用人工智能打造未来的移动运营商

用人工智能打造未来的移动运营商

当我们在电信历史上最激动人心的时刻之一，由5克、wi - fi 6、虚拟化、网络和转换——很容易专注于未来会带来什么，而不是今天的运营商网络已经能干些什么。事实上，移动运营商不必等待未来的到来，因为他们已经坐拥一座名副其实的金矿。

“金矿”是由穿越电信网络的大量数据组成的。今天的核心网络是由昂贵的重型设备组成的，这些设备经过了优化以传输这些数据。它们的设计并没有考虑到数据分析。因此，大多数运营商还没有制定有效的策略，将用户数据流转换为可操作的客户洞察。更不用说进入下一个阶段，成为分析驱动的数字业务，可以在客户智能方面与ott竞争。

为了实现这一目标，运营商需要打破现有的模型，将机器学习算法应用于目前流经其网络的实时数据。这将使他们能够解码复杂的事件组合、交通模式和智能手机互动，从而推断出定义每个客户的部落和行为。通过移动网络传输的原始数据可以转化为用户行为数据，从而生成可操作的洞见，从而对客户的需求和愿望做出实时和预测的响应。

移动运营商将成为数据驱动的企业

那么，我们今天讲到哪儿了？移动运营商通常可以访问许多不同的客户信息来源，包括标准的商业系统(如CRMs)以及为运营商设计的更先进的OSS/BSS平台。这些数据源可以包括关于客户的静态或近乎实时的信息。挑战在于，使用这些系统，很难评估当前客户上下文并理解驱动客户行为的底层模式。

然而，如果他们能够“看到”客户在线和流媒体呢？如果他们能看到自己正在使用一款应用程序搜索旅游目的地呢？或者如果他们能够识别出客户的设备被恶意软件感染了呢？理解上下文为运营商提供了无限的机会，使其成为客户更有用的合作伙伴或资源。

运营商通常很清楚，为了保持相关性，他们必须发展成数据驱动的业务。好消息是，全球大多数运营商已经开始了他们的数字化转型之旅。我们对运营商唯一的警告是，他们需要确保人——他们的客户——是任何数字转型项目的核心。

利用大量的移动数据来了解每个客户

事实上，运营商已经在其核心网络中拥有了他们需要的一切，以便更好地理解和服务客户。当然，面临的挑战是将这些pb级的信息从用户与移动设备的交互转化为对客户、他们的行为和需求的真实而真实的看法。创建一些更有用、更易于管理的东西，比如自组织的数据湖，需要一些强大的处理能力和速度，这几乎不可避免地将我们引向云和人工智能。

在云计算和人工智能的支持下，这些海量的实时数据可以被利用，并转化为关于移动用户的新的、有价值的知识。有了正确的技术，这些数据将直接从电信网络中提取出来，通过应用机器学习算法，运营商可以以很高的精度理解、检测和预测他们想要或需要什么。

商业应用是无限的。很明显，第一步是根据客户的实时上下文和配置文件，为客户提供高针对性的产品。以一位经常使用HBO视频流媒体应用程序的客户为例，他拥有一部新的4K智能手机，目前正在联网。如果你能看出他们显然是沉迷于《权力的游戏》之后的下一季，那么他们提前为下一集的提前放映付出合理代价的可能性有多大呢？如果客户搜索度假目的地的应用程序呢？他们会接受什么样的提议？还有那个设备被恶意软件感染的客户呢？也许你可以通过免费、主动的监控和恶意软件隔离服务来建立某种极端的忠诚度？

其次，运营商也可以提高他们的商业效率，通过更聪明地设计他们的报价组合，可以生成匹配真实的客户消费习惯。

最后，运营商还可以更好地预测每个客户的未来收入——或客户终身价值(CLV)，这将有助于更好地对所有现有和潜在客户群体进行业务规划和战略定位。通过实时洞察，运营商可以区分盈利的、接近盈利的和不盈利的客户群体，并相应地调整营销和销售策略——包括基于个人客户行为的独特定价策略。

移动运营商正坐拥一座金矿

毫无疑问，运营商应该对其网络未来产生的收入潜力感到兴奋，尤其是在他们部署5G网络的时候。然而，它们不应忽视在其网络中循环的大量数据，这些数据再利用云计算和人工智能应用程序时，可能释放出新的客户洞察和商业应用程序。

长期以来，运营商一直受到目前占主导地位的纯数字播放器的冲击。但没有什么能阻止聪明的运营商成为有竞争力的、灵活的、完全数字化的、能够蓬勃发展的企业。他们只需要在今天建造它。

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文章来源: https://www.toutiao.com/group/6711540054298198539/