8 modi in cui l'RPA sta contribuendo a trasformare il settore delle telecomunicazioni

La Robotic Process Automation (RPA) è un metodo di automazione che utilizza robot software per eseguire processi aziendali semplici, strutturati e ripetitivi, come l'immissione dei dati. Quando si distribuisce la tecnologia RPA, gli utenti creano bot e li programmano per imitare i passaggi specifici che un dipendente umano eseguirebbe per svolgere la stessa attività.

Ad esempio, molte aziende di telecomunicazioni utilizzano l'RPA per semplificare l'elaborazione delle fatture. In tal caso, il bot seguirebbe uno script come questo:

• Copia i dati da una fattura in entrata.
• Incollali nel software di contabilità dell'azienda.
• Inoltra la fattura all'autorità competente per l'approvazione del pagamento.

Altri esempi diffusi di implementazione dell'RPA nelle telecomunicazioni includono l'elaborazione di nuovi ordini, l'aggiunta di nuovi dati dei clienti a un CRM e la generazione di fatture automatizzate per gli abbonati.

Ma questi utilizzi rappresentano solo la superficie del potenziale dell'RPA. Se combinati con l'elaborazione dell'intelligenza artificiale (AI), gli strumenti di creazione low-code, l'esecuzione simultanea di bot e soluzioni di automazione complete, l'RPA consente ai CSP di trasformare radicalmente i propri ecosistemi tecnologici in meglio.

Con il progresso della tecnologia delle telecomunicazioni sono aumentate anche le aspettative del pubblico. I singoli consumatori e i clienti aziendali si affidano tutti a funzionalità di comunicazione ed elaborazione ad alta velocità e ad alta potenza per elaborare la crescente quantità di dati che utilizzano quotidianamente.

Le società di telecomunicazioni devono trasformare le loro operazioni per stare al passo con la domanda nell'era del 5G e dell'IoT. Devono smettere di considerarsi semplici fornitori di reti e reinventarsi come piattaforme di cloud ibrido che possono scalare per supportare volumi crescenti di dati, servizi vocali e multimediali.

Le aziende di telecomunicazioni si trovano ad affrontare due imperativi in questo percorso:

• Devono modernizzare le loro attività per migliorare l'agilità.
• Devono fornire esperienze più coinvolgenti e personalizzate ai clienti.

L'RPA è fondamentale per soddisfare entrambi gli imperativi e di seguito illustriamo otto modi in cui l'RPA sta aiutando il settore a trasformarsi.

Le telecomunicazioni sono un settore strettamente regolamentato, eppure le società di telecomunicazioni devono spostare rapidamente per stare al passo con gli ultimi progressi della tecnologia e la domanda dei clienti. L'RPA può aiutare le aziende di telecomunicazioni a diventare più agili e a rimanere conformi: ecco come:

1. Semplifica le applicazioni e l'infrastruttura

Le società di telecomunicazioni si affidano a un mix di sistemi e soluzioni software per mantenere l'integrità delle loro reti e l'efficienza dei loro servizi. Potrebbero mappare le reti in Microsoft Visio, estrarre quelle reti per i dati di processo con IBM® Process Mining e utilizzare una piattaforma di calcolo numerico come MATLAB per approfondire ulteriormente gli insight generati dal process mining.

Convincere tutti questi sistemi eterogenei a condividere dati tra loro può sembrare scoraggiante, ma l'RPA lo rende facile. Questo perché l'RPA fornisce un punto di integrazione universale. Il team IT non ha bisogno di scrivere codice speciale o creare nuove API per facilitare la connessione al sistema. Invece, i bot possono essere programmati per seguire gli stessi passaggi che un lavoratore umano intraprenderebbe per trasferire i dati da uno strumento di mappatura della rete a una soluzione di process mining a una piattaforma di calcolo numerico. Come bonus, è anche molto meno probabile che i bot commettano errori durante lo spostamento dei dati tra i sistemi.

I bot RPA hanno anche una scalabilità quasi infinita. Se un CSP sceglie una soluzione RPA con esecuzione simultanea integrata, i team possono eseguire più bot contemporaneamente su un singolo computer. Ciò consente più trasferimenti di dati tra più sistemi contemporaneamente, accelerando notevolmente la velocità dei processi automatizzati.

2. Automatizza la gestione della rete

Il traffico di rete aumenta del 40-50% ogni 12-16 mesi e i CSP devono garantire che la loro infrastruttura sia in grado di gestirlo. Ogni volta che una rete rallenta o si disconnette, si verifica una potenziale perdita di clienti e di fatturato.

L'RPA, combinata con l'elaborazione AI, può aiutare ad automatizzare l'ottimizzazione della rete in modo che i guasti vengano risolti in tempo reale con un intervento umano minimo. Ciò garantisce che l'esperienza dell'utente rimanga costantemente eccellente.

Ad esempio, un'azienda potrebbe utilizzare algoritmi di machine learning e AI per analizzare i dati sull'utilizzo della rete. Questa analisi potrebbe identificare metriche particolari che segnalano potenziali problemi di rete, come il numero di utenti simultanei o la potenza del segnale. Un sistema di gestione delle business rules può essere utilizzato per delineare le fasi corrette del workflow quando queste metriche raggiungono soglie critiche. Quando queste soglie vengono raggiunte, l'AI può allertare un bot RPA affinché agisca in base alle business rules stabilite. Il bot RPA potrebbe estrarre i dati di rete, inserirli in un report e inviarlo ai tecnici di rete in modo che possano intervenire per mitigare il potenziale errore.

3. Mantenere la conformità

La Federal Communications Commission (FCC) sottopone il settore delle telecomunicazioni a rigide normative, comprese le leggi antitrust, sulle licenze e sui prezzi. Rimanere conformi ai mandati normativi può richiedere molto tempo e lavoro, ma l'RPA può ridurre l'onere amministrativo.

Tutto ciò che un'azienda deve fare è programmare un gruppo di bot automatici per raccogliere regolarmente i dati pertinenti sulla conformità da sistemi specifici e compilare il tutto in un foglio di calcolo centrale. L'organizzazione avrà sempre accesso a informazioni aggiornate sulla conformità ogni volta che sarà necessario. I dati saranno anche probabilmente più accurati di quanto lo sarebbero se un dipendente umano li raccogliesse, poiché i bot RPA non commettono errori di trascrizione.

4. Gestisci i metadati

Le aziende di telecomunicazioni e i media stanno diventando sempre più simili, perché si aiutano a vicenda per far valere al massimo quello che offrono. Di conseguenza, sempre più aziende di telecomunicazioni si stanno espandendo nei servizi di contenuti e media per diversificare le loro fonti di ricavi.

La RPA può aiutare le aziende di telecomunicazioni a gestire in modo più intelligente le offerte di contenuti. Ad esempio, con l'aiuto del riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e dell'elaborazione AI, la RPA può estrarre dati non strutturati dai contenuti e inserirli in un sistema di gestione dei contenuti come Salesforce, dove tali dati possono essere utilizzati per taggare e categorizzare. Questa categorizzazione rende quindi più facile fornire contenuti personalizzati e suggerimenti pubblicitari agli utenti. 

5. Scatena più innovazione

Le soluzioni RPA contemporanee come IBM offrono strumenti di creazione bot low-code che consentono a ogni membro del team di creare bot software efficaci, indipendentemente dal fatto che abbia o meno conoscenze tecniche avanzate. Quando tutti sono in grado di automatizzare, si apre la porta a una maggiore innovazione.

Ad esempio, i rappresentanti del servizio clienti otterrebbero insight diretti delle fasi del percorso del cliente che potrebbero trarre maggiori vantaggi dall'automazione. I tecnici sul campo potrebbero avere idee su come semplificare la programmazione dei servizi. Quando le aziende di telecomunicazioni rendono il software RPA accessibile a tutti, consentono a ogni dipendente di contribuire ad accelerare la business transformation.

La soddisfazione del cliente diminuisce del 30% se ci vuole più di un giorno per risolvere un problema con un fornitore di telecomunicazioni — e, purtroppo, la risoluzione dei problemi nel settore telecom richiede in media 4,1 giorni.

L'esperienza dei clienti nel settore delle telecomunicazioni può richiedere un po' di lavoro, ma ciò significa anche che ci sono molte opportunità per le organizzazioni che si impegnano a fornire un servizio migliore. L'RPA può svolgere un ruolo chiave nell'attirare e fidelizzare più clienti creando esperienze del cliente più coinvolgenti e personalizzate.

6. Facilita una gestione degli ordini e un provisioning più convenienti

L'RPA eccelle nelle cosiddette "attività swivel-seat" (ovvero, lo spostamento di dati tra sistemi). Ciò significa che l'RPA è ben posizionata per facilitare una più rapida evasione degli ordini. Consideriamo questo scenario: un cliente effettua un ordine tramite un chatbot dotato di AI, noto anche come "agente virtuale intelligente" (IVA). Il chatbot inoltra l'ordine a un bot RPA, che inserisce i dati dell'ordine del cliente nel sistema di gestione dell'inventario non appena viene effettuato, dando il via immediatamente all'evasione dell'ordine.

RPA può anche accelerare il processo di provisioning services agli utenti, consentendo al contempo ai rappresentanti del servizio clienti di fornire un tocco più personale. Ad esempio, supponiamo che un cliente chiami per ordinare un nuovo servizio internet da installare presso la sua attività. Quando il cliente è al telefono, il rappresentante del servizio clienti può eseguire un bot RPA in background per inserire i dettagli dell'ordine in un sistema di spedizione o di gestione della flotta come Verizon Connect. Non è necessario mettere il cliente in attesa e il rappresentante del servizio clienti può continuare a rispondere alle domande dei clienti mentre l'RPA elabora l'ordine.

L'RPA può essere utilizzato in modo simile in-store. Ad esempio, supponiamo che un cliente acquisti un nuovo smartphone e debba configurare il servizio con il fornitore. Un venditore potrebbe chiedere all'RPA di input i dati del cliente nel sistema di fatturazione mentre lo guida attraverso le caratteristiche del nuovo telefono.

In ogni caso, l'RPA supporta un livello più elevato di assistenza clienti e rende molto più probabile che le richieste dei clienti vengano soddisfatte entro un giorno.

7. Supporta il coinvolgimento personalizzato

I clienti vogliono una risposta rapida alle loro richieste, ma non vogliono che il servizio clienti sembri meccanico. L'automazione può diventare rapidamente scoraggiante a meno che non sia combinata con il tocco umano. La buona notizia è che l'RPA può supportare un approccio più personalizzato al coinvolgimento dei clienti.

Gli esempi di gestione degli ordini e degli approvvigionamenti sopra riportati illustrano scenari in cui l'RPA consente ai rappresentanti del servizio clienti di fornire un servizio più coinvolgente senza sacrificare l'efficienza. Tuttavia, la combinazione dell'RPA con l'AI può garantire che l'automazione non sembri eccessivamente robotica e fredda, anche quando non sono coinvolti dipendenti umani.

Ad esempio, puoi utilizzare l'AI e le funzionalità di machine learning per analizzare le abitudini dei clienti e creare offerte e promozioni su misura. L'RPA può quindi comunicare queste offerte tramite chatbot, messaggio di testo o persino campagna e-mail automatizzata tramite una soluzione di marketing come HubSpot.

8. Raccogli i dati dei concorrenti e dei clienti

Tenere traccia di ciò che fanno concorrenti e clienti è fondamentale per la business intelligence e l'RPA può aiutare raccogliendo e aggregando elevati volumi di dati.

Ad esempio, un'azienda potrebbe scrivere bot RPA per controllare i siti web della concorrenza, raccogliere i dati sui prezzi visualizzati e inserirli in un foglio di calcolo centralizzato. Pianificando che i bot non presidiati lo facciano regolarmente, l'azienda avrà sempre report aggiornati sulle attività della concorrenza. 

Comprendere i modelli di utilizzo dei dati dei consumatori può aiutare le aziende di telecomunicazioni a pianificare gli aggiornamenti dell'infrastruttura per soddisfare meglio le richieste dei clienti. L'RPA può semplificare l'utilizzo di questi dati raccogliendoli da un sistema di gestione delle prestazioni di rete come Riverbed e aggregandoli in un foglio di calcolo centralizzato a cui i membri del team pertinenti possano accedervi facilmente.

Le aziende di telecomunicazioni investono sempre di più in infrastrutture e reti per stare al passo con le crescenti richieste dei clienti e con l'evoluzione della tecnologia. Tuttavia, questi aggiornamenti necessari possono rapidamente intaccare le entrate, e McKinsey prevede che il costo totale della proprietà della rete potrebbe raddoppiare entro il 2025.

Le aziende di telecomunicazioni devono massimizzare i rendimenti su questi investimenti tecnologici assicurandosi che la tecnologia funzioni a livelli ottimali e riducendo i costi operativi. L'RPA è essenziale per raggiungere entrambi gli obiettivi.

L'RPA può automatizzare le attività di base come l'aggiornamento dei record dei clienti. Combinato con l'elaborazione AI, può anche aiutare ad automatizzare funzioni più avanzate come la gestione della rete. In entrambi i casi, l'RPA consente una fornitura più efficace dei servizi automatizzando i processi tipicamente manuali, il che porta a una maggiore soddisfazione dei clienti, a più nuovi abbonati e a maggiori entrate trattenute. Nel frattempo, i dipendenti possono dedicare più tempo ad attività di alto valore come l'innovazione di processi e prodotti e la risoluzione di problemi complessi dei clienti.

Inoltre, l'automazione semplifica il monitoraggio delle prestazioni della rete, la pianificazione dell'espansione dell'infrastruttura e l'ottimizzazione in base alle esigenze. Ciò significa che le società di telecomunicazioni dedicano meno tempo e denaro alla manutenzione e più tempo a raccogliere i frutti di una rete efficiente. 

IBM offre una soluzione RPA completa e uso limitato di codice che aiuta le società di telecomunicazioni ad automatizzare i processi aziendali e IT su larga scala. Con IBM® Robotic Process Automation, le organizzazioni possono combinare la facilità e la velocità dell'RPA tradizionale con insight di AI operative per un'automazione intelligente e una trasformazione digitale accelerata.

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