Comment les nouveaux logiciels et l'IA transforment les télécommunications

La puissance de la création vidéo automatisée

L'un des domaines dans lesquels une innovation incroyable est observée est l'utilisation d'algorithmes d'IA pour automatiser la création de contenu vidéo. Les télécommunications disposent d’énormes volumes de données qui peuvent être transformées en présentations vidéo et didacticiels personnalisés.

Grâce aux outils de production vidéo automatisés, les télécommunications peuvent :

• Créer des vidéos personnalisées à la demande adaptées à des clients spécifiques. besoins plutôt qu’une solution universelle.
• Adaptez instantanément le contenu de la formation au service client, aux techniciens de terrain et aux vendeurs pour améliorer les connaissances et la qualité du service.
• Générez dynamiquement des vidéos mettant en avant les nouveaux produits, les offres, les visites de bureaux et bien plus encore, ce que les équipes vidéo humaines ne peuvent pas gérer.

Ces capacités avancées de création vidéo sont rendues possibles par l'intégration de plates-formes basées sur l'IA dans les systèmes de télécommunications existants. Les principaux fournisseurs, tels qu'un important éditeur de logiciels de télécommunications , proposent des solutions qui se connectent de manière transparente aux sources de données de télécommunications pour automatiser la production vidéo. En adoptant ces outils innovants, les télécommunications peuvent libérer tout le potentiel de leurs données et offrir des expériences client inégalées grâce à un contenu vidéo personnalisé et engageant.

Écriture de scripts basée sur l'IA

Les outils d'écriture de scripts basés sur l'IA sont à la base de la vidéo automatisée. Les algorithmes de génération de langage naturel peuvent transformer des ensembles de données brutes en scripts de narration décrivant les principales tendances, recommandations et points de discussion. Les scripts sont générés pour répondre à des niveaux d'audience spécifiques, qu'il s'agisse de cadres, de représentants du support client ou d'abonnés utilisateurs finaux.

Les scripts obtiennent des informations provenant de sources de données telles que les tableaux de bord des opérations réseau et les métriques d'utilisation des clients. Les algorithmes NLG (génération de langage naturel) de l' outil de script d'IA synthétisent le brut des chiffres et du jargon technique dans la narration, couvrant des informations significatives pour les groupes de téléspectateurs cibles.

Création de sous-titres codés

Un composant essentiel de la vidéo est le sous-titrage codé, qui garantit que les clients sourds et malentendants peuvent toujours bénéficier du multimédia. expériences. Le sous-titrage humain horaire est coûteux, mais les solutions automatisées intègrent désormais la narration synthèse vocale avec la synthèse vocale. algorithmes de texte pour créer automatiquement des sous-titres synchronisés avec la narration vidéo.

À mesure que cette technologie progresse, pratiquement toutes les sources de données brutes, telles que les analyses des utilisateurs, les mesures de performances 5G et l'état du réseau en temps réel, peuvent être automatiquement converties en vidéos soignées et accessibles. Les possibilités créatives sont infinies, avec des combinaisons de graphiques animés, de superpositions de visualisation de données et de narration vocale générée automatiquement.

Téléprompteurs basés sur l'IA

Les téléprompteurs basés sur l'IA constituent une fonctionnalité clé, qui permettent aux experts en la matière de raconter des vidéos de formation de manière dynamique en fonction de scripts générés automatiquement. . Les scripts sont synthétisés à partir de sources de données telles que les transcriptions des appels du support client, les mesures des opérations réseau et les tendances d'utilisation des appareils.

Le système de téléprompteur affiche les points de discussion et les statistiques de manière facile à lire, permettant aux porte-parole de discuter des informations clés de manière fluide devant la caméra. En coulisses, les algorithmes de langage naturel transforment les analyses brutes en scripts narratifs adaptés à l'expertise des présentateurs.

Les scripts adaptent même la terminologie et la profondeur des détails en fonction du public cible des vidéos de formation, qu'il s'agisse de techniciens débutants ou de cadres. Le système de téléprompteur automatisé garantit que les vidéos restent ciblées et techniques tout en étant accessibles.

Engagement client personnalisé grâce à l'IA

L'intelligence artificielle permet aux entreprises de télécommunications de proposer des recommandations hautement personnalisées et un contenu personnalisé pour chaque client.

Des algorithmes d'IA sophistiqués traitent de nombreux points de données sur les clients :

• Informations d'utilisation du compte
• Facturation & historique des paiements
• Activité sur le Web/réseaux sociaux
• Données de localisation
• Appareils utilisés
• Interactions avec le support client

Avec cette vue à 360 degrés des clients, les télécoms peuvent affiner interactions sur tous les canaux , notamment :

• Applications – Les informations sur l'utilisation individuelle génèrent des expériences d'application intuitives.
• Site Web – Les robots IA fournissent des recommandations de contenu personnalisées pour un libre-service amélioré.
• Centres d'appels – Les historiques des clients apparaissent instantanément afin que les agents puissent proposer des options personnalisées basées sur les interactions passées.
• Magasins de détail – Les tablettes des associés du magasin affichent des produits/offres ciblés dès qu'un identifiant client est scanné.

Le résultat est une expérience client extrêmement personnalisée qui n'était pas possible il y a quelques années à peine.

Informations et analyses basées sur les données

Les volumes massifs de données circulant dans les systèmes de télécommunications ouvrent de grandes opportunités pour tirer parti de l'analyse et de l'IA pour extraire des activités exploitables. connaissances.

Prédictions de désabonnement des clients

Un domaine critique consiste à utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les modèles d'utilisation et les mesures d'engagement des clients afin de prédire quels clients sont susceptibles de changer de fournisseur. . Les modèles peuvent ingérer des données telles que les baisses d'utilisation dans les catégories clés, les baisses d'activité des programmes de fidélité et l'augmentation des appels entrants pour détecter les signes subtils qu'un abonné peut laisser.

En détectant ces signaux, les télécommunications peuvent proposer des promotions proactives, des incitations ou des packages de soins personnalisés pour réengager les clients à risque avant qu'ils ne se désengagent réellement. La prévention des défections a des impacts considérables sur la rentabilité, étant donné le coût élevé de l’acquisition de nouveaux clients. Les retours d’informations continus sur le modèle permettent également d’affiner la précision en prédisant quels clients présentent réellement des risques de fuite par rapport aux faux positifs.

Analyse de réseau en temps réel

Les télécommunications peuvent également exploiter des tableaux de bord d'analyse qui regroupent les données sur les appareils réseau, les antennes et les performances régionales dans des vues centralisées. Les outils de surveillance appliquent l'IA pour faire apparaître des informations telles que des pics de congestion inhabituels, des pannes de composants ou des pannes régionales. Cela offre aux équipes d’infrastructure une visibilité instantanée pour diagnostiquer les problèmes plus rapidement et envoyer les techniciens plus rapidement.

À mesure que les capteurs connectés à l'IoT sont intégrés dans davantage de composants réseau, le flux de données de performances va croître de façon exponentielle. L'analyse sera la clé pour digérer ce flot de données en informations afin que le personnel des télécommunications puisse optimiser et protéger de manière proactive les opérations du réseau.

Performances marketing optimisées par l'IA

Démontrer le retour sur investissement est essentiel pour les directeurs marketing (directeurs marketing) lorsque les budgets se chiffrent en millions. Ici, l’analyse de l’IA apporte également une aide majeure aux télécommunications. En ingérant des statistiques de campagne sur plusieurs canaux comme la lettre de vente vidéo s'ouvre, les clics sur le site, les références aux centres d'appels et les visites au détail, les moteurs de consolidation peuvent assembler des chemins de conversion complets.

L'IA appliquée modélise statistiquement différents segments de clientèle et leurs comportements pour évaluer l'efficacité des tactiques. Cela permet aux spécialistes du marketing de doubler la mise sur les plates-formes, les régions et les créations les plus performantes tout en limitant les moins performants. L'optimisation se produit en continu plutôt que d'attendre les examens post-campagne. L'analyse prédictive suggère même les combinaisons les plus susceptibles de trouver un écho en fonction des tendances passées et témoignages , aidant à planifier les futures campagnes.

Analyse des conversations du centre d'appels

Les outils d'analyse vocale et textuelle entrent également en jeu pour extraire les principaux sujets, plaintes et sentiments de milliers de clients du centre d'appels. conversations. Le traitement du langage naturel analyse les transcriptions pour catégoriser les phrases clés et les thèmes récurrents. L'analyse des sentiments identifie un langage émotionnel indiquant une frustration par rapport à un éloge. Appelez l'analyse pour mettre en lumière les problèmes systémiques qui frustrent les clients ainsi que les lacunes dans les connaissances des agents nécessitant une formation.

Par rapport aux leads Web entrants, les appels téléphoniques entrants ont un Taux de conversion 10 à 15 fois plus élevé . Et avec l'aide de l'analyse des appels, vous pouvez augmenter cet indicateur et l'utiliser à votre avantage.

Prévention de la fraude

Une autre application émergente de l'analyse de l'IA concerne la détection de la fraude - un piratage criminel croissant qui coûterait cher aux transporteurs de 10 milliards de dollars par an. Les signes d’avertissement incluent des pics d’utilisation ou de numérotation sortante provenant d’abonnés spécifiques, une utilisation aux heures impaires, des durées d’appel atypiques et des modèles de géolocalisation suspects. En analysant les comportements de base historiques, les systèmes de gestion de la fraude détectent les anomalies en temps réel et placent des blocages si nécessaire pour limiter les risques financiers.

L'étendue des informations fournies par l'analyse de l'IA transforme les données, autrefois difficiles à gérer, en un actif stratégique pour les télécommunications. Les opportunités ne feront que s'élargir à mesure que davantage d'appareils connectés se propageront sur les prochains réseaux alimentés par la 5G .

Améliorer le support client grâce à des outils basés sur l'IA

L'intelligence artificielle fournit au personnel des télécommunications des outils puissants pour améliorer le support client grâce à :

• Chatbots automatisés – Répondez instantanément aux questions courantes sur la facturation, les comptes et les appareils, à grande échelle, 24h/24 et 7j/7, sans que les clients n'attendent en attente.
• Recommandations de la base de connaissances – Affichez de manière proactive les articles d'aide pertinents et les étapes de dépannage spécifiques au problème en question.
• Résumés d'appels – Enregistrez automatiquement les appels avec des sujets pré-catégorisés afin que les agents puissent immédiatement voir quels problèmes passés existent lorsqu'un client rappelle.
• Diagnostics des appareils intelligents – Exécutez des vérifications automatisées approfondies sur les appareils connectés pour déterminer les problèmes matériels et réseau.

Même si l'IA ne remplacera pas les agents humains, elle leur fournira des informations précises pour résoudre plus rapidement les problèmes des clients tout en réduisant les volumes d'appels entrant dans les centres d'appels.

Intégration avec l'infrastructure de télécommunications existante

Un problème informatique majeur pour les télécommunications réside dans les systèmes existants qui ont été construits au fil des décennies et qui sont toujours essentiels à leur réseaux. Au lieu de les supprimer, les solutions d’IA s’intègrent et améliorent ces anciens systèmes.

Les approches d'intégration impliquent :

• Création de pipelines de données – Streaming de données des systèmes existants aux lacs de données cloud afin qu'ils soient disponibles pour alimenter les applications d'IA.
• Augmentation des capacités – Création d'outils sur des plates-formes existantes à l'aide de microservices, d'intégrations d'API et d'interfaces Web sans avoir besoin de remplacer un code sous-jacent complexe.
• Optimisation des performances – Utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour augmenter/diminuer continuellement l'utilisation de l'infrastructure existante en fonction des demandes dynamiques afin d'améliorer l'efficacité.

Cela préserve les investissements informatiques existants des entreprises tout en innovant rapidement.

Tendances futures et opportunités émergentes

L'IA en est encore à ses débuts dans les télécommunications, avec des mises à niveau matérielles telles que l'expansion des réseaux 5G et de fibre optique qui ne font que poser les jalons. fondation. À mesure que les systèmes et les intégrations de données deviennent plus robustes, les services tirant parti de l’IA devraient se développer considérablement.

Les domaines de croissance potentielle incluent :

1. Maintenance prédictive du réseau à l'aide des données des capteurs IoT sur les équipements, les antennes et le câblage pour minimiser les impacts sur les services.
2. Optimisation de la tarification du cycle de vie avec surveillance de l'utilisation et recommandations pour maximiser les revenus par client.
3. Reconnaissance vocale en champ lointain pour un engagement verbal d'abord dans les maisons et les véhicules.
4. Expériences 5G immersives telles que les jeux, le tourisme augmenté et la traduction linguistique en temps réel tirant parti d'une bande passante élevée et d'une latence ultra-faible.

À mesure que les options augmentent de façon exponentielle, les télécommunications et les créateurs de contenu doivent se concentrer sur l'innovation dans les solutions qui rendent la vie numérique des clients nettement plus simple, plus pratique et plus agréable.

Défis et perspectives d'avenir

Même si les avantages semblent stupéfiants, les entreprises de télécommunications sont confrontées à de réels défis pour introduire l'IA à grande échelle, notamment :

• Contraintes technologiques héritées - Mise à niveau des architectures de données, intégration de systèmes cloisonnés et migration des serveurs vers le cloud en tant que précurseur.
• Problèmes croissants liés à la qualité des données - Nettoyage des métadonnées inégales, des duplications et des problèmes de données sombres qui entravent les analyses avancées.
• Nouvelles exigences en matière de compétences - Cultiver davantage de data scientists, de concepteurs UX et d'éthiciens de l'IA en interne ou les recruter.
• Inertie culturelle - Aligner les grandes équipes, les enthousiasmer et les rendre rapides malgré des méthodes de travail bien ancrées.

Cependant, les premiers adeptes de l'IA dans les télécommunications démontrent des avantages concurrentiels évidents. Alors que la 5G ouvre la voie à des applications transformatrices, l’IA deviendra certainement vitale pour la fidélisation des clients et la croissance des revenus à l’avenir. Les entreprises qui reconnaissent aujourd’hui le potentiel de l’IA et qui souhaitent repenser leurs opérations ont de grandes chances de gagner.

Conclusion

De la production vidéo automatisée à l'analyse prédictive en passant par l'amélioration des expériences client, l'intelligence artificielle et les logiciels sophistiqués changent fondamentalement la manière dont les télécommunications sont fournies. Les premiers résultats parmi les principaux innovateurs en télécommunications mettent en évidence l’immense potentiel de l’IA en matière d’efficacité et de personnalisation. Toutefois, pour libérer pleinement ce potentiel, les entreprises doivent transformer leurs données, leurs talents et leur culture sous-jacents. Ceux qui sont capables de surmonter ces obstacles devraient dominer le marché pour les années à venir, à mesure que l’IA passe du statut d’intéressant à celui d’avantage concurrentiel essentiel.