Saudi Telecom Company (stc)

Mit KI zu aussagekräftigeren Kundenkontakten 

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Telekommunikationsunternehmen mit Sitz in Saudi-Arabien

Der saudi-arabische Telekommunikationsanbieter Saudi Telecom Company (stc) nutzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zur Kundensegmentierung und hoch personalisierten Kommunikation mit Kunden

Wie nutzen Sie Mobilgeräte? Kaufen Sie gerne online ein? Sind Sie Gamer? Streamen Sie Inhalte? Sind Sie Influencer in sozialen Medien? Oder eher ein Sportfan? Oder laden Sie ständig Filme, Musik und Podcasts herunter? Wissen Sie, welches Kundensegment Ihre Mobilgerätenutzung am besten beschreibt?

Die Mobilfunknutzung prägt das Kundenverhalten

Da Smartphones immer mehr zu einer Verlängerung von uns selbst werden, möchte stc genauere, aussagekräftigere Erkenntnisse über die Smartphone-Nutzung seiner Kunden haben. Warum nutzen die Kunden des Unternehmens Mobilgeräte auf ihrer Customer Journey? Welche Art von Inhalten und Erfahrungen erwarten Kunden, damit sie dem Unternehmen weiter treu bleiben und die Produkte nutzen und damit Conversions und Rendite sichergestellt sind? Die Antworten auf diese Fragen helfen herauszufinden, wie stc auf äußerst relevante und personalisierte Weise mit Kunden kommunizieren kann, um ein schnelleres Wachstum zu erzielen und die KPIs des Unternehmens zu erfüllen.

Eine neue Unternehmensstrategie zur Positionierung dieses zukunftsorientierten Digital Champion

In puncto Marktkapitalisierung belegt stc Platz neun unter den 25 umsatzstärksten Telekommunikationsunternehmen und hat es sich zum Ziel gesetzt, sein Ranking noch zu verbessern.

Um ganz vorn dabei zu sein und sich weiterhin auf Innovation und Weiterentwicklung zu konzentrieren, hat stc 2019 eine neue Unternehmensstrategie – DARE – entwickelt. Ziel dieser Strategie sind Umsatzsteigerungen, die Schaffung von Mehrwert mit größeren Effizienzen und die Vorbereitung des Unternehmens auf die Zukunft. stc hat erkannt, dass Big Data und Analytics wichtige Faktoren für herausragende Services und Wachstum sind. Die DARE-Strategie umfasst folgende Komponenten:

Digitalisierung von stc: Umwandlung in eine datenbasierte Organisation, um bessere Erfahrungen zu ermöglichen, Leistungsverbesserungen zu erzielen und Effizienzen zu fördern

Akzelerieren der Performance der zentralen Elemente durch bessere Wertschöpfung aus den zentralen Elementen und traditionellen Segmenten

Reinvention (Neuerfindung) der Customer Experience unter Berücksichtigung von erstklassigen Standards durch eine Neudefinition der Customer Experience durch Personalisierung jeder Interaktion und 

Enorme Erweiterung von Ausmaß und Umfang durch Verfolgung konkreter Wachstumschancen über angrenzende Dienstleistungen, Anwendungen, Plattformen, Konnektivität und Infrastruktur  

Saudi Telecom Company (stc) in Zahlen

Über 41 Mio.
Mobilfunkteilnehmer
Über 29 Mio.
Breitbandmobilnetz-Abonnements
70 Mio.
Mobilfunkminuten
pro Tag
5 Mio.
SMS-Nachrichten
pro Tag
Luca Decarli – Biografie

Luca Decarli General Manager

Luca ist Führungskraft, Influencer, ein vielseitiger kundenorientierter Experte und Innovator mit umfangreicher internationaler Erfahrung in Bezug auf erweiterte Analytik, Big Data, CRM, Vertrieb, Marketing, Customer Experience und Beratung. Mit seiner Expertise hat er erfolgreiche Projekte und Strategieumsetzungen in den Bereichen Customer Lifecycle Management, Kundenbeziehungsmanagement, Vertrieb und Marketing, BI und Big Data für globale Telekommunikationsanbieter ermöglicht.

Über 400 KPIs messen den Erfolg von stc in Hinblick auf die DARE-Strategie des Unternehmens. „Quality of Experience“ ist ein wichtiges kategorisches Maß für die Fortschritte von stc in Bezug auf seine Unternehmensstrategie.

Durch die Schaffung einer hervorragenden Customer Experience sorgt stc dafür, dass die Kunden dem Unternehmen eher treu bleiben, sich häufiger für Upgrades interessieren und Cross-Selling- oder Up-Selling-Angebote annehmen. So erzielt stc eine bessere Kundenbindung. Bevor stc jedoch bei seinen traditionellen Geschäften durch Up-Selling- und Cross-Selling-Möglichkeiten ein schnelleres Wachstum erzielen kann, muss das Unternehmen seine Customer Experience vereinfachen, um Unterbrechungen für die Kunden zu minimieren und geschäftliche Interaktionen der Kunden mit stc zu erleichtern.

„Quality of Service“ beginnt mit einer Anrufoptimierung durch Verkürzung der Rufaufbauzeiten, Vermeidung erfolglos abgebrochener Anrufe, eine optimale Sprachverbindungsqualität sowie eine optimale Internetverbindung und Bandbreitengeschwindigkeit. Doch die Optimierung der Telefon- und Internetdienste ist nur der Anfang. Im Falle eines Problems überprüft stc seine digitalen Kanäle und Callcenter-Kanäle, damit es für die Kunden zu möglichst wenig Beeinträchtigungen und Unannehmlichkeiten kommt. Die Reaktionszeiten der Callcenter und die Behebung von Störungen sind Schlüsselindikatoren, anhand derer die „Quality of Experience“ überwacht und verbessert werden kann. 

Visualisierung der Customer Experience mithilfe von nPath

„Bei der nPath-Analyse werden Omni-Channel-Transaktionen von 24 Stunden für jeden einzelnen Kunden berücksichtigt. So wird beispielsweise festgestellt, wenn ein Kunde eine Beschwerde gemeldet hat oder beim Aufladen seines Smartphones oder dem Versuch, seine Rechnung zu bezahlen, ein Problem hatte. 

Mit der nPath-Analyse können wir herausfinden, ob der Kunden ein-, zwei-, drei- oder viermal mit dem Callcenter oder digitalen Kanal interagiert hat, bevor das Problem gelöst werden konnte. Wir ermitteln dann gegebenenfalls, was in den Schritten drei und vier schief gelaufen ist. Wir bieten den Callcenter-Agenten Schulungen, damit sie in der Lage sind, das Problem beim ersten Anruf zu lösen.

Damit sind viele Anrufe nicht mehr nötig und unsere Kunden sind schon nach dem ersten Anruf zufrieden, dass ihr Problem behoben werden konnte.“ 

Luca Decarli, General Manager

Mit einem verbesserten Kundenservice konzentrierte sich stc auf ein Umsatz- und Einkommenswachstum bei seinem traditionellen Geschäft. Durch besseres Verständnis der Kunden und Kommunikation mit den Kunden konnte das Unternehmen sehr gezielte und personalisierte Marketingkampagnen und Angebote schaffen.

Anhand von 400 Attributen werden die Kunden von stc in 14 primäre verhaltensbasierte Kundensegmente eingeteilt. Für eine präzise Kundensegmentierung wächst diese Zahl in der Praxis in die Hunderte. Mithilfe von künstlicher Intelligenz kategorisieren die Modelle und Algorithmen von stc aktuelle und frühere Kunden und teilen Sie diesen Kundensegmenten zu. Dabei optimieren sie kontinuierlich die Segmentierung, um den Kunden möglichst effektiv ansprechen zu können. All das erfolgt in Teradata Vantage.

Vantage unterstützt künstliche Intelligenz

„Wir haben die Bedürfnisse, Einstellungen und die verhaltensbezogene Kundensegmentierung in Bezug auf ungefähr 400 Attribute. Mithilfe von künstlicher Intelligenz haben wir herausgefunden, dass sich die Verhaltensmuster im Laufe der Zeit ändern. Daher müssen wir die Segmentierung jeden Monat wiederholen. Ein Beispiel sind die sich ändernden gesellschaftlichen Normen im Königreich Saudi-Arabien. Der Konsum hat sich geändert. Dies ist ein gutes Beispiel für unsere Verwendung von künstlicher Intelligenz zur Überwachung dieser 400 Attribute sowie von Veränderungen im Laufe der Zeit.“

Zu den bemerkenswerten Daten zu verhaltensbezogenen Kundensegmenten gehören: 
Gamer

Multiplayer, Konsole, Strategie, Gelegenheit

Käufer

Mode, Mehrzweck, Elektronik, Lebensmittel

Streamer

Videofans, Musik, Live-Sport, bedarfsgesteuert

Nutzer von Social Media

Geeks, Chatter, Experten

Reisende

Hotelsuchende, Urlaubsplaner, Entdecker

Downloader

Viel, gelegentlich

Finanzgurus

Broker, Versicherungen, 360 Bank-Nutzer

Sportfans

Fußball (Euro, SPL, Sonstiges), Cricket, Sonstiges

Darüber hinaus koordiniert künstliche Intelligenz die Angebote jede Nacht. Es geht hier um zwei bis fünf einzigartige potenzielle Angebote und Dienstleistungen für jeden früheren und gegenwärtigen Kunden. Nach Festlegung der Angebote wendet Teradata Vantage KI und maschinelles Lernen an, um seine Modelle unmittelbar neu zu berechnen und in Echtzeit Entscheidungen zu treffen. Dabei erfolgt eine Skalierung auf über 50.000 sehr gezielte, personalisierte Marketingkampagnen pro Monat. Erfolg führt zu weiterem Erfolg. stc führt monatlich über 50.000 Kampagnen durch! Manche davon sind nur auf einige Hundert in einem Segment ausgerichtet!

„Angesichts einer Bibliothek mit mehr als 1.000 verschiedenen Angeboten hilft Ihnen maschinelles Lernen, die besten Ergebnisse im Laufe der Zeit herauszufinden, da wir viele A/B-Tests durchführen. Wir experimentieren viel und dies hilft uns, zu ermitteln, wonach ein Kunde an einem bestimmten Ort zu einer bestimmten Zeit sucht.“

Weniger Spam und relevantere Botschaften wecken bei Kunden das Gefühl, dass stc sie kennt und versteht

Mit all diesen Verhaltensanalysen gelingt es stc, mit seinen Kunden auf eine Art und Weise zu kommunizieren, die anderen nicht möglich ist. stc sieht eine erhebliche Rendite bei den Kundenannahmeraten seiner Angebote. 

„Bei Kampagnen mit einer Botschaft für alle liegen die typische Annahmeraten (Take Rates) bei 0,5 – 1 %. Mit unseren Kampagnen, die auf speziellen Bedürfnissen, Einstellungen und Verhaltensweisen beruhen, sowie einer Echtzeitveranstaltung können wir Raten von bis zu 30 –45% erzielen, was unglaublich ist. ROI und Annahmeraten sind viel, viel höher.“

Da die Annahmeraten (Take Rates) die Branchenstandards weiterhin bei Weitem übertreffen, sieht stc Big Data und Analytics als zentrale Komponente für die Erfüllung der DARE-Strategie des Unternehmens an, um eine Umsatzsteigerung zu erzielen und mit größeren Effizienzen Mehrwert zu schaffen.

Mit seinen Bemühungen im Bereich Big Data und Analytics zur Schaffung personalisierter Erfahrungen und Angebote hat stc die Erwartungen bei Weitem übertroffen. 12 Meilensteine konnten erreicht werden, der KPI wurde 2019 um 109 % übertroffen. Bei einem Umsatz von 14,5 Mrd. USD im Jahr 2019 wurde ein Wachstum von 5 % gegenüber dem Vorjahr erzielt. 

Dieses erstklassige Ergebnis wurde unter Verwendung von Teradata Vantage für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erzielt.

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