• KI entwickelt sich zu einem entscheidenden Faktor für Verbraucher und IoT-MVNOs, da sie die Dienste verbessert und die Effizienz steigert.
  • Verbraucher-MVNOs nutzen KI, um durch Personalisierung und Automatisierung die Kundengewinnung, Kundenbindung und das Engagement zu steigern.
  • IoT-MVNOs nutzen KI zur Netzwerkoptimierung, vorausschauenden Wartung und zuverlässigen Gerätekonnektivität.
  • Es bleiben Herausforderungen bestehen , aber bewährte Methoden wie die modulare Bereitstellung und branchenspezifische Modelle können die Einführung erleichtern.

 

KI-Lösungen gewinnen rasant an Bedeutung und werden zu einem zentralen Bestandteil der Strategien virtueller Mobilfunknetzbetreiber (MVNOs), da diese durch intelligenteres und effizienteres Ressourcenmanagement Differenzierung und Skalierung anstreben. Die Einführung von KI in interne Betriebsabläufe und Serviceangebote passt zudem gut zu den digital ausgerichteten Marken, die für ihre Agilität bekannt sind. Laut den IoT-CMP- und eSIM-Orchestrierungsreports von Counterpoint haben viele MVNOs, unterstützt von MVNEs, MVNAs und Softwarepartnern, begonnen, KI-basierte Lösungen zu implementieren, die auf ihre jeweiligen Branchen zugeschnitten sind.

Allerdings unterscheiden sich die KI-Strategien verbraucherorientierter und IoT-orientierter MVNOs aufgrund unterschiedlicher Zielmärkte, Endnutzer und der Art der vernetzten Geräte. Trotz dieser Unterschiede gibt es einige KI-Anwendungen, die beiden Modellen gemeinsam sind, darunter:

  1. Natural Language Processing (NLP): Ermöglicht intelligente Support-Bots, automatisierte Dokumentationssuche und interne Betriebstools.
  2. KI-gestützter Support: Chatbots und virtuelle Agenten, die häufige Benutzer- oder Geräteanfragen mit kurzer Reaktionszeit und höherer Präzision lösen.
  3. Vertrags-Empfehlungen: Agenten analysieren Nutzungsverhalten und Budgets, um Benutzern oder Unternehmenskunden die am besten Pläne vorzuschlagen.

Nutzung von KI durch Verbraucher- und IoT-MVNOs

Quellen-Kontrapunktforschung

 

Der B2C-Markt ist anfälliger für Kundenabwanderung (“Churn”) und weist kürzere Vertragslaufzeiten auf als der B2B-Markt. Daher müssen MVNOs proaktiv Kundenbindung und -engagement betreiben. Verbraucher-MVNOs sollten KI nicht nur für hyperpersonalisierte Angebote, sondern auch zur Förderung von Engagement und Kundengewinnung nutzen. KI kann das Kampagnenmanagement unterstützen, indem sie Werbeaktionen, Upselling-Angebote und Kundenbindungsstrategien auf Grundlage von Echtzeit-Nutzerverhalten und -segmentierung maßschneidert. Durch KI automatisierte Lifecycle-Marketing-Tools können basierend auf Nutzungsmustern oder Inaktivität gezielte Ansprachen per SMS, Push-Benachrichtigungen oder E-Mail auslösen. Diese Anwendungen können dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu steigern und den durchschnittlichen Umsatz pro Kunde (ARPU) in einem hart umkämpften Markt aufrechtzuerhalten.

Im B2B-Markt arbeiten MVNOs typischerweise mit Unternehmenskunden im Rahmen langfristiger Verträge zusammen und betreuen Tausende von IoT-Geräten im Einsatz. Die Dynamik verschiebt sich hier, wobei der Fokus stärker auf Geräteleistung, Zuverlässigkeit und Sicherheit als auf der individuellen Nutzerinteraktion liegt. KI spielt in diesem Zusammenhang eine entscheidende Rolle – sie ermöglicht Netzwerkprognosen, Anomalieerkennung, Betrugsprävention und erweiterte Sicherheitsüberwachung. Angesichts der großen Vielfalt vernetzter Geräte, Anwendungsfälle und zugrunde liegender Funkzugangstechnologien ist es für MVNOs unerlässlich, KI in ihre Connectivity Management Platforms (CMPs) zu integrieren. Dies ermöglicht Echtzeit-Datenanalysen, um eine hohe Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten, nahtlose Verbindungen zu gewährleisten und eine konsistente Servicequalität in heterogenen Geräteumgebungen zu gewährleisten.

Vorteile und Nutzen des Einsatzes von KI

Quelle: Counterpoint Research

 

Obwohl KI in vielen Branchen zunehmend an Bedeutung gewinnt und breite Anwendung findet, stößt die Technologie bei MVNOs auf einige Hürden. Dies liegt vor allem an der strukturellen Abhängigkeit der MVNOs von ihren Mutterkonzernen und ihrer eingeschränkten Kontrolle über die Netzwerkinfrastruktur.

  • Einschränkungen beim Datenzugriff stellen eine große Herausforderung dar. Viele MVNOs haben keinen direkten Zugriff auf detaillierte Netzwerk- und Benutzerdaten. Dies erschwert die Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse zum Kundenverhalten und Kaufverhalten.
  • Ressourcenbeschränkungen stellen ein weiteres Hindernis dar. Kleineren oder aufstrebenden MVNOs fehlt es oft an den finanziellen Mitteln, um eigene KI-Teams aufzubauen, was Innovationen bremst.
  • In solchen Fällen sind MVNOs auf Softwareanbieter von Drittanbietern angewiesen, was zu Herausforderungen hinsichtlich der Flexibilität , Anpassung und Ausrichtung der Lösung auf spezifische Geschäftsanforderungen führen kann.
  • Schließlich wird die erfolgreiche Bereitstellung noch komplexer, wenn Datenschutz , Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Integration von KI über fragmentierte Infrastrukturebenen hinweg gewährleistet werden.

Basierend auf Erkenntnissen aus der Forschung von Counterpoint zur eSIM-Orchestrierung und Connectivity Management Platform (CMP) sowie Gesprächen mit Anbietern auf Veranstaltungen wie MVNOs World 2025 haben sich mehrere Best Practices für MVNOs herauskristallisiert, die KI effektiv einführen möchten:

  • Den richtigen Schlachtplatz wählen: MVNOs sollten einen klaren KI-Fahrplan definieren und die Implementierung in Bereichen priorisieren, in denen messbare Ergebnisse wie eine geringere Kundenabwanderung, ein verbesserter ARPU oder eine höhere Betriebseffizienz erzielt werden können.
  • Modularer Ansatz: Ein modulares KI-Framework ermöglicht MVNOs die schrittweise Integration verschiedener Funktionen (z. B. Kundensupport, Anomalieerkennung, Empfehlungs-Engines). Dies sollte mit frühzeitigen Bemühungen zur Konsolidierung verstreuter Datenquellen über verschiedene Systeme hinweg einhergehen.
  • Nutzen Sie Ökosystempartnerschaften sinnvoll: Um eine Abhängigkeit von einem Anbieter zu vermeiden, sollten MVNOs mit Anbietern zusammenarbeiten, die betriebliche Transparenz fördern und zugängliche Einblicke und Kontrollen bieten. Dies gewährleistet schnellere Pilotprojekte, iterative Feedbackschleifen und eine skalierbare Bereitstellung.
  • Weiterbildung interner Teams: Es ist wichtig, interne Teams zu schulen, damit sie KI-Workflows verstehen und zum Human-in-the-Loop-Feedback beitragen, um letztendlich mehr kontextbezogene und umsetzbare Informationen aus KI-Systemen zu gewinnen.

Gleichzeitig ist es für MVNOs entscheidend, Herausforderungen zu erkennen und Best Practices zu übernehmen, um die konkreten Vorteile von KI zu nutzen. Da der Wettbewerb in der MVNO-Landschaft sowohl im Verbraucher- als auch im IoT-Segment zunimmt, erwartet Counterpoint, dass sich die Implementierung von KI als entscheidendes Differenzierungsmerkmal herauskristallisieren wird. Die Fähigkeit, KI-Lösungen schnell an die veränderte Marktdynamik anzupassen und zu skalieren, ist entscheidend, um in diesem „Survival of the Fittest“-Umfeld relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben.

 

Über Counterpoint Research

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