Telekomda kişiselleştirmeyi insancıllaştırma - aracılar ve bilgi odaklı yapay zeka Playbooks

içgörü
03 Şubat 2025
9 dakika okuma



Rahul Mahajan, Nagarro'da Dijital İş Dönüşümü Başkan Yardımcısı ve CTO'sudur. Yapay zeka, makine öğrenimi, bulut ve IoT konularında uzmanlaşmıştır ve e-ticaret, müşteri deneyimi ve kurumsal modernizasyon alanlarında inovasyonu teşvik etmektedir.


Rekabetin yoğunlaşmasıyla birlikte telekom müşterilerinin beklentileri artıyor ve hızla uyum sağlıyor. Hem B2B hem de B2C müşterileri, satın alma ve kullanım yolculukları sırasında kişiselleştirilmiş, sorunsuz ve anlamlı etkileşimler talep ediyor. Mobil hizmetler, IoT çözümleri, eğlence paketleri ve kurumsal bağlantı gibi çeşitli teklifleriyle telekom sağlayıcıları, müşteri ihtiyaçlarını karşılayan ve öngören deneyimleri insancıllaştırarak kendilerini farklılaştırmak için büyük bir fırsata sahip.

Ancak kişiselleştirmeyi geniş ölçekte insancıllaştırmak için verilerin, gelişmiş analitiklerin ve insan benzeri yapay zeka etkileşimlerinin akıllı bir şekilde bir araya getirilmesi gerekiyor. Bilgi grafikleri, yapay zeka aracıları ve büyük dil modellerinin (LLM'ler) birleşimi olan Agentic AI işte bu noktada devreye giriyor. Telekom şirketleri, yapay zeka güdümlü, bağlantılı deneyimler kullanarak gelirlerini, müşteri memnuniyetini ve uzun vadeli sadakati artırmak için satış stratejilerini dönüştürebilirler.

Satış etkileşiminin bir sonraki seviyesini ortaya çıkarmak için kişiselleştirmeyi insanileştirme

Telekom satışları (B2B/B2C) bağlamında, kişiselleştirmeyi insancıllaştırmanın ilginç bir örneği, YZ temsilcilerinin satış ekiplerine bir sonraki en iyi eylemler için (özelleştirilmiş ürün paketleri, kişiselleştirilmiş pazarlama dürtmeleri, bağlamsal indirimler ve öngörülü satış stratejileri) son derece bağlamsal gerçek zamanlı önerilerle sorunsuz bir şekilde tavsiyelerde bulunduğu bir YZ oyun kitabı olabilir. Bu tür danışmanlık oyun kitapları, sezgisel, insan benzeri bir arayüz görevi gören ve müşteri katılımını artıran doğal, etkileşimli konuşmalara olanak tanıyan üretken yapay zeka ile geliştirilmiştir. Danışmanlık eylemleri etkinleştirildikten sonra, bu eylemler telekom ağına dağıtılarak daha yüksek satış geliri, daha iyi müşteri memnuniyeti ve uzun vadeli sadakat sağlar.

Yapay zeka destekli bu dönüşüm, bir evrimden çok daha fazlasıdır; oyunun kurallarını değiştirir. Sağlayıcılar, telekomda yapay zeka odaklı kişiselleştirme yoluyla satış ve müşteri etkileşiminde devrim yaratarak benzeri görülmemiş fırsatların kilidini açabilir ve kişiselleştirilmiş, bağlantılı deneyimlerin geleceğini şekillendirebilir.


Telekom'un bir sonraki büyük değişimi için temel yapı taşları: Kişiselleştirmeyi insancıllaştırmak için temel bileşenler olarak bilgi, aracı ve üretici

Teknoloji öncülüğündeki yeni yıkıcı değişimlerle birlikte, telekom şirketleri daha önce hiç olmadığı kadar dönüştürücü etki gösterme fırsatına sahip. Satış ve müşteri deneyiminde dönüşüm için, işte temel yapı taşlarından bazıları:

Müşteri Bilgi Grafiği

Dinamik bir gerçek zamanlı bilgi grafiği, B2B ve B2C müşterilerini haritalandırır ve tüm kanallardaki ürün kullanımlarını, tercihlerini, davranışlarını ve etkileşimlerini yakalar. CRM, ürün veri kümeleri, cihaz ayrıntıları, faturalandırma veri kümeleri, çağrı kayıtları, destek biletleri ve sosyal dinleme verilerini entegre ederek, telekom sağlayıcıları sürekli gelişen birleşik bir müşteri profili elde eder.

Nasıl yardımcı olur?

Bu kapsamlı görünüm, müşteri kaybı risklerini ve satış fırsatlarını belirlemek için hiper-kişiselleştirilmiş etkileşim stratejileri ve tahmine dayalı modelleme sağlayarak işletmelerin müşteri memnuniyetini artırmasına ve proaktif olarak gelir artışı sağlamasına olanak tanır.

Yapay zeka odaklı ürün analitiği

Yapay zeka, hassas müşteri segmentasyonu sağlamak için veri tüketimi, abonelik modelleri ve özelliklerin benimsenmesi dahil olmak üzere ürün ve hizmet kullanımındaki eğilimleri analiz eder. Bu içgörüler, hedeflenen üst satış, ek hizmetlerin paketlenmesi ve kişiselleştirilmiş elde tutma stratejilerinin geliştirilmesi için yüksek potansiyele sahip potansiyel müşterilerin belirlenmesine yardımcı olur.

Nasıl yardımcı olur?

Yapay zeka odaklı analitiği kullanarak, telekom sağlayıcıları müşteri memnuniyetini artırabilir, müşteriyi elde tutmayı optimize edebilir ve daha akıllı, veriye dayalı kararlar yoluyla daha yüksek gelir artışı elde edebilir.

Satış Temsilcileri için Sonraki En İyi Eylem (NBA) Danışmanları

Her müşteri etkileşiminde, LLM destekli yapay zeka temsilcileri satış temsilcilerine gerçek zamanlı, veriye dayalı NBA önerileri sunar. Bu yapay zeka danışmanları, geçmiş satış verilerini ve başarılı etkileşim modellerini analiz ederek, çapraz IoT çözümleri satmak, plan yükseltmeleri önermek veya kişiselleştirilmiş sadakat ödülleri sunmak gibi etkili eylemler önerir.

Nasıl yardımcı oluyor?

Bu yapay zeka odaklı yaklaşım, satış temsilcilerinin performansını artırır, anlaşma kapanışını iyileştirir ve müşteri etkileşimini optimize eder, böylece her etkileşim stratejik, alakalı ve gelir odaklı olur.

Dinamik Satış Playbook'u oluşturma

LLM destekli bir satış oyun kitabı, pazar trendlerine, rakip faaliyetlerine ve müşteri tercihlerine sürekli ve gerçek zamanlı olarak uyum sağlar. Güncel içgörüler sağlamak, satış temsilcilerinin hızla gelişen pazarlarda çevik, bilgili ve rekabetçi kalmasını sağlar .

Nasıl yardımcı oluyor?

Yapay zeka odaklı zeka ile satış ekipleri sektördeki değişikliklere proaktif olarak yanıt verebilir, müşteri etkileşim stratejilerini iyileştirebilir ve dönüşüm fırsatlarını en üst düzeye çıkararak rekabette bir adım önde olabilirler.

Müşteri Genomunu Kullanarak Tahmine Dayalı Çapraz Satış/Yükseltici Satış

Müşteri Genomu Çerçevesi, her müşteri için en uygun ürün kombinasyonlarını tahmin etmek için demografik, davranışsal ve psikografik bilgileri kullanır. Bu veri odaklı yaklaşım, IoT kullanıcıları için bağlantılı ev çözümleri veya üst düzey kullanıcılar için cihaz sigortası gibi hedefe yönelik önerilerle hassas pazarlama yapılmasını sağlar.

Nasıl yardımcı olur?

Telekom sağlayıcıları, ürünleri müşteri ihtiyaçlarıyla eşleştirerek dönüşüm oranlarını artırabilir, geliri yükseltebilir ve hiper-kişiselleştirilmiş teklifler yoluyla müşteri memnuniyetini artırabilir.

Gerçek zamanlı duyarlılık analizi

Yapay zeka destekli duygu analizi araçları; aramalar, sohbetler ve dijital etkileşimler sırasında müşterilerin duygularını gerçek zamanlı olarak yakalar. Bu araçlar ses tonunu, kelime seçimini ve yanıt kalıplarını analiz ederek, satış ve destek personeline yaklaşımlarını dinamik olarak uyarlayabilmeleri için anında geri bildirim sağlar.

Nasıl yardımcı oluyor?

Bu gerçek zamanlı uyarlanabilirlik, hayal kırıklıklarını gidermeye, olumlu deneyimleri güçlendirmeye ve etkileşimleri kişiselleştirmeye yardımcı olarak sonuçta daha yüksek müşteri memnuniyeti, daha iyi etkileşim ve iyileştirilmiş dönüşüm oranları sağlar.

Omnichannel satış etkileşimi

Yapay zeka temsilcileri tüm mağaza içi, çevrimiçi ve mobil kanallarda sorunsuz ve tutarlı etkileşimler sağlar. Telekom sağlayıcıları, geçmiş müşteri faaliyetlerinden ve tercihlerinden elde edilen içgörülerden yararlanarak her temas noktasında kişiselleştirilmiş, sorunsuz bir deneyim sağlayabilir.

Nasıl yardımcı olur?

Bu birleşik yaklaşım, kanaldan bağımsız olarak özel öneriler ve etkileşim stratejileri aracılığıyla müşteri memnuniyetini artırır, marka sadakatini güçlendirir ve geliri optimize eder.

Proaktif kayıp önleme

Yapay zeka odaklı modeller, müşteri kaybı olasılığını doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanım modellerini, ödeme geçmişini ve memnuniyetsizlik sinyallerini analiz eder. Risk altındaki müşterileri erkenden belirleyerek, elde tutma ekipleri kişiselleştirilmiş teklifler, indirimler veya özel avantajlar yoluyla proaktif olarak yeniden etkileşim kurmak için özel öneriler alır.

Nasıl yardımcı olur?

Bu öngörücü yaklaşım, müşteri kaybını azaltmaya, müşteri sadakatini güçlendirmeye ve yaşam boyu değeri en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olarak daha bağlı ve memnun bir müşteri tabanı sağlar.

Liderlerimiz tarafından 2025 yılı teknoloji ve iş trendleri hakkında hazırlanan bu toplantı odası haberini okuyun.

"Telekomünikasyonda Yapay Zeka Yatırımı - İletişim Hizmeti Sağlayıcılarının (CSP'ler) %50'sinden fazlası 2024 yılında üretken yapay zeka için BT bütçeleri ayırdı ve birçoğu mevcut dijital dönüşüm veya yapay zeka girişimlerinden fonları yeniden tahsis etti."

Kaynak: IDC, Üretken Yapay Zeka Hazırlığı: Telcos Üretken Yapay Zeka Devrimi için Hazır mı?

Kişiselleştirmeyi insancıllaştırmak için tasarım hedefleri ve yapı taşları


İnsancıllaştırılmış kişiselleştirmeyi geniş ölçekte sunmak için telekom sağlayıcılarının aşağıdaki tasarım ilkelerini ve teknoloji etkinleştiricilerini benimsemeleri gerekir:

Ekosistemler genelinde daha yüksek düzeyde kişiselleştirme

Sorunsuz ekosistem entegrasyonu

Müşteri değerini en üst düzeye çıkarmak için çeşitli, bağlantılı teklifler sunan birleşik bir platform oluşturmak üzere birinci taraf ve iş ortağı hizmetlerini entegre edin.

Akıllı teklifler ve promosyonlar

Duygusal bağları güçlendirmek ve marka sadakati oluşturmak için dinamik paketlemeler ve kişiselleştirilmiş indirimler gibi bağlamsal, yapay zeka destekli promosyonlar kullanın.

Makine öğrenimi destekli bir sonraki en iyi eylem (NBA) tavsiyesi

Yapay zeka odaklı NBA modelleri, müşteri davranışlarını ve tercihlerini gerçek zamanlı olarak analiz eder ve elde tutmayı geliştirmek ve sadakati artırmak için hassas, kişiselleştirilmiş öneriler sunar.
Telekomda kişiselleştirmenin insanileştirilmesi (2)

Derin bilgi odaklı veri yapıları

IoT kontrollü mikro sinyaller

Cihaz kullanım modellerinden ve müşteri etkileşimlerinden elde edilen gerçek zamanlı veriler, hassas hedefleme ve kişiselleştirme sağlayan ayrıntılı müşteri ve ürün profillerinin oluşturulmasına yardımcı olur.

Yerleşik yapay zeka ve makine öğrenimi hatları

Yapay zeka ve makine öğrenimine dayalı çok modlu veri analizi, müşteri ihtiyaçlarını öngörür, kalıpları tanır ve proaktif müşteri elde tutma sağlamak için satış stratejilerini optimize eder.

Bilgi odaklı RAG (Geri Alma-Artırılmış Üretim)

Modüler AI/ML işlem hatları yeni verilere, yinelemeli bilgi formülasyonuna ve değişen müşteri tercihlerine çevik adaptasyonu destekler. Bilgi yapıları, üretken yapay zeka modellerini temel almanın en etkili yollarından biridir. Nihai hedef, önerilerin ve kişiselleştirme stratejilerinin sürekli iyileştirilmesini sağlamaktır.

Derin bilgi-telekom kişiselleştirme

Yapay zeka sanallaştırmasını mümkün kılan ajanlar

Gömülü yapay zeka ve makine öğrenimi hatları

Yapay zeka ve makine öğrenimine dayalı çok modlu veri analizi, müşteri ihtiyaçlarını öngörür, kalıpları tanır ve proaktif müşteri tutma sağlamak için satış stratejilerini optimize eder.

Takılabilir ve modüler bilgi geliştirme

Modüler AI/ML işlem hatları, yeni verilere ve değişen müşteri tercihlerine çevik adaptasyonu destekler ve önerilerin ve kişiselleştirme stratejilerinin sürekli iyileştirilmesini sağlar.


Ekosistem genelinde anlamsal katman

Veri taksonomisinin ötesinde gelişmiş bir semantik katman, AI/ML modelleri, veriler ve mevcut API'ler arasında etkili bir arayüz geliştirmek için kritik öneme sahiptir. Topraklama ve bağlamsallaştırma, deneyimi insancıllaştırmanın anahtarıdır.
Telekom kişiselleştirme - müşteri yaşam döngüsü boyunca

AI Playbook -seviye yönetişim

İnsan dostu etkileşim

LLM odaklı etkileşimler markanın tonu, tarzı ve değerleriyle uyumlu olacak şekilde tasarlanmalıdır. Bu, yapay zeka tarafından üretilen yanıtların müşteri deneyimini geliştirirken ilgi çekici, doğal ve markaya uygun hissettirmesini sağlar.

Kurumsal sınıfın yönetişimi

Yapay zeka ekosisteminin tamamına yayılan ve verileri, API'leri, makine öğrenimi modellerini ve LLM'leri içeren yönetişim ve güvenlik. Entegre gözlemlenebilirlik ve açıklanabilirlik şeffaflık, uyumluluk ve sürekli model iyileştirmeleri sağlar. LLM operasyonları ve açıklanabilirlik boru hatları bu tür bir yönetişimin kritik bileşenleridir. Birlikte çalışabilirliği sağlamak için yapay zeka yönetimi yerel LLM sağlayıcılarının dışına çıkarılmalıdır.

Generative AI Playbooksile kurumsal stratejinizi nasıl güçlendirebileceğinizi okuyun.
Telekom için Yapay Zeka Oyun Kitapları

Telekomünikasyonun geleceği yapay zeka odaklı, kişiselleştirilmiş ve akıllıdır.


Telekom sağlayıcıları giderek daha rekabetçi bir ortamda faaliyet gösterdiğinden, yapay zeka odaklı kişiselleştirme artık isteğe bağlı değil, zorunludur. Aracı tabanlı yapay zeka, gerçek zamanlı analitik ve insan dostu yapay zeka etkileşimlerini entegre ederek, telekomünikasyon şirketleri geleneksel etkileşim modellerinin ötesine geçebilir ve müşteri sadakatini ve gelir artışını destekleyen sorunsuz, hiper kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturabilir.

Derin, bilgi tabanlı veri yapıları, yapay zeka destekli satış zekası ve kurumsal çapta yönetişim ile telekomünikasyon şirketleri yeni fırsatları ortaya çıkarabilir, müşteri ihtiyaçlarını öngörebilir ve her temas noktasında etkileşimleri optimize edebilir. Akıllı, yapay zeka odaklı ekosistemlere geçiş sadece otomasyonla ilgili değil, aynı zamanda müşteri memnuniyetini ve uzun vadeli değeri artıran anlamlı, veri odaklı ilişkiler yaratmakla ilgilidir
.

Kişiselleştirmeyi geniş ölçekte insanileştirme

İletişime geçin