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Aide à la décision

Prédire

L'IA pour la prévention des pertes des clients des services de télécommunication

Une décision de crédit plus juste et plus personnalisée
Pour:
Prestataires de paiement et de crédit
Objectif:
Expérience client améliorée
Aller au-delà des modèles linéaires généralisés : une stratégie de tarification sophistiquée intégrant les prix des concurrents
Pour:
Tarification client Actuaires
Objectif:
Augmenter les revenus
Triage basé sur l'apprentissage automatique pour déterminer les patients de faible gravité qui peuvent être accélérés jusqu'à l'admission aux urgences en raison de leur courte durée de sortie
Pour:
Services d'urgence dans les hôpitaux.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Modèle de prévision et d'impact des catastrophes et des urgences
Pour:
Professionnels de la gestion des catastrophes au niveau national, Experts en adaptation au changement climatique, Agences gouvernementales, Communautés à risque
Renseignements automatisés sur l'enrichissement des menaces dans la cybersécurité
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Apprentissage par renforcement en profondeur pour une recommandation de traitement personnalisée
Pour:
Cliniciens qui prescrivent des traitements de longue durée et modulables
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Application de l'apprentissage automatique pour prédire le risque de nouvelles infections à l'hôpital pour les patients
Pour:
Hôpitaux
Objectif:
Amélioration de l'expérience client, anticipation des risques
Gestion - Intelligence de marché
Pour:
Chefs de produit et marketeurs.
But:
Augmenter le nombre d'utilisateurs actifs pour un service de streaming musical en identifiant le comportement des clients à forte valeur ajoutée.
Objectif:
Amélioration de l'expérience client, augmentation des revenus
Prévisions météorologiques dans l'agriculture
Pour:
Les agriculteurs
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
L'IA pour la prévention des pertes des clients des services de télécommunication
Pour:
Entreprises de télécommunications
Objectif:
Expérience client améliorée
Fabrication et usines - Maintenance prédictive
Pour:
Exploitation, R&D
But:
Éviter les arrêts non planifiés dans la fabrication en utilisant l'apprentissage automatique pour prédire les états de défaillance des équipements.
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Modèle de prévision et d'impact des catastrophes et des urgences
Pour:
Professionnels de la gestion des catastrophes au niveau national, experts en adaptation au changement climatique, agences gouvernementales, communautés à risque.

L'IA pour la prévention des pertes des clients des services de télécommunication

Pour:
Entreprises de télécommunications
Objectif:
Expérience client améliorée
Problème adressé
Acquérir un nouveau client dans l'industrie des télécommunications coûte de l'argent, du temps et beaucoup d'efforts investis. D'autre part, garder les clients satisfaits des services achetés est essentiel à la santé d'une entreprise. Les pertes de clients sont l'un des principaux problèmes de l'industrie, ce qui rend la nécessité de comprendre les modèles de satisfaction des clients cruciale pour la croissance et la rentabilité des entreprises. Les équipes de fidélisation des clients dans les télécommunications doivent être conscientes des clients susceptibles de se désabonner (quitter les services de télécommunication ou cesser de les utiliser pendant une période spécifique), afin de pouvoir répartir adéquatement les efforts de fidélisation et rendre ces clients heureux à nouveau.
Description
Le modèle d'affaires des entreprises de télécommunications repose principalement sur les abonnements et nécessite des approches de service à la clientèle et de vente distinctes. L'accent n'est pas mis sur la recherche constante de nouveaux clients, mais sur l'intensification de la fidélisation des clients existants. L'analyse prédictive de l'intelligence artificielle (IA) détecte avec succès les clients pour lesquels il existe une forte probabilité d'annulation de l'abonnement au service. L'IA est un outil très efficace pour découvrir des modèles dans les données, pondérer et suivre tous les engagements des consommateurs à travers les services et fournir des informations sur les consommateurs susceptibles de se désabonner. Les facturations précédentes, les données démographiques, les informations d'utilisation et les plaintes enregistrées sont des exemples de données utiles pour la formation à l'IA et constituent un puissant outil de prédiction. Une fois que les consommateurs d'intérêt sont localisés et classés en fonction de leur niveau de satisfaction, l'entreprise de télécommunications entreprend des actions de rétention parmi eux. Ces actions peuvent consister à envoyer des messages personnalisés, des remises ou à proposer de nouveaux forfaits d'abonnement améliorés. En pratique, il a été démontré que cette approche consistant à s'adresser personnellement aux clients réduit les taux de désabonnement et augmente la satisfaction du service. Les outils d'IA se sont révélés être une excellente option pour éviter les pertes de clients et répondre efficacement aux besoins des clients.
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Apprentissage en profondeur
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