Персонализация ценностных предложений мобильных операторов

Статья посвящена анализу персонализированных предложений на российском рынке телекоммуникаций. В условиях высокой конкуренции в отрасли операторы стремятся предложить своим абонентам уникальные продукты и услуги, ориентированные на индивидуальные потребности каждого абонента. Автор исследует ключевые тенденции, формирующие ландшафт персонализированных ценностных предложений. Особое внимание уделяется использованию больших данных и технологий искусственного интеллекта (ИИ) для анализа поведения абонентов и создания таргетированных предложений.

Ключевые слова: телекоммуникационная отрасль, персонализация, искусственный интеллект, эко-системны.

Возможности персонализации ценностных предложений

На рынке, где товары стандартизированы, телекоммуникационные компании сталкиваются со значительными трудностями при дифференциации своих ценностных предложений.Персонализация стала важнейшей стратегией для компаний, стремящихся повысить вовлечённость и лояльность клиентов. Тенденции в персонализации ценностных предложений отражают переход от традиционных маркетинговых подходов к более клиентоориентированным моделям, обусловленный развитием технологий и изменением ожиданий потребителей.

Компания Gartner систематически выпускает цикл зрелости маркетинговых и рекламных технологий (Hype Cycle for Digital Marketing and Advertising), который предоставляет бизнесу инструмент для оценки динамики популярности и определения оптимального момента для применения конкретных маркетинговых тактик. Согласно отчету Hype Cycle, персонализация достигла пика своей значимости, находясь на начальном этапе фазы Осознания (Slope of Enlightenment). [5] Это означает, что технология начинает активно применяться в бизнесе, хотя до полного понимания её потенциала и возможностей ещё предстоит пройти определённый путь.

Концепция персонализации в телекоммуникационной отрасли относится к процессу разработки услуг, ориентированных на каждого отдельного клиента с учётом его предпочтений, привычек и требований. Главное — избегать шаблонного подхода и вместо этого предоставлять услуги и контент, ориентированные непосредственно на клиента. Это может быть что угодно: от плана обслуживания до рекомендаций по контенту и маркетинговых усилий.

Персонализированный подход позволяет лучше понять потребности целевой аудитории и предложить им то, что действительно соответствует их ожиданиям. Такой подход способствует:

– Росту доходов: согласно отчёту McKinsey, компании, которые уделяют приоритетное внимание персонализации в своей деятельности, могут увеличить доходы на 5–15 % за счёт улучшения качества обслуживания клиентов. [6]

– Удержанию клиентов: опрос, проведённый компанией Accenture, показал, что 83 % потребителей готовы делиться данными в обмен на более персонализированный опыт, что свидетельствует о явном предпочтении индивидуальных услуг. [7]

– Снижению оттока клиентов: исследования Deloitte показывают, что персонализированное взаимодействие может снизить отток клиентов на 30 %, особенно если оно включает проактивную поддержку клиентов и целевые стимулы. [8]

Анализ данных является основой процесса персонализации, который направлен на автоматическое удовлетворение желаний и потребностей клиентов. Например, если клиент постоянно превышает лимит трафика, компания может порекомендовать ему обновить тарифный план. В свою очередь, операторы связи имеют доступ к огромным объёмам данных о клиентах, начиная с моделей использования и заканчивая типами устройств и историей просмотров. Интегрируя платформы данных о клиентах (CDP) и используя расширенную аналитику, телекоммуникационные компании могут получить полное представление о каждом клиенте.

Такой подход, основанный на данных, позволяет предоставлять персонализированные услуги в нескольких точках взаимодействия, например:

– Настраиваемые тарифные планы: в зависимости от характера использования телекоммуникационные компании могут предлагать персонализированные тарифные планы, соответствующие конкретным потребностям клиентов (например, с большим объёмом трафика для любителей потокового вещания или недорогие для пользователей с минимальными потребностями).

– Проактивная поддержка клиентов: предиктивная аналитика помогает компаниям устранять потенциальные проблемы до того, как они усугубятся. Например, выявление низкого качества сигнала в определённых зонах позволяет компаниям заранее предлагать компенсацию или альтернативные решения.

– Рекомендации по контенту и развлечениям: благодаря партнёрским отношениям в сфере развлечений телекоммуникационные компании могут предлагать персонализированные пакеты контента (например, рекомендации по фильмам или стриминговым сервисам) на основе привычек клиентов.

Сегодняшние клиенты телекоммуникационных компаний ожидают большего, чем просто подключение к сети; они ищут персонализированные услуги, отвечающие их конкретным потребностям и предпочтениям. Этот сдвиг обусловлен доступностью огромных объёмов данных и мощных инструментов аналитики, которые позволяют провайдерам лучше понимать поведение пользователей. [10]

Стратегии развития персонализированных предложений

В этом контексте обработки больших массивов данных и персонализированных предложений тенденция к росту экосистемных предложений играет важную роль, так как позволяет компаниям расширить спектр услуг и предложить клиентам комплексный подход к удовлетворению их потребностей. По данным исследовательской компании Nexign, представители крупнейших операторов связи России и стран СНГ оценили «Экосистемные предложения», как один из основных драйверов отрасли на ближайшие 5 лет (см. график 1). Экосистема представляет собой совокупность взаимосвязанных продуктов и услуг, которые интегрируются между собой, предоставляя пользователям единый интерфейс взаимодействия. В рамках такой системы оператор связи имеет доступ к обширным данным о поведении и предпочтениях абонентов, что открывает новые горизонты для разработки персонализированных предложений.

Рост экосистемных предложений позволяет операторам связи выйти за рамки традиционных услуг и стать полноценными провайдерами цифровых решений. В рамках партнерских предложений у операторов связи появляется возможность создавать персонализированные услуги и продукты. Это дает им возможность не только удерживать текущих клиентов, но и привлекать новых, предлагая уникальные комбинации продуктов и услуг, недоступные у конкурентов.

Внедрение в эту систему искусственного интеллекта позволяет операторам связи автоматически анализировать большие объёмы данных и генерировать индивидуальные рекомендации для каждого пользователя. Такой подход значительно повышает вероятность того, что предложенная услуга будет востребована конкретным клиентом, тем самым увеличивая лояльность и удовлетворённость потребителей.

Кроме того, интеграция с партнёрами даёт операторам возможность расширять ассортимент предлагаемых услуг без необходимости самостоятельно разрабатывать и поддерживать дополнительные сервисы. Партнёрские отношения позволяют создавать синергию, при которой обе стороны выигрывают: оператор получает дополнительный источник дохода и улучшение клиентского опыта, а партнёры увеличивают свою аудиторию и прибыль.

Второй возможностью внедрения персонализации для операторов связи являются индивидуальные тарифные планы. Вместо стандартных пакетов, операторы предлагают клиентам возможность самостоятельно выбирать и комбинировать различные опции, такие как количество минут разговора, объем интернет-трафика, подписки на контент-платформы и многое другое. Это позволяет каждому пользователю создать уникальный план, соответствующий его реальным нуждам и бюджету.

Сейчас на российском рынке существует один яркий пример в персонализированном ценообразование — дифференциация тарифов в зависимости от географического расположения абонента. Операторы предлагают различные тарифы, стоимость которых варьируется в соответствии с регионом проживания клиента. Такой подход позволяет учитывать локальные экономические условия, уровень конкуренции и потребительские предпочтения, обеспечивая тем самым большую привлекательность продукта для конечного потребителя.

Операторы связи могут предложить ряд настраиваемых опций, которые позволят клиентам выбрать различные функции, такие как:

– Ограничения на использование данных: клиенты могут выбирать различные лимиты использования данных в зависимости от своих привычек, что позволяет гибко регулировать объем данных, за который они платят каждый месяц.

– Пакеты для звонков и текстовых сообщений: пользователи могут выбрать тарифные планы, включающие определенное количество минут для звонков и текстовых сообщений в соответствии с их привычками общения.

– Дополнительные услуги: клиенты могут добавить дополнительные услуги, такие как международные звонки, пакеты услуг в роуминге или подписки на потоковое вещание в соответствии со своими индивидуальными потребностями.

Однако, следующем этапом персонализации тарифов будет внедрение динамической модели ценообразования, которая корректирует расходы в зависимости от использования услуг клиентами. Использование ИИ для оптимизации тарифов позволяет операторам связи анализировать большие объёмы данных о клиентах и создавать персонализированные тарифные планы. ИИ может прогнозировать потребности и предпочтения клиентов, позволяя операторам предлагать индивидуальные решения, повышающие удовлетворённость и лояльность клиентов. Этот метод не только упрощает управление тарифами, но и гарантирует, что тарифы конкурентоспособны и соответствуют рыночным тенденциям. Такой подход позволяет клиентам платить только за то, что они используют, что может быть особенно привлекательным для тех, кому не нужен фиксированный ежемесячный тариф. В такой системе у абонента не будет необходимости в самостоятельной настройке и выборе опций, а компании не будут разграничивать свой ассортимент тарифных планов по наполнению, они предложат единую модель, которая будет подстраиваться под индивидуальные потребности каждого абонента.

Используя персонализацию, модели динамического ценообразования, оптимизацию на основе ИИ и гибкие правила внесения изменений, операторы могут создавать индивидуальные решения, которые удовлетворяют разнообразные потребности потребителей и повышают их удовлетворённость и лояльность. По мере развития рынка эти настраиваемые предложения будут иметь важное значение для удержания доли рынка.

Литература:

1. Остервальдер А., Пинье И., Бернарда Г., Смит А. (2017). Разработка ценностных предложений. Как создавать товары и услуги, которые захотят купить потребители. М.: Альпина Паблишер.
2. Юдин О. И., Юлдашева О. У. (2012). Моделирование цепочки по созданию потребительской ценности. Проблемы современной экономики, 1.
3. Piller F., Ihl C. (2009). Open innovation with customers foundations, competences and international trends. Aahen: Technology and Innovation Management Group, RWTH Aachen University
4. Бринк Х., Ричардс Д., Феверолф М. Машинное обучение. — СПб.: Питер, 2017. — 336 с.
5. Цикл зрелости маркетинговых и рекламных технологий. Режим доступа: gather.com (дата обращения: 2.12.2024)
6. Что клиенты ценят в персонализированном маркетинге? Режим доступа: https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-personalization (дата обращения: 1.12.2024)
7. Исследование Accenture Strategy. Режим доступа: https://newsroom.accenture.com/news/2016/us-companies-losing-customers-as-consumers-demand-more-human-interaction-accenture-strategy-study-finds (дата обращения: 3.12.2024)
8. Как компании создают персонализированный опыт для удержания клиентов. Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/384538214_HOW_BUSINESSES_CREATE_PERSONALIZED_EXPERIENCES_TO_BOOST_CUSTOMER_RETENTION_THE_ROLE_OF_TECHNOLOGY_AND_HUMAN_INTERACTIONS_IN_CUSTOMER_SATISFACTION (дата обращения: 3.12.2024)
9. Экосистемы и сервисы информационной безопасности станут основными драйверами выручки российской телеком-индустрии. Режим доступа: https://nexign.com/ru/newsroom/press-releases/ekosistemy-i-servisy-informacionnoy-bezopasnosti-stanut-osnovnymi (дата обращения: 3.12.2024)
10. Оптимизация персонализации дает телекоммуникационным компаниям конкурентное преимущество. Режим доступа: https://www.snowflake.com/en/blog/optimizing-telecom-customer-experience/ (дата обращения: 3.12.2024)
11. Исследование телеком-рынка России 2024 года. Режим доступа: https://nexign.com/ru/newsroom/press-releases/ekosistemy-i-servisy-informacionnoy-bezopasnosti-stanut-osnovnymi (дата обращения: 3.12.2024)