Real-Time Analytical CRM העתיד כבר כאן!

Slides:



Advertisements
Similar presentations
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #4 Refinement in Z: data refinement; operations refinement; their combinations.
Advertisements

0 © Copyright GSTAT LTD Enhancing Microsoft CRM with Real-Time Analytical Capabilities “ GSTAT – Advanced Data Mining Solutions” in corporation with.
סמינר על סוגיות במדעי המחשב מרצה : עמי ברלר מכללת " אחווה " 2003.
Map-Reduce Input: a collection of scientific articles on different topics, each marked with a field of science –Mathematics, Computer Science, Biology,
A smart phone application for sales agents בס"ד.  סוכני מכירות מגיעים ללקוח ומבצעים הזמנות ע " פ דרישות הלקוח  סוכן המכירות נעזר בקטלוג מוצרים, טלפון.
הטמעת מערכת ה iBrowse במכללת אורנים עלייה לאוויר.
מכונת מצבים תרגול מס' 4 Moshe Malka.
ענת כהן, רפי נחמיאס אוניברסיטת תל-אביב הכנס השנתי החמישי של מיט"ל תקשוב בהוראה האקדמית ע"ש פרופ' נחמיה לבציון ענת כהן 2007 מודל חישובי להערכת עלות-תועלת.
הוספת מנשק משתמש ל - [ תפקידי רוחב בצוות ]. Features סיפוריםחבר צוות אחראי הערכת זמן ( בשעות ) זמן בפועל ( בשעות ) הושלם ( כן \ לא )
תמחיר תהליך. מערכת תמחיר תהליך מערכת זו נועדה לספק מידע, כמו מערכת תמחיר הזמנה, על עלות המוצרים שיוצרו בתקופה ועל עלות המוצרים שבתהליך הייצור בסוף התקופה.
מודלים של מחזור חיי תוכנה Software Life-Cycle Models
The Implementation of a Cost Effectiveness Analyzer for Web- Supported Instruction: A Case Study Anat Cohen, Rafi Nachmias (Tel Aviv University)
1 מגמות בטכנולוגית המידע. 2 מגמות טכנולוגיות  מחירי החומרה  נפחי אחסון  מסדי נתונים טבלאיים  טכנולוגיות האינטרנט  טכנולוגיית האובייקטים (WS/SOA)
Map-Reduce Input: a collection of scientific articles on different topics, each marked with a field of science –Mathematics, Computer Science, Biology,
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #5 Refinement in Z: data refinement; operations refinement; their combinations.
סיווגים לוגיסטיים (Typologies) ניתן לסווג ארגונים מבחינת המבנה הלוגיסטי לארבעה סוגים עיקריים: ייצור למלאי (Make to stock) הרכבה להזמנה (Assemble to order)
מצגת פרויקט עקיבה אחרי גוף נע פרויקט סמסטריאלי סטודנטים : וסילי גנקין מראט אקולוב מנחה : אריה נחמני סמסטר אביב תשס " ז.
מטרה: בניית אתר אינטרנט לניהול הפרויקטים במעבדה לתוכנה: 1. ממשק לסטודנט: - הגשת הצעה לפרויקט (כולל בחירת בן זוג). - מעקב אחרי הפרויקטים המבוצעים ע"י הסטודנט.
אפרת פיטרסה / האוניברסיטה הפתוחה חקר מקרה של פיתוח מערכת למידה מבוססת אינטרנט ע"י קונסורציום של בתי ספר.
בדיקה וגיבוש של רעיון עסקי Jonathan Klahr Associate BRM
ממשק המשתמש שימושיות או בעצם תכליפאניות?. ISO9241 Web usability is the extent to which a web site enables users, in a given context of use, to achieve.
מגישים: אנדרי זמנסקי יבגני שיפמן מנחה: ד"ר גבי דוידוב עקיבה אחרי ארבע מטרות תוך כדי מיון אוטומטי בשיטת קורלציה ו - JPDAF.
תכנות תרגול 6 שבוע : תרגיל שורש של מספר מחושב לפי הסדרה הבאה : root 0 = 1 root n = root n-1 + a / root n-1 2 כאשר האיבר ה n של הסדרה הוא קירוב.
מטרה : ניבוי תחום התפוצה של מינים באמצעות מידע על הנישה האקולוגית שלהם מודלים מבוססי נישה כאמצעי לניבוי דגמי תפוצה הבעיה – מעבר ממידע נקודתי למפות תפוצה.
BRUSHLESS בקרה למנוע BRUSHLESS בקרה למנוע DSP באמצעות.
תהליכים  מהו תהליך ?  מבני הנתונים לניהול תהליכים.  החלפת הקשר.  ניהול תהליכים ע " י מערכת ההפעלה.
1 הצגה בכינוס הערכת עלות מקורבת בסביבה סטוכאסטית מוגבלת קיבולת מרק אקלין מנחים: פרופ' יוחנן ארזי, פרופ' אבי שטוב.
פרויקט מחקרי בנושא יחס הזהב ואסתטיקה של מנשקים ADD מנחה : פרופ ' נעם טרקטינסקי מנחה אקדמי : פרופ ' יובל אלוביץ ' מגישים : אפרת דוד ארסני קרופניק.
by Sagiv Frankel & Ayana Wiener, Advised by Dr. Chen Keasar Advised by Dr. Chen Keasar & Mr. Ran Yahalom & Mr. Ran Yahalom.
סוגי מערכות מידע מרצה: אבי רוזנפלד.
1 By Yuval Sittin & Shay Schlafman Technion 2 יעדי הפרוייקט בנית כלי תקשורת רב-תכליתי בדגש על פשטות הפעלה. הכרת השלבים בתכנון פרויקט תוכנה. לימוד שפת.
מערכות הפעלה ( אביב 2004) חגית עטיה © 1 תהליכים  מהו תהליך ?  מבני הנתונים לניהול תהליכים.  החלפת הקשר.  ניהול תהליכים ע " י מערכת ההפעלה.
הערכת איכות תכנון פרויקטים
Virtual PC 2004 = סל פתרונות לעולם התוכנה עמית מרלוב, MCSE, MCT Windows Client & VPC Regional Director
מה היום ? - - חזרה מהירה. - קריאה וכתיבה לקבצים. - בניית תוכנית כתיבה low-level - בניית ערוץ גלובלי והדגמה מול חומרה - low-level DAQ, פולימורפיזם וטריגר.
מהי מערכת ומהי מערכת מידע?
מבוא לחשבונאות ניהולית. היחס בין חשבונאות פיננסית לניהולית פיננסיתניהולית פנימיים מותאמים לארגון בחלקים מסוימים יכול להיות : תחזית כמותי או איכותי מוניטרי.
דגמי שימוש ושיתופיות בסביבת ויקי בקורסים אקדמיים חגית מישר-טל ועדנה טל-אלחסיד.
WEB OF SCIENCE. WEB OF SCIENCE  Science Citation Index ExpandedTM  Social Sciences Citation Index®  Art & Humanities Citation Index®
ASP Partners © 2000 – 2014 ASP Partners c/o Dr. Abraham “Abe” Gill (( נ. ה. ל התיחסות ללקוחות ניהול CRM – Customer Relationship Management הרצאה מס ' 2.
The IT Business Service Factory Avi Zelazny CTO, CA Israel January 2008.
21% 44% 29% 4% 2% 14% 5% 1%1% 1% Worldwide public IT Cloud Services Revenue in 2017 Public IT cloud services spending reached $47.4 billion in 2013,
פיתוח מערכות מידע Class diagrams Aggregation, Composition and Generalization.
Copyright © 2003 Fair Isaac Corporation and Ness AT Corp. All rights reserved. מנוע חוקים עסקיים Blaze Advisor מציג: גיל ששון, מנהל המוצר
תכנות אסינכרוני, תקשורת ופיתוח אפליקציות ל- Windows 8.1 ואפליקציות ל- Windows Phone 8 Control (Part II)
1 KPI key performance indicators DATA RICH, INFORMATION POOR?
Microsoft Confidential צעדים ראשונים עם SharePoint Online ליאור ארביב מהנדס תמיכה בכיר Global Business Support, Microsoft
Yaron Doweck Yael Einziger Supervisor: Mike Sumszyk 1.
הרצאה 1 מסחר אלקטרוני ובסיסי נתונים. דרישות הקורס  ציון הקורס יינתן על תרגילים ופרויקט ( אין מבחן )  תרגילים 1-8 ביחד 40% (5 % כל אחד )  תרגיל 9 10%
Visual Studio Team System Visual Studio Team System הילה להב רייס מנהלת תחום Life Cycle Management מנהלת תחום Life Cycle
שיאון שחוריMilOSS-il מוטיבציה  python זה קל ו C זה מהיר. למה לא לשלב?  יש כבר קוד קיים ב C. אנחנו רוצים להשתמש בו, ולבסס מעליו קוד חדש ב python.
ניהול חדשנות: איך עושים את זה?
מספרים אקראיים ניתן לייצר מספרים אקראיים ע"י הפונקציה int rand(void);
MS Systems Management Server Security Session
XML מבוא כללי MCSD Doron Amir
מערכות בסיסי נתונים ספרות Database System Concepts/ Korth, Siberschatz
עבודה עם נתונים באמצעות ADO.NET
Your one-stop-shop for Online Marketing
השוואת נתונים למודל הסתברותי - כללית
Principles of Marketing, 5th Canadian Edition
פרוקטוז, C6H12O6 , חד-סוכר מיוחד
פתרונות הדפסה חכמים בע"מ
גדעון זילר – e`-learning
חדוה מילוא, ספריה מכון ויצמן למדע
עקרונות מערכות לניהול בסיס נתונים
מטרות מערכת בקרת מבנה BMS – BUILDING MANAGEMENT SYSTEM
מרחב הטכנולוגיות לניתוח מידע
מבוא למערכות מידע פרק 1.
עקרונות בסיסיים בתכנות Visual Basic
מערכות מידע ניהוליות היבט יישומי: מהי מערכת מידע מהו ארגון
Presentation transcript:

Real-Time Analytical CRM העתיד כבר כאן! אפריים גולדין יו"ר ומדען ראשי GSTAT goldin@g-stat.com

לפעמים חלומות מתגשמים... השבילים שמובילים לארץ החלום נפתחים ומגלים את כל רגעי התום, אורות הכרך דולקים עכשיו בכל חדרי הלב, בתוך תוכי יש הרגשה של אושר מתקרב. לפעמים חלומות מתגשמים לפעמים, כשהלב עוד תמים לפעמים, בליל קיץ חמים לפעמים חלומות מתגשמים. מילים: מירית שם אור לחן: צביקה פיק

לפעמים חלומות מתגשמים... לזהות את ההצעה השיווקית המתאימה ביותר, מכל ההצעות הקיימות, לכל לקוח בארגון, באופן אישי על פי התנהגותו, בזמן אמת או רשימות פוטנציאל מוכנות מראש!

תוכנית המצגת GSTAT – פרופיל חברה אתגרים ביישום פעילות ניהול קשרי לקוחות GSTAT Analytical Recommendation Engine – זיהוי ההצעה המתאימה לכל לקוח בכל רגע נתון Real-Time Analytical CRM – העתיד כבר כאן! שאלות ותשובות

GSTAT – פרופיל חברה החברה הגדולה והמובילה בישראל לפיתוח ואינטגרציה של פתרונות עסקיים הנשענים על מערכות Data Mining ו- CRM אנליטי כ- 75 מומחים מתחומי הסטטיסטיקה, הכלכלה ומערכות המידע פעילות בשני תחומים עיקריים : שיווק ממוקד לקוח ו- CRM אנליטי דירוג סיכוני אשראי וגבייה יישום מאות פרוייקטים בתחום ה- Data Mining וה- CRM האנליטי

יכולות GSTAT בתחום ניהול השיווק ממוקד הלקוח ליווי עסקי ע"י מומחים בתחום ניהול השיווק ממוקד הלקוח ליווי עסקי מודלים סטטיסטיים פילוח לקוחות וחיזוי נטישה דירוג סיכוני אשראי Next Best Offer יישום מערכות מחשוב ותפעול בניית מערכות דוחות, OLAP ו- KPI יישום מערכות דירוג תפעוליות ביצוע תהליכי ETL

תוכנית המצגת GSTAT – פרופיל חברה אתגרים ביישום פעילות ניהול קשרי לקוחות GSTAT Analytical Recommendation Engine – זיהוי ההצעה המתאימה לכל לקוח בכל רגע נתון Real-Time Analytical CRM – העתיד כבר כאן! שאלות ותשובות

אתגרים בניהול קשרי לקוחות בארגון זיהוי לקוחות בעלי ערך לארגון שימור לקוחות בעלי הערך שילוב התוצרים במערכות המגע עם הלקוח זיהוי צרכי הלקוחות ניהול שיווק ממוקד לקוחות בארגון זיהוי סיכון אשראי הצגת ROI על יישום מערכות ה- CRM ומחסן הנתונים! זיהוי פוטנציאל העמקת פעילות של הלקוחות זיהוי המוצר המתאים לכל לקוח

אתגרים בניהול קשרי לקוחות בארגון מחסן הנתונים הארגוני משתמשים Reporting, OLAP מינוף מחסן הנתונים וה- CRM לניהול קשרי לקוחות יעיל ורווחי יותר באמצעות מודלים אנליטיים מתקדמים Campaign Management / Reporting CRM סניפים מוקד שירות אתר אינטרנט SMS

GSTAT Analytical Platform מחסן הנתונים הארגוני מדידת אפקטיביות שיווקית Reporting, OLAP פאנל לקוחות אנליטי משתמשים GSTAT AP – SQL SERVER 2005 כלי DM NBO חיזוי נטישה פילוח לקוחות Credit Scoring Campaign Management / Reporting CRM חבילת פתרונות GSTAT, על בסיס SQL Server 2005 : כל היישומים בסביבה אנליטית אחת מיצוי יכולת ה- ETL (SSIS) וה- Data Mining שבשרת יכולת Real-Time באמצעות Web Services סניפים מוקד שירות אתר אינטרנט SMS

GSTAT Analytical Platform מחסן הנתונים הארגוני מדידת אפקטיביות שיווקית Reporting, OLAP פאנל לקוחות אנליטי GSTAT AP – SQL SERVER 2005 משתמשים כלי DM NBO חיזוי נטישה פילוח לקוחות Credit Scoring Campaign Management / Reporting פאנל אנליטי המאפשר שליפות מהירות של נתונים נדרשים וקיצור זמני ניתוח נתונים ופיתוח מודלים CRM סניפים מוקד שירות אתר אינטרנט SMS

GSTAT Analytical Platform מחסן הנתונים הארגוני מדידת אפקטיביות שיווקית Reporting, OLAP פאנל לקוחות אנליטי משתמשים GSTAT AP – SQL SERVER 2005 כלי DM NBO חיזוי נטישה פילוח לקוחות Credit Scoring Campaign Management / Reporting שימוש בכלי ה- DM שב- SQL SERVER 2005 – אופטימלי מבחינת עלות/תועלת CRM סניפים מוקד שירות אתר אינטרנט SMS

GSTAT Analytical Platform מחסן הנתונים הארגוני מדידת אפקטיביות שיווקית Reporting, OLAP פאנל לקוחות אנליטי GSTAT AP – SQL SERVER 2005 משתמשים כלי DM NBO חיזוי נטישה פילוח לקוחות Credit Scoring Campaign Management / Reporting מערכת Real-Time Next Best Offer מבוססת SQL Server 2005 : רשימות פוטנציאל מבוססות מודלים סטטיסטיים שילוב ב- CRM לשיווק מגיב CRM סניפים מוקד שירות אתר אינטרנט SMS

GSTAT Analytical Platform מחסן הנתונים הארגוני מדידת אפקטיביות שיווקית Reporting, OLAP פאנל לקוחות אנליטי GSTAT AP – SQL SERVER 2005 משתמשים כלי DM NBO חיזוי נטישה פילוח לקוחות Credit Scoring Campaign Management / Reporting חיזוי נטישה : זיהוי מבעוד מועד של הלקוחות שעתידים לנטוש או להסיט פעילות למתחרים פילוח לקוחות : פילוח של הלקוחות לפי מאפייניהם למספר קבוצות ערך לארגון Credit Scoring : דירוג מבעוד מועד של סיכון האשראי של הלקוח ומסגרת האשראי המומלצת לו CRM סניפים מוקד שירות אתר אינטרנט SMS

GSTAT Analytical Platform מחסן הנתונים הארגוני מדידת אפקטיביות שיווקית Reporting, OLAP פאנל לקוחות אנליטי GSTAT AP – SQL SERVER 2005 משתמשים כלי DM NBO חיזוי נטישה פילוח לקוחות Credit Scoring Campaign Management / Reporting מדידת אפקטיביות שיווקית באמצעות יישום מתודולוגיית מדידה, אפיון ובניית דוחות לניתוח אפקטיביות הקמפיין השיווקי במונחי ROI וניתוח פרופיל הלקוחות הנענים למבצע CRM סניפים מוקד שירות אתר אינטרנט SMS

GSTAT Analytical Platform מחסן הנתונים הארגוני מדידת אפקטיביות שיווקית Reporting, OLAP פאנל לקוחות אנליטי GSTAT AP – SQL SERVER 2005 משתמשים כלי DM NBO חיזוי נטישה פילוח לקוחות Credit Scoring Campaign Management CRM סניפים מוקד שירות אתר אינטרנט SMS

GSTAT Analytical Recommendation Engine תרומת המערכת לארגון שלב ב' - שיווק מגיב Inbound Marketing לרוב אין שיווק מגיב, במידה ויש אז הצעה מבוססת חוקים עסקיים או מוצרים "חמים" אין ניהול אחיד באותה פלטפורמה של הקשר עם הלקוח אין שיווק דינמי בזמן אמיתי שלב א' - שיווק יזום Outbound Marketing שימוש ב- CM/Reporting להפקת רשימות פוטנציאל למוצר – שיעורי היענות נמוכים (3%-1%) ראיית מוצר על פני ראיית לקוח צורך בעדכון מידי תקופה של המודל אין כדאיות כלכלית בפיתוח מודלים המצב כיום זיהוי ה- Next Best Offer כבסיס להצעת ערך במגע מגיב ודינמי ב- Real-Time בכל ערוצי הפנייה שילוב ההמלצות בכל ערוצי הפנייה שילוב במודלים בתחום הנטישה וסיכוני האשראי (GSTAT AP) – ראייה אחידה של ניהול הלקוח ROI מהיר וגבוה! העלאת שיעורי ההיענות ל- 10%-7% מעבר מראיית מוצר לראיית לקוח זמן קצר להפקת רשימות מבוססות מודלים – תוך שעות רשימות ממוקדות מוכנות לקמפיינים יזומים ROI מהיר וגבוה! העתיד: יישום פתרון GSTAT

GSTAT Analytical Recommendation Engine תיאור המערכת מנוע סטטיסטי רב עוצמה מריץ לכל מוצר הנמכר ע"י הארגון מודל Data Mining לאיתור פוטנציאל המנוע מאפשר : איתור לקוחות הפוטנציאליים ביותר למכירת מוצר מסויים הנמכר ע"י הארגון זיהוי המוצר המתאים ביותר לכל לקוח מתוך סל מוצרי הארגון המנוע מבצע באופן אוטומטי את כל השלבים הנדרשים לפיתוח מודל Data Mining ETL והכנת הנתונים דגימה הקבצת משתנים מודל Data MINING תיקוף סטטיסטי זיהוי המוצר הבא GSTAT Analytical Recommendation Engine המורכבות שבפיתוח מודל Data Mining באופן אוטומטי ומבוקר

GSTAT Analytical Recommendation Engine תוצאות זיהוי המוצר הבא המתאים ללקוח מתוך סל מוצרי הארגון זיהוי הלקוחות בעלי סיכויי ההיענות הגבוהים ביותר למוצר מסוים

לקוח סיכון נטישה נמוך יוצר קשר עם מוקד השירות דוגמה : לקוח סיכון נטישה נמוך יוצר קשר עם מוקד השירות במסכי ה- CRM או PopUp מופיעים המוצרים שנמצאו לו כמתאימים ביותר בהרצה הלילית. ללקוח מוצע המוצר המתאים לו ביותר.

הלקוח רכש! בזמן אמת מתבצע תהליך Scoring המעדכן את הצעות הלקוח בהתאם לרכישתו האחרונה.

דוגמה מס' 2 : לקוח סיכון נטישה נמוך יוצר קשר עם מוקד השירות ומבקש לבטל את הוראות הקבע וההרשאות שלו. המידע נשלח למערכת

סיכון הנטישה השתנה! סיכון הנטישה של הלקוח גדל ובמקום מוצרים להצעה שיווקית המנוע ממליץ על כלי השימור המתאים ביותר ללקוח.

GSTAT Analytical Recommendation Engine Real-Time Analytical CRM – העתיד כבר כאן! Website CRM,IVR GSTAT Recommendation Engine סניפים SMS

GSTAT Analytical Recommendation Engine חווית המשתמש 1. עיון בכל הפרויקטים הקיימים 2. הגדרת פרויקט חדש 3. הגדרת המוצר להצעה שיווקית 4. הגדרת אוכלוסיית הפוטנציאל 5. סקירת תוצאות מודל ברמת ההצעה 6. סקירת תוצאות הפרויקט – Next Best Offer

GSTAT Analytical Recommendation Engine חווית המשתמש 1. עיון בכל הפרויקטים הקיימים 2. הגדרת פרויקט חדש 3. הגדרת המוצר להצעה שיווקית 4. הגדרת אוכלוסיית הפוטנציאל 5. סקירת תוצאות מודל ברמת ההצעה 6. סקירת תוצאות הפרויקט – Next Best Offer

חווית המשתמש – איש השיווק מסך ניהול פרוייקטים ראשי חווית המשתמש – איש השיווק מסך ניהול פרוייקטים ראשי שני סוגי פרויקטים : הצעות שיווקיות להעמקת פעילות הצעות שיווקיות לשימור לקוחות הצעה שיווקית : מוצר/שירות מסוים המיועד לקבוצת אוכלוסייה מוגדרת פרוייקטים אפשריים נוספים : קופונים ברשתות שיווק/כרטיסי אשראי מוצרי Content ב- V.O.D פרסומות וכו'

חווית המשתמש – איש השיווק מסך ניהול פרוייקטים ראשי חווית המשתמש – איש השיווק מסך ניהול פרוייקטים ראשי מדוע יש צורך בהגדרת קבוצת פוטנציאל להצעה שיווקית ? דירוג של לקוחות רלוונטיים בלבד מודלים בעלי כושר חיזוי טוב יותר

חווית המשתמש – איש השיווק מסך ניהול פרוייקטים ראשי חווית המשתמש – איש השיווק מסך ניהול פרוייקטים ראשי פרויקט להצעות שיווקיות יכול להיות מורכב מעשרות ומאות מוצרים או מוצר אחד

GSTAT Analytical Recommendation Engine חווית המשתמש 1. עיון בכל הפרויקטים הקיימים 2. הגדרת פרויקט חדש 3. הגדרת המוצר להצעה שיווקית 4. הגדרת אוכלוסיית הפוטנציאל 5. סקירת תוצאות מודל ברמת ההצעה 6. סקירת תוצאות הפרויקט – Next Best Offer

חווית המשתמש – איש השיווק מסך הגדרת פרויקט חדש חווית המשתמש – איש השיווק מסך הגדרת פרויקט חדש ניתן להריץ את הפרויקט בתדירות מוגדרת

חווית המשתמש – איש השיווק מסך הגדרת פרויקט חדש חווית המשתמש – איש השיווק מסך הגדרת פרויקט חדש הגדרת Mode תקופתי או Real-Time הגדרת יעד רשימות פוטנציאל

GSTAT Analytical Recommendation Engine חווית המשתמש 1. עיון בכל הפרויקטים הקיימים 2. הגדרת פרויקט חדש 3. הגדרת המוצר להצעה שיווקית 4. הגדרת אוכלוסיית הפוטנציאל 5. סקירת תוצאות מודל ברמת ההצעה 6. סקירת תוצאות הפרויקט – Next Best Offer

חווית המשתמש – איש השיווק הגדרת המוצר למכירה חווית המשתמש – איש השיווק הגדרת המוצר למכירה סימון המוצר שבבסיס ההצעה השיווקית בקטלוג מוצר שיווקי היררכי ניתן לבחור במוצר אחד או בחירה מרובת מוצרים לפי משפחות מוצר

GSTAT Analytical Recommendation Engine חווית המשתמש 1. עיון בכל הפרויקטים הקיימים 2. הגדרת פרויקט חדש 3. הגדרת המוצר להצעה שיווקית 4. הגדרת אוכלוסיית הפוטנציאל 5. סקירת תוצאות מודל ברמת ההצעה 6. סקירת תוצאות הפרויקט – Next Best Offer

חווית המשתמש – איש השיווק הגדרת אוכלוסיית הפוטנציאל חווית המשתמש – איש השיווק הגדרת אוכלוסיית הפוטנציאל הגדרת התנאים לאוכלוסית הפוטנציאל לדרוג : נתוני הפנל נתוני מוצרים שברשותם

GSTAT Analytical Recommendation Engine חווית המשתמש 1. עיון בכל הפרויקטים הקיימים 2. הגדרת פרויקט חדש 3. הגדרת המוצר להצעה שיווקית 4. הגדרת אוכלוסיית הפוטנציאל 5. סקירת תוצאות מודל ברמת ההצעה 6. סקירת תוצאות הפרויקט – Next Best Offer

חווית המשתמש – איש השיווק בחינת תוצאות ברמת הצעה חווית המשתמש – איש השיווק בחינת תוצאות ברמת הצעה ניתן לתחקר כל הצעה שיווקית ברמת מוצר בודד: סינונים בהגדרת אוכלוסיית פוטנציאל מדדי Lift משתנים מסבירים

GSTAT Analytical Recommendation Engine חווית המשתמש 1. עיון בכל הפרויקטים הקיימים 2. הגדרת פרויקט חדש 3. הגדרת המוצר להצעה שיווקית 4. הגדרת אוכלוסיית הפוטנציאל 5. סקירת תוצאות מודל ברמת ההצעה 6. סקירת תוצאות הפרויקט – Next Best Offer

חווית המשתמש – איש השיווק בחינת תוצאות ה- NBO תוצרים : טבלת ההצעות הבאות ללקוח המתעדכנת עם הרצת הפרויקט

חווית המשתמש – איש השיווק בחינת תוצאות ה- NBO דוחות משתמש לבחינת התפלגות ההצעות השיווקיות

GSTAT Analytical Recommendation Engine Database Server Analysis Server SQL Server 2005 GSTAT Analytical Recommendation Engine panel Products/other per Customer User Interface Conditions Product Catalog Variables Classification Clean customer list sampling preparation Variables, Type Potential Customers List (including have) Customers Sample Product, Cust, 0/1 Model, Var, 0/1 Modeling per product Recommendation Cust, Prod, Prob*3 Algorithms Calculation Tables Input Tables Results Reporting DAILY / WEEKLY

ארכיטקטורת המחשוב והתפעול מחסן נתונים SQL Server 2005 פנל לקוחות עץ מוצר מוצר-לקוח צ. הטמעה קטלוג מוצרים Real-Time Scoring משתמש GUI אילוצים תהליך Scoring Next Best Offer דוחות מדידה Reporting/ CM

ארכיטקטורת המחשוב והתפעול Real-Time Scoring ביצועים על שרת עם מעבד אחד : 100 קריאות בו זמנית נענו כולן תוך עד 8 שניות (50 מוצרים) SQL Server 2005 פנל לקוחות עץ מוצר מוצר-לקוח אילוצים תהליך Scoring בזמן אמת, נשלחת באמצעות Web Service קריאה לדרוג מחדש בשרת. התוצאות חוזרות במבנה XML שניתן לשלב בקלות בכל אפליקצית CRM Web Service

GSTAT Analytical Recommendation Engine תועלות המערכת לארגון סיוע להצגת ROI על יישום מערכת ה- CRM וה- DWH הארגוני שימוש בכלים אנליטיים מתקדמים לפרסונליזציה של ההצעה השיווקית ללקוח : ראיית לקוח על פני ראיית מוצר יכולת התאמת ההצעות ללקוח ב- Real-Time רשימות פוטנציאל מבוססות מודלים סטטיסטיים, מוכנות לכל מוצר הנמכר ע"י הארגון – Time-To-Market מיידי שיעורי היענות גבוהים יותר – רווחיות גבוהה יותר והחזר השקעה מהיר!

שאלות ותשובות

תודה רבה על ההקשבה !