテイクレートは、はるかに高くなります。」
nPathを使用した顧客体験の視覚化
「nPath分析は、すべての顧客について24時間以内にオムニチャネルトランザクションを処理します。たとえば、顧客を特定すると、苦情が記録されたり、電話を充電したり、請求書を支払おうとしたときに問題が発生したりします。
nPath分析は、問題が解決される前に、顧客がコールセンターまたはデジタルチャネルと1回、2回、3回、または4回対話しているかどうかを識別するのに役立ちます。この場合、ステップ3と4で何が悪かったのかを特定します。コールセンターエージェントをトレーニングして、最初のコール解決で問題を解決できるようにします。
これは、当社が多くの電話を節約し、最初の電話の直後に顧客が満足していることを確認することを意味します。」
Luca Decarli, ゼネラルマネージャー
ビッグデータおよび分析イニシアチブKPIの109％の達成率
stcは、AIとマシンラーニングを使用して、ターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティングキャンペーンとオファーをスケーリングするためにTeradataに依存しています。その結果、トップラインの成長と企業戦略の実現しました。
stcは、カスタマーサービスの体験を向上させ、顧客を理解してつながり、ターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティングキャンペーンとオファーを作成することで、従来のビジネスにおける売上と収益の増加に注目しました。
400を超える属性により、stcの顧客は14の主要な行動顧客セグメントに分類されます。実際には、この数は正確な顧客セグメンテーションのために数百に増えます。AIを使用して、stcのモデルとアルゴリズムは、現在および過去の顧客をこれらの顧客セグメントに分類、割り当て、最適化し、最も効果的な顧客ターゲティングのためにセグメンテーションを継続的に最適化します。これらはすべてTeradataで行われます。
さらに、AIは、過去および現在のすべての顧客向けに、2〜5のユニークで潜在的なオファーやサービスにいたるまで、毎晩オファーを調整します。オファーが定義されると、Teradata AIとマシンラーニングを適用して、モデルをその場で再計算し、リアルタイムの意思決定を行い、月に50,000を超えるターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティングキャンペーンにスケーリングします。成功は成功を生みます。stcは月に50,000以上のキャンペーンを実行しています。セグメント内のわずか数百をターゲットにしているものもあります。
「1,000を超えるさまざまなオファーのライブラリを備えたマシンラーニングは、A / Bテストが多数あるため、時間の経過とともに最良の結果を特定するのに役立ちます。当社は多くの実験を行っており、特定の瞬間に特定の場所の顧客が何を探しているのかを特定するのに役立ちます。」
テイクレートが業界標準をはるかに上回っているため、stcは、ビッグデータと分析を、トップラインを拡大し、より効率的に価値を生み出すための企業のDARE戦略を実現するコアコンポーネントと見なしています。
パーソナライズされた体験とオファーに関するstcのビッグデータと分析の取り組みは、期待をはるかに超えており、2019年には12のマイルストーンを達成し、KPIを109％上回っています。2019年の収益は145億ドルに達し、前年比で5％増加しました。
これは、AIとマシンラーニングをTeradataに任せる世界クラスの実行です。
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