PS ACRM

MODELE PREDYKCYJNE dla UPSELLINGU I CROSSELINGU

Dedykowany model danych pod przygotowywanie rekomendacji sprzedażowych (up-sell, cross-sell i antychurn ).

Modele PRZYPISUJĄCE RYZYKO REZYGNACJI Z USŁUG i ODEJŚCIA KLIENTA

Dedykowany model danych umożliwiający określenie ryzyka odejścia klienta.

DEDYKOWANY DATA MART

PS ACRM korzysta z własnego data martu, dedykowanego pod potrzeby analiz CRM. Zakłada on  integrację z zewnętrznymi systemami poprzez interfejsy webservices, bazodanowe lub plikowe. Dla użytkowników biznesowych  i analityków przygotowane są specjalne tablice tematyczne pozwalające przyspieszyć pracę nad budową nowych modeli. Dedykowany data mart pozwala w łatwy sposób integrować wyniki analiz z procesami biznesowymi organizacji.

REKOMENDACJE NEXT BEST ACTION

PS ACRM pozwala oszacować wartość klienta, zagrożenie utratą klienta i prawdopodobieństwo zakupu  konkretnych produktów.

Informacje te wykorzystuje się do generowania rekomendacji sprzedażowych podczas kontaktu klienta z konsultantem, sprzedawcą lub systemem informatycznym.

REKOMENDACJE W CZASIE RZECZYWISTYM NA PODSTAWIE WYPOWIEDZI KLIENTA

Rekomendacje produktowe mogą być generowane  w czasie rzeczywistym . Najskuteczniejsze są wtedy gdy zostaną oparte o wyniki modeli predykcyjnych z informacjami kontekstowymi. Podczas rozmowy konsultant może wpisać do systemu uwagi klienta. Dzięki technologii text miningu PS ACRM „zrozumie” opisywany problem i zarekomenduje działania  z zakresu crossselingu, upsellingu i  antychurn.

WIELOASPEKTOWA ANALIZA KLIENTÓW

Grupy docelowe kampanii są budowane na podstawie analizy zachowań klientów. Zaawansowane algorytmy A.I. umożliwiają wytypowanie powodów zakupu określonych produktów, a analiza predykcyjna  pozwala na wytypowanie klientów, którzy dokonają zakupu w przyszłości.

LTV

PS ACRM pozwala oszacować przyszłą wartość klienta. Pozwala to na odpowiednią segmentację klientów i dobranie adekwatnych działań biorących pod uwagę zarówno obecną jak i przyszłą wartość klienta.

Segmentacja klientów pod kątem użytkowania produktów

Podzielenie klientów  ze względu na sposób użytkowania produktów pozwala dołożyć kolejny, bardzo wartościowy, wymiar do segmentacji biznesowej. Umożliwia na przykład rozróżnienie klientów, którzy traktują  nasz bank jako podstawowy i tych, którzy traktują go jako uzupełniający i przygotowanie dedykowanych działań dla obydwu grup.

SAMODZIELNE BUDOWANIE MODELI PREDYKYCJNYCH

PS ACRM pozwala na samodzielne budowanie przez zespół analityków dostosowanych do potrzeb organizacji modeli predykcyjnych. Wraz z organizowaniem odpowiedniego monitoringu efektywności.

WIELOASPEKTOWOŚĆ W BUDOWANIU KAMPANII

ACRM pozwala przewidzieć najbardziej opłacalny  scenariusz realizacji kampanii. Uwzględnia przy ty tak różnorodne aspekty jak sposób kontaktu z klientem, kanał sprzedaży, cel kampanii, ich powiązania z innymi kampaniami oraz marzę.  

PRECYZYJNE TARGETOWANIE

Techniki sztucznej inteligencji pozwalają precyzyjniej przewidywać efektywność kampanii na bazie dostępnych danych historycznych.  Dzięki temu można optymalizować bazę klientów pod kątem konwersji. Pozwala to nie tylko na zmniejszenie kosztów (np. mniejsza ilość wysłanych maili przy zachowaniu lub zwiększeniu efektu sprzedażowego), ale też na  zmniejszenie ilości niechcianych komunikatów i „zachowanie” uwagi klienta na potrzeby innych, lepiej dopasowanych ofert.

CUSTOER EXPERIENCE APPROACH

Szybka integracja z PS HORIZON pozwala wykorzystać w ramach PS ACRM  także  informacje zwrotne od klientów, m.in.

• poziom satysfakcji
• opinie o poszczególnych produktach

MONITORING EFEKTYWNOŚCI

Istotnym elementem systemu jest monitoring efektywności kampanii pozwalający na bieżącą i wysokopoziomową ocenę działań.  Przygotowane zgodnie ze standardami raporty wykorzystują dedykowane KPI.

DOSTOSOWANIE DO ORGANIZACJI

Oprócz wykorzystania zaawansowanej analityki PS ACRM pozwala nałożyć dodatkowe, dostosowane do kontekstu działalności organizacji, warunki na kampanie.