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FAIRE LE BON CHOIX POUR VOTRE

STRATÉGIE DE PRISE DE DÉCISIONS

OU COMMENT MAXIMISER LES REVENUS DES ENTREPRISES DE TÉLÉCOMMUNICATIONS SANS AUGMENTER LEURS RISQUES

Vous n'avez pas à choisir entre le risque et le bénéfice pour maximiser les activations. Faites pencher la balance en votre faveur en combinant données traditionnelles et données alternatives pour mieux évaluer la solvabilité et stopper la fraude.

Sources de données traditionnelles :

Agences d'évaluation du crédit

Demandes de crédit

Données internes existantes

Exemples de sources de données alternatives :

Médias sociaux

Paiement du loyer

Données de téléphone mobile

Données de courrier électronique

Géolocalisation

Données relatives à l'emploi

Une solution de prise de décisions unifiée réduit les mauvaises créances de 60 %²

Vous êtes confronté à des taux de résiliation élevés et à des acquisitions coûteuses ? Vous n'êtes pas le seul :

75% des nouveaux abonnés aux services sans fil migrent depuis un autre fournisseur³

Les coûts d'acquisition peuvent atteindre plus de 500 dollars US par abonné⁴

Certaines entreprises de télécommunications affichent des taux de résiliation allant jusqu'à 67%

Améliorez l'expérience client en la personnalisant à l'aide d'une technologie de décision automatisée.

Préapprouvez les offres en quelques secondes pour anticiper les besoins des abonnés

Exploitez les données pour proposer aux abonnés des services et des tarifs optimisés

La technologie sans code et avec peu de code vous permet de fournir une assistance flexible et transparente aux abonnés sans dépendre des fournisseurs

Les opérateurs qui personnalisent leurs services génèrent 40 % de revenus en plus que les autres5

Dans le secteur des télécommunications, la vitesse est décisive et la technologie IA/ML vous aidera à améliorer votre réactivité.

L'intégration de l'IA/ML dans vos processus décisionnels peut vous faire gagner jusqu'à 40 % d'efficacité.

Les meilleures solutions d'IA/ML peuvent :

Apprendre de chaque décision pour améliorer la fiabilité

Contourner le traitement par lots pour des décisions plus rapides

Détecter automatiquement toute dérive du modèle

Appuyer la prise de décisions en temps réel

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