La nuova strategia per ridurre le perdite di entrate nel settore delle telecomunicazioni si focalizza sull’utilizzo di soluzioni di segmentazione avanzate basate sull’intelligenza artificiale. Queste permettono una monetizzazione più efficace degli utenti, grazie a una gestione dati mirata. In particolare, tale strategia si rivela cruciale per limitare le perdite di ricavi associate al 5G autonomo, attraverso un’allocazione ottimizzata delle risorse e una strategia di prezzo innovativa, rispecchiando una Qualità del Servizio (QoS) superiore.
Una distinzione chiave è che, a differenza del 5G non autonomo che si appoggia all’infrastruttura 4G, le reti 5G autonome utilizzano il core 5G. La segmentazione guidata dall’intelligenza artificiale giocherà un ruolo fondamentale nell’incrementare i profitti dei servizi di roaming, impiegando modelli di machine learning per identificare e classificare vari tipi e segmenti di traffico in tempo reale.
Secondo Alex Webb, autore della ricerca, l’intelligenza artificiale permetterà di differenziare il traffico aziendale in base ai casi d’uso specifici. Questo porterà alla possibilità di addebitare tariffe premium per connessioni 5G standalone cruciali, riducendo in tal modo le perdite di entrate.
Il rapporto suggerisce agli operatori di adottare strumenti di segmentazione AI per minimizzare le perdite di entrate dal roaming 5G su reti autonome. Sfruttando il throughput elevato e la bassa latenza di queste reti, è possibile riflettere tali vantaggi nei prezzi degli operatori.
Separando il traffico di roaming autonomo da quello non autonomo, gli operatori potranno definire strategie di prezzo specifiche per ciascuna rete, assicurando che i prezzi siano in linea con la QoS offerta. Gli operatori dovrebbero usare questi strumenti per identificare il traffico aziendale appropriato per sezioni di rete dedicate a specifici casi d’uso, riducendo le perdite di entrate e ottimizzando l’uso delle risorse di rete.