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Rahul MahajanはNagarroのデジタル・ビジネストランスフォーメーション担当副社長兼CTO。AI、機械学習、クラウド、IoTを専門とし、eコマース、カスタマー・エクスペリエンス、エンタープライズ・モダナイゼーションにおけるイノベーションを推進。
競争が激化する中、通信事業者の顧客は期待を高め、迅速に対応している。B2BとB2Cのどちらの顧客も、購入と利用の旅において、パーソナライズされた、シームレスで有意義なインタラクションを求めている。モバイル・サービス、IoTソリューション、エンターテインメント・バンドル、企業向け接続など、多様なサービスを提供する通信事業者は、顧客のニーズを満たし、それを予測するヒューマナイズされた体験によって差別化を図る絶好の機会を得ている。
しかし、大規模なパーソナライゼーションを実現するには、データ、高度な分析、人間のようなAIインタラクションをインテリジェントに融合させる必要がある。そこで、ナレッジグラフ、AIエージェント、大規模言語モデル(LLM)の融合であるAgentic AIが登場する。AI主導のコネクテッド・エクスペリエンスを活用することで、通信会社は営業戦略を変革し、収益、顧客満足度、長期的なロイヤルティを向上させることができる。
テレコム・セールス(B2B/B2C)の文脈では、パーソナライゼーションを人間化する興味深い例として、AIエージェントが、次の最適なアクション(製品バンドル、パーソナライズされたマーケティング・ナッジ、文脈に応じた割引、予測的な販売戦略など)について、高度に文脈に沿ったリアルタイムのレコメンデーションでセールス・チームにシームレスに助言するAIプレイブックを挙げることができる。このようなアドバイザリー・プレイブックは、直感的で人間のようなインターフェースとして機能するジェネレーティブAIによって強化され、顧客エンゲージメントを向上させる自然でインタラクティブな会話を可能にする。アドバイザリー・アクションがアクティブになると、これらのアクションは通信ネットワーク全体に展開され、販売収益の増加、顧客満足度の向上、長期的なロイヤルティ向上を促進する。
このAIを活用した変革は単なる進化ではなく、ゲーム・チェンジャーです。電気通信におけるAI主導のパーソナライゼーションによって営業と顧客エンゲージメントに革命を起こすことで、プロバイダーは前例のない機会を解き放ち、パーソナライズされたコネクテッド・エクスペリエンスの未来を形作ることができる。
新たなテクノロジー主導の破壊的シフトにより、通信事業者はかつてないほどの変革的インパクトを実証する機会を得ている。販売とカスタマー・エクスペリエンスにおける変革のために、重要な構成要素をいくつか紹介しよう:
ダイナミックなリアルタイムのナレッジグラフは、B2BおよびB2Cの顧客をマッピングし、製品の使用状況、嗜好、行動、全チャネルにわたるインタラクションを把握します。CRM、製品データセット、デバイスの詳細、請求データセット、通話記録、サポートチケット、ソーシャルリスニングデータを統合することで、通信事業者は継続的に進化する統一された顧客プロファイルを得ることができます。
どのように役立つのか?
この包括的なビューにより、超パーソナライズされたエンゲージメント戦略と予測モデリングが可能になり、解約リスクとアップセルの機会を特定することができます。
どのように役立つのか?
電気通信事業者は、AI主導のアナリティクスを利用することで、顧客満足度を高め、顧客維持を最適化し、よりスマートでデータ主導の意思決定により高い収益成長を達成することができます。
LLMを搭載したAIエージェントは、顧客とのやり取りごとに、データに基づいたNBAの推奨事項を営業担当者にリアルタイムで提供します。過去の販売データと成功したインタラクション・パターンを分析することで、これらのAIアドバイザーは、IoTソリューションのクロスセル、プランのアップグレードの推奨、パーソナライズされたロイヤルティ報酬の提供など、効果的なアクションを提案します。
どのように役立つのか?
このAI主導のアプローチは、営業担当者のパフォーマンスを高め、取引の成約率を向上させ、顧客エンゲージメントを最適化します。
LLMがサポートするセールス・プレイブックは、市場動向、競合他社の活動、顧客の嗜好にリアルタイムで継続的に適応します。 最新のインサイトを提供することで、セールス・エージェントは、急速に進化する市場において、機敏に情報を入手し、競争力を維持することができます。
どのように役立つのか?
AI主導のインテリジェンスにより、営業チームは業界の変化に積極的に対応し、顧客エンゲージメント戦略を洗練させ、コンバージョンの機会を最大化することで、競合の一歩先を行くことができます。
どのように役立つのか?
通信プロバイダーは、顧客ニーズに合った製品を提供することで、コンバージョン率を高め、収益を向上させ、顧客満足度を高めることができます。
どのように役立つのか?
このリアルタイムの適応性は、フラストレーションを和らげ、ポジティブな体験を強化し、インタラクションをパーソナライズするのに役立ち、最終的に顧客満足度の向上、エンゲージメントの向上、コンバージョン率の改善につながります。
どのように役立つのか?
この統一されたアプローチは、顧客満足度を高め、ブランド・ロイヤルティを強化し、チャネルに関係なくカスタマイズされたレコメンデーションとインタラクション戦略を通じて収益を最適化します。
AI主導のモデルが利用パターン、支払い履歴、不満シグナルを分析し、解約の可能性を正確に予測します。 リスクのある顧客を早期に特定することで、リテンションチームは、パーソナライズされたオファー、割引、限定特典などを通じて、積極的に再契約につなげるためのカスタマイズされた提案を受けることができます。
どのように役立つのか?
この予測的アプローチは、顧客離れを減らし、顧客ロイヤルティを強化し、生涯価値を最大化し、より熱心で満足度の高い顧客ベースを確保するのに役立ちます。
2025年のテクノロジーとビジネスのトレンドについて、リーダーたちがボードルームでスクープした記事をお読みください。
"電気通信におけるAI投資-通信サービスプロバイダー(CSP)の50%超が2024年に生成的AIのためにIT予算を割り当てており、多くは既存のデジタルトランスフォーメーションやAIイニシアティブから資金を再配分している。"
ヒューマナイズド・パーソナライゼーションを大規模に提供するために、通信事業者は以下の設計原則とテクノロジー・イネーブラーを採用する必要があります:
IoT制御のマイクロシグナル
デバイスの使用パターンや顧客とのインタラクションから得られるリアルタイムのデータは、正確なターゲティングとパーソナライゼーションを可能にする詳細な顧客および製品プロファイルの作成に役立ちます。 組み込みAIおよびMLパイプライン
AIと機械学習に基づくマルチモーダルなデータ分析により、顧客のニーズを予測し、パターンを認識し、販売戦略を最適化することで、積極的な顧客維持を実現します。 ナレッジ主導のRAG(検索-拡張世代)
モジュール式のAI/MLパイプラインは、新しいデータ、反復的な知識形成、変化する顧客嗜好への俊敏な適応をサポートします。知識構造は、生成的AIモデルを基礎づける最も効果的な方法の1つです。 最終的な目標は、レコメンデーションとパーソナライゼーション戦略の継続的な改善を確実にすることです。
人に優しいインタラクション
LLM主導のインタラクションは、ブランドのトーン、スタイル、価値観に沿うようにデザインされるべきである。これにより、AIが生成する応答は、顧客体験を向上させながら、魅力的で、自然で、ブランドに沿ったものに感じられる。 エンタープライズクラスのガバナンス
データ、API、MLモデル、LLMを含むAIエコシステム全体にわたるガバナンスとセキュリティ。統合された観測可能性と説明可能性は、透明性、コンプライアンス、継続的なモデルの改善を保証します。LLMの運用と説明可能性のパイプラインは、このようなガバナンスの重要な構成要素である。 AIガバナンスは、相互運用性を確保するために、ネイティブLLMプロバイダーの外部に外部化されなければならない。
ジェネレーティブAIプレイブックで企業戦略を強化する方法をお読みください。
電気通信事業者は競争が激化する中で事業を展開しているため、AIを活用したパーソナライゼーションはもはやオプションではなく、不可欠なものとなっています。エージェントベースのAI、リアルタイムの分析、人間にとって使いやすいAIインタラクションを統合することで、通信事業者は従来のインタラクションモデルを超え、顧客ロイヤルティと収益成長を促進するシームレスで超パーソナライズされたエクスペリエンスを創出することができます。
、深いナレッジベースのデータ構造、AIを活用したセールスインテリジェンス、企業全体のガバナンスにより、通信事業者は新たな機会を引き出し、顧客のニーズを予測し、あらゆるタッチポイントでのインタラクションを最適化することができます。インテリジェントなAI主導のエコシステムへの移行は、単なる自動化ではなく、顧客満足度と長期的価値を高める有意義なデータ主導の関係を構築することである 。
小売業におけるAI主導のパーソナライゼーションについてもお読みください。