Maximize Value Across the Entire Customer Lifecycle
TREFFEN SIE DIE RICHTIGE ENTSCHEIDUNG FÜR IHRE
ENTSCHEIDUNGSFIND- UNGSSTRATEGIE
WIE TELEKOMMUNIKATIONSUNTERNEHMEN IHRE UMSÄTZE MAXIMIEREN, OHNE IHR RISIKO ZU ERHÖHEN
Sie müssen sich nicht zwischen Risiko oder Ertrag entscheiden, wenn es um die Maximierung von Aktivierungen geht. Durch eine Kombination aus traditionellen und alternativen Daten können Sie Kreditwürdigkeit besser einschätzen und Betrug effizienter verhindern.
$ 150 MRD. EURO. 2021 VERZEICHNETE DER TELEKOMMUNIKATIONSBEREICH VERLUSTE1
Beispiele für alternative Datenquellen:
Traditionelle Datenquellen:
Soziale Medien Mietzahlungen Mobiltelefonie-Daten E-Mail-Daten Geolokalisierung Beschäftigungsdaten
Kreditbüros
Kreditanträge
Vorhandene interne Daten
Eine vereinheitliche Entscheidungsfindung senkt die Ausfallquote um 60 %.²
Kämpfen Sie mit hoher Abwanderung und kostspieliger Akquise? Da sind Sie nicht allein:
Die Akquisitionskosten pro Neukunden können gut und gerne 500 Euro oder mehr ausmachen. ⁴
75% der neuen Mobilfunkkunden kommen von einem anderen Anbieter.³
Einige Telekommunikationsu nternehmen haben Abwanderungsraten von bis zu 67% 3
HEBEN SIE SICH VON DER KONKURRENZ AB
Verbessern Sie das Kundenerlebnis durch Personalisierung, unterstützt durch automatisierte Entscheidungsfindungstechnologie.
Genehmigen Sie Angebote vorab, in Sekundenschnelle, um den Bedarf der Kunden zu erkennen.
Nutzen Sie Informationen aus Daten, um Kunden optimierte Dienste und Preise zu bieten.
Dank Code-armer oder Code-freier Technologie können Sie einen flexiblen, nahtlosen Kundensupport anbieten, ohne von Technologieanbietern abhängig zu sein.
Anbieter, die ihre Dienste personalisieren, erzielen 40 % mehr Umsatz als diejenigen, die dies nicht tun. ⁵
Wenn Sie ein Telekommunikationsunternehmen sind, ist Geschwindigkeit spielentscheidend, und die KI/ML-Technologie hilft Ihnen dabei. Die Integration von KI/ML in Ihre Entscheidungsprozesse kann die Effizienz um bis zu 40 % steigern.
Die besten KI/ML-Lösungen können:
mit jeder Entscheidung lernen, um die Genauigkeit zu verbessern
Modellabweichungen automatisch erkennen
Stapelverarbeitung umgehen, um schnellere Entscheidungen zu liefern
Echtzeitentscheidungen unterstützen
MIT AI-GESTÜTZTER ENTSCHEIDUNGSFINDUNG VON PROVENIR SIND SIE GANZ VORNE DABEI.
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Notes: 1. Subex - https://www.subex.com/blog/measuring-how-telecom-risk-has-changed-between-2020-and-2021 2. Provenir - https://www.provenir.com/outcomes/pinjam-modal 3. Database Marketing Institute - http://www.dbmarketing.com/telecom/churnreduction.html 4. Financial Post - https://financialpost.com/technology/big-telecoms-are-spending-more-cash-to-keep-customers-but-some-tactics-raise-concerns 5. McKinsey & Co - https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/unlocking-the-value-of-personalization-at-scale-for-operators
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