аспирант
Несмотря на растущее внимание к оценке цифровой зрелости компаний, данный показатель используется преимущественно статично, как критерий для формирования текущего портрета целевой аудитории и предложения актуальных услуг. Такой подход упускает возможность проактивного управления клиентским путем и приводит к запаздыванию коммерческих предложений. Возникает потребность в методике, позволяющей прогнозировать динамику цифрового развития клиента, чтобы своевременно предлагать следующие по сложности и ценности маркетинговые услуги. В статье обосновывается переход от статичной диагностики к прогнозированию цифрового развития на основе интеграции двух показателей: индекса цифровой зрелости (DMI), формируемого из операционных данных и индекса инновационности позиционирования (ИИП), рассчитываемого путём контент-анализа публичных коммуникаций клиента. Внедрение предложенного подхода позволяет телекоммуникационным операторам предлагать релевантные предложения и увеличивать лояльность В2В клиентов.
B2B-маркетинг, телекоммуникационные компании, цифровая зрелость (Digital Maturity), прогнозирование развития, проактивные продажи, предиктивная аналитика, индекс инновационности позиционирования, управление жизненным циклом клиента (CLM), большие данные (Big Data)
1. Хорват, Й. Д. Об оценке цифровой зрелости телекоммуникационных компаний / Й. Д. Хорват // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия D, Экономические и юридические науки. – 2024. – № 2(67). – С. 40–49.
2. «Билайн Big Data & AI» и Ivideon создают технологический альянс нового поколения для запуска бизнес-решений на основе искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // CNews. – 2025. – 18 июня. – Режим доступа: https://ai.cnews.ru/news/line/2025-06-18_bilajn_big_data_ai_i_ivideon_sozdayut (дата обращения: 10.03.2026).
3. «Взаимодействие телекома и бизнеса делает рынок сильнее и устойчивее» [Электронный ресурс] // Ассоциация больших данных. – Режим доступа: https://rubda.ru/market_news/aleksej-sidorov-t2-vzaimodejstvie-telekoma-i-biznesa-delaet-rynok-silnee-i-ustojchivee/ (дата обращения 11.03.2026)
4. Sanisoğlu, M. Marketing campaign management using machine learning techniques: An uplift modeling approach Ph.D. Thesis / M. Sanisoğlu. – Istanbul : Istanbul Technical University, Graduate School, 2024. – 150 p.
5. Quantzig. A Telecom Player Improves Cross-Selling and Up-Selling Services Through Big Data Analytics [Электронный ресурс] / Quantzig // Официальный сайт Quantzig. – 2025. – Режим доступа: https://www.quantzig.com/case-studies/telecom-player-improves-cross-selling-and-selling-services-through-big-data-analytics/ (дата обращения: 10.03.2026).
6. EY Ireland. How AI can enhance B2B sales [Электронный ресурс] / EY // Официальный сайт EY. – 2024. – Режим доступа: https://www.ey.com/en_ie/services/ai/case-studies/how-ai-can-enhance-b2b-sales (дата обращения: 15.03.2026).
7. Tealium. AISTREAM CASE STUDY: Leveraging Real-Time Propensity Scores for Enhanced Call Routing [Электронный ресурс] / Tealium // Официальный сайт Tealium. – 2025. – Режим доступа: https://tealium.com/resource/case-study/aistream-case-study-leveraging-real-time-propensity-scores-for-enhanced-call-routing/ (дата обращения: 15.03.2026).
8. Stewart, A. AI in Telecom: Upselling vs. Cross-Selling [Электронный ресурс] / A. Stewart // Dialzara. – 2025. – Режим доступа: https://dialzara.com/blog/ai-in-telecom-upselling-vs-cross-selling (дата обращения: 15.03.2026).
9. Capgemini Research Institute. The B2B pulse for telcos: Six strategic imperatives to win in connectivity and beyond. Edition 2 [Электронный ресурс] / Capgemini Research Institute. – 2026. – Режим доступа: https://www.capgemini.com/us-en/insights/research-library/b2b-in-telco-2026/ (дата обращения: 15.03.2026).
