Courtesy of Forbes

Cara Telcos Manfaatkan Machine Learning untuk Pengalaman Pelanggan Terbaik

Mengajak telcos untuk merefleksikan posisi mereka dalam penerapan machine learning dan transformasi pemasaran dengan fokus pada customer centricity, personalisasi, serta perpaduan ML dan automasi guna mencapai zero-touch campaigning yang efektif dan menguntungkan.

17 Nov 2025, 22.00 WIB

243 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Transformasi di sektor telekomunikasi harus dimulai dengan pemahaman yang mendalam tentang pelanggan.
Machine Learning harus digunakan sebagai alat untuk mencapai tujuan bisnis, bukan sebagai solusi instan.
Penting untuk memiliki fondasi data yang kuat sebelum beralih ke otomatisasi kampanye yang lebih kompleks.

London, United Kingdom - Industri telekomunikasi menghadapi tantangan besar dalam mengelola jutaan pelanggan dengan berbagai produk dan akun yang kompleks. Machine learning (ML) sangat dibutuhkan oleh tim pemasaran untuk mengatasi kompleksitas ini, tapi ML tidaklah titik awal, melainkan alat yang harus digunakan setelah memahami pelanggan dan ekspektasi investor. Telcos juga harus menjaga kualitas jaringan dan layanan sambil tetap menguntungkan.

Banyak telcos mencoba melepaskan diri dari citra tradisional dengan rebranding digital, namun tanpa arah jelas. Sebaliknya, mereka masih bisa mendapatkan keuntungan besar dengan memperkuat loyalitas pelanggan, meningkatkan pendapatan dari layanan berkualitas, dan hiper-personalisasi yang didukung ML serta automasi. Penting untuk menilai kondisi saat ini dan merencanakan perjalanan transformasi dengan cermat.

Kemampuan ML dalam manajemen nilai pelanggan berkembang dari model prediktif sederhana menuju otomatisasi penuh melalui AI agent dalam zero-touch campaigning. Fondasi utama adalah platform data yang kuat dengan identitas terpadu dan kurasi perjalanan pelanggan, di mana ML membantu memperjelas data, menemukan korelasi, dan memprediksi hasil secara akurat. Evolusi menuju otomatisasi penuh memerlukan teknologi canggih seperti optimasi terbatas, reinforcement learning, dan prescriptive analytics.

Tiga level kematangan ML yang harus dipahami telcos adalah: Level 0 untuk analisa prediktif dan diagnostik, Level 1 untuk pengambilan keputusan preskriptif lokal dengan reinforcement learning, dan Level 2 untuk AI agent dengan otonomi tinggi yang menggabungkan pengalaman pelanggan dan profitabilitas bisnis secara bersama-sama. Pendekatan bertahap dan evaluasi berkelanjutan sangat penting agar transformasi berjalan efektif.

Akhirnya, telcos didorong untuk merefleksikan secara jujur posisi dan tujuan mereka tanpa terburu-buru mengadopsi teknologi hanya karena tren. Machine learning adalah tuas kekuatan, bukan pengemudi utama. Dengan visi bisnis yang jelas dan pendekatan bertahap, telcos dapat membuka nilai nyata dan mencapai layanan pelanggan terbaik dengan profitabilitas yang berkelanjutan.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/11/17/the-role-of-machine-learning-in-telco-marketing-today/

Analisis Ahli

Andrew Ng

"Machine learning harus diintegrasikan dengan pemahaman bisnis yang mendalam agar hasilnya optimal dan relevan bagi pelanggan dan investor."

Ginni Rometty

"Transformasi digital di industri telco menuntut keseimbangan antara inovasi teknologi dan kebutuhan bisnis untuk menjaga profitabilitas dan pengalaman pelanggan."

Analisis Kami

"Telcos perlu menyadari bahwa ML hanyalah alat, bukan solusi instan, sehingga integrasi yang matang antara business vision dan teknologi adalah kunci sukses. Melangkah terlalu cepat tanpa fondasi yang kokoh justru dapat menghambat hasil yang sesungguhnya dan menimbulkan pemborosan sumber daya."

Prediksi Kami

Telcos yang berhasil mengintegrasikan AI agent dengan otonomi tinggi dan zero-touch campaigning akan mendominasi pasar dengan layanan personalisasi berkualitas tinggi sekaligus mencapai profitabilitas lebih baik, sementara yang lain mungkin tertinggal akibat implementasi ML yang asal-asalan.