Bercut AI (Artificial Intelligence)
улучшение клиентского опыта
снижение оттока
оптимизация тарифных линеек и продуктов
Операторы обладают большим массивом данных об абонентах и для улучшения клиентского опыта, а также оптимизации процессов им требуются инструменты обработки этих данных. Благодаря алгоритмам искусственный интеллект (Artificial Intelligence) способен спрогнозировать поведение клиентов и сформировать оптимальные целевые предложения. AI помогает оператору понимать абонентов и оказывать качественные услуги в нужном месте и в нужное время.

Задачи

Эффективно прогнозировать востребованность услуг у клиентов
Выявлять клиентов, подверженных оттоку
Обеспечивать точность и гибкость таргетированного предложения клиентам

Решения

Система Bercut AI реализована на базе технологии Node.js и скриптов машинного обучения, где источником данных является билинговая платформа IN@Voice. При этом система является отчуждаемой и может работать с любым билингом или иным источником данных.

Bercut AI обеспечивает сбор информации о потребностях абонентов, на основе которой оператор может прогнозировать потребление услуг и предлагать актуальные сервисы.

В Bercut AI применяются две модели сбора и обработки данных.

  1. Офлайн-модель используется для периодического анализа всех доступных на момент обработки данных и служит для получения отчетности о пользователях и потреблении услуг.
офлайн-системы.png

  1. Онлайн-модель анализирует данные в режиме реального времени согласно периодичности и процессу, заданным заказчиком. Также существует возможность формировать запросы для получения прогнозов и нужных предсказательных моделей. Такие запросы могут формироваться как людьми, так и другими системами или приложениями оператора. 
онлайн-системы.png

Возможные сценарии:

  • Конструирование тарифов. Опираясь на сегментацию клиентов, оператор может получать данные о профиле потребления конкретного сегмента и таким образом предлагать актуальные и востребованные продукты.
    • Оптимальный тариф: рекомендация оптимального тарифа для каждого абонента на основе его модели потребления и иных признаков (платежи, пол, возраст и т.д.).
    • Оптимальный тариф для новых абонентов: рекомендация оптимального тарифа для каждого нового пользователя на основе кластеризации существующих пользователей с похожими характеристиками (пол, возраст, адрес, и т.д.).
  • Прогноз модели потребления трафика и динамики дохода в рамках заданного периода (год, месяц, неделя).
  • Удержание клиентов. Прогноз оттока пользователей на основе ряда признаков (снижение активности и/или платежей и т.п.) позволяет предпринимать своевременные действия для удержания клиентов и выявлять причины оттока.
  • Кредитный скоринг. Расчет скорингового балла для оценки рисков при предоставлении кредитных услуг абоненту, например, при определении суммы и срока обещанного платежа.

Продукты

IN@VOICE

конвергентная биллинговая система для монетизации бизнеса и развития цифровых экосистем

Результат

  1. Улучшение клиентского опыта.
  2. Снижение оттока.
  3. Оптимизация тарифных линеек и продуктов.

Связаться с нами

Загрузка