通信行业已经采用数字渠道来吸引客户，然而，要提供卓越的数字服务体验，不能只是推出移动应用程序或提供在线客户服务选项。通信服务提供商(CSP)正在通过渠道和网络收集大量关于客户的数据，但许多CSP并没有有效地利用这些数据来影响业务结果。5G为CSP带来了推动新收入的新机会，但业务成功将取决于CSP提供数据驱动体验的能力，使商业模式试验成为可能，推动与合作伙伴更好地合作以推出和销售产品及提供主动关怀。
CSP中的包含三个关键角色:负责管理产品和报价生命周期的产品所有者，负责顶线和底线的首席财务官，和服务副总裁。产品负责人必须在产品的设计、发布、管理和支持过程中推动可预测的、优化的性能。首席财务官必须确保产品按照预期产生收入和盈利能力。服务副总裁必须为客户服务代理提供实时洞察力，帮助他们更好地解决客户投诉，减少客户流失，并降低服务客户的成本。
每个角色都将极大地受益于数据驱动的方法，以更好地理解产品和客户的生命周期价值，在将产品推向市场之前，迅速并避免提供扩散等挑战。他们应该能够评估新设计产品的预期业务目标，这样他们就可以更好地构建满足预期的产品和提供，并对KPI进行改进。在产品设计和推出后，关于搅拌倾向的实时数据可以帮助护理代理提供相关和适当的产品建议。这些共同帮助CSP提供卓越的客户体验。
01数据影响决策和经验
甲骨文和其他行业合作者探索了与KPI一致的数据驱动决策概念，探索了设计过程如何使用人工智能根据一组业务KPI(如收入、盈利能力、留存等)预测产品的可能性能。人工智能将向产品经理建议如何调整报价定义(例如，定价和捆绑)，以及如何更有效地瞄准客户(例如客户细分和渠道)，以满足所需的KPI。例如，这使产品经理或企业所有者能够在考虑弹性的情况下进行定价调整，以优化提供收入、利润率、客户细分渗透率和减少客户流失等结果。
02数据驱动的报价设计
CSP需要更好地瞄准客户未满足的需求。使用数据驱动的洞察力能够创建更个性化和上下文相关的产品，并解决更细的细分市场。它还有助于降低获取客户的成本，以及其他销售和营销成本，包括客户服务成本。这些见解是由一个模型驱动的，该模型使用订阅者的购买行为与现有产品目录相对照，以预测新设计产品的市场影响。输入数据集可以包括订阅者特性，如配置文件数据、使用历史，以及交易历史。产品特性包括成分属性、价格点、资格规则及留存、利润率、销量及收入特性等市场特性。然后，人工智能模型通过模拟”反事实”-例如，新设计的产品可以购买的假设市场-来估计新创建产品的市场表现。该模型的结果是对产品的市场特征的估计，然后可以与产品经理自己的估计进行比较，以设计市场最优的产品。设计新产品时的用户旅程可以描述如下:关键解决方案组件的实现，如产品目录、订购和库存管理等，符合TM Forum的开放数字架构(ODA)和开放应用程序编程接口(API)。开放的、基于标准的信息模型确保采用、度量和基准测试公共数据模型和公共数据字典。
图1：报价设计之旅
让我们来看一个具体的例子。一个新的移动服务正在设计中，准备在一个主要市场推出。这项服务将数据、短信和一系列数字服务捆绑在一起，包括聊天、音乐和电影，免费促销期为三个月，但不包括国际漫游等某些服务。根据业务分析师的分析，建议的价格为399卢比/月。该捆绑包针对现有和新用户，目标是通过捆绑服务增加收入。预期达到的具体关键绩效指标为:1.增加3%的收入。2.将用户数量增加7%。3.减少3.5%的搅动。提供的具体细节和KPI被提供给优化和建模引擎(上面图1中的AI产品引擎)。
图2：模型精度该模型建议将包的价格提高约9%，仍然可以交付三个业务KPI。如果在没有定价优化引擎的情况下进行报价设计，就会留下相当多的钱。结果催化剂很有趣，因为他们提供了高度准确的建议。上面显示模型准确性的图2显示了预测销售额与实际销售额的比较。该模型使用的数据集是CSP(催化剂冠军之一)300多个产品的三个多月的实际数据。对于被建模为正在考虑的报价一部分的23种产品，AI产品引擎预测的预测销售额与实际相同。数据驱动的见解不仅适用于新产品的推出，还可以提供对已发布产品的见解。这允许产品所有者及时做出知情的决定，通过根据积极的市场反应延长要约有效性，在消极的市场反应中采取及时的决定来提高市场吸收，或通过克隆具有高吸收倾向的产品来复制成功，从而优化向市场释放要约的成本。
03数据驱动的客户服务
图3：教堂倾向计算
04数据驱动的CX是未来
CSP参与者应该利用产品和服务层面的丰富数据（独立和共同地）来获得有效的业务和运营见解。通过统一产品和客户中心，CSP可以推动产品，提供吸收和增加客户终身价值，同时提供卓越的客户和员工体验。