Как ни странно, машинное обучение и искусственный интеллект могут сделать бизнес более человечным. Они позволяют адаптировать продукт к потребностям каждого клиента. Эксперты Oliver Wyman объясняют, как это сделать
Больше предложений — больше прибыли
Высокотехнологичные компании получают высокую прибыль во многом благодаря тому, что научились использовать данные для точного прогнозирования предпочтений клиентов и создания индивидуальных предложений. Другие игроки все еще действуют по старинке: делят клиентскую базу на несколько категорий, а потом решают, которой из них сделать специальное предложение.
Кейс телеком-оператора
Крупная телекоммуникационная компания решила использовать искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы создать 55 млн персонализированных предложений. Они заменили десять типовых продуктов, которые оператор предлагал клиентам раньше.
Обновленные предложения стали основой для коммуникации с каждым конкретным абонентом — будь то звонок из call-центра или запрос от клиента. Уже в первый год после внедрения нового подхода каждое взаимодействие с клиентом стало на 50% прибыльнее.
Этот метод подойдет и другим компаниям, которые предлагают услуги по подписке. Например, страховщикам, розничным банкам и поставщикам электроэнергии.
ИИ не для всех
Важно понимать, что персонализация предложения не универсальный инструмент. Многие компании, которые предлагают услуги по подписке, еще не стали цифровыми по сути.
