БИЗНЕС-СЕТЬ KINETICS CRM CALL-ЦЕНТРЫ ERP ECM ITSM PM АБС SEC
    
   
О CALL-ЦЕНТРАХ НОВОСТИ АНАЛИТИКА CALL-ЦЕНТРЫ ПОСТАВЩИКИ АУТСОРСИНГ КАРЬЕРА ФОРУМ  
НОВОСТИ
ЛЕНТА НОВОСТЕЙ
RSS-ЛЕНТА НОВОСТЕЙ
СОБЫТИЯ И МЕРОПРИЯТИЯ
ИНТЕРВЬЮ
НОВОСТИ НА ФОРУМЕ
БЛОГ


Gartner, ISM, Forrester Research, CRM TOP AWARDS и другие


  

Суперпредложение для вендоров и внедренцев!
Реклама и PR в одном пакете.


ЭКСПЕРТЫ CALLONLINE

Не можете выбрать оборудование или программное обеспечение для колл-центра? Мы вам поможем!


 
ЧТО ТАКОЕ CALL-ЦЕНТР
Call-Центр - операторский центр обработки контактов, который позволит Вам обеспечить повышение уровня обслуживания абонентов за счет более оперативной, дешевой и качественной обработки запросов по телефонному и иным каналам связи. Call-центр включает в себя комплекс программных и технических решений для обеспечения оперативного обслуживания заказов и запросов клиентов, проведения маркетинговых опросов, рассылок.
Определение call-центра может иметь, например, следующую формулировку: это совокупность аппаратных и программных средств и алгоритмов, предназначенных для регистрации заявок пользователей, их маршрутизации, контроля решения задач и выдачи результирующей информации пользователю.
 
НОВОСТИ

19/05/2018

«Рив Гош» внедрил систему предсказания поведения покупателей



«Рив Гош» внедрил обучаемую систему предсказания поведения покупателей на базе Machine Learning (ML), разработанную компанией «Инфосистемы Джет» специально для этого ритейлера косметики. Об этом говорится в сообщении разработчика. Решение выполняет два ключевых сценария. Первый — выявление из всех держателей карт лояльности (2,6 млн человек) тех, кто потенциально может совершить покупку в ближайшие 2 недели. Второй сценарий — создание прогноза ТОП-2 по каждому из клиентов, определяя конкретные позиции до уровня артикула, которые купит клиент. Обладая этими данными, компания может существенно повысить вероятность тех или иных продаж, своевременно предлагая скидки интересующему сегменту клиентов, а также снизить затраты на их привлечение. При этом размер самой скидки в рамках допустимых значений система рассчитывает для каждого покупателя индивидуально. Прогностическое решение использует комплекс методов машинного обучения. Были для этого использованы данные о покупках за 2017 год, которые есть в CRM-системе. Анализируя скрытые закономерности, ML-система выделила целевой сегмент покупателей и предсказала вероятные позиции в их чеках. Следующим этапом была произведена контрольная рассылка по требуемой категории клиентов, а затем — анализ фактических результатов (покупок). В выявленной группе клиентов повторные обращения за покупками составили около 47% (тогда как в среднем по клиентской базе этот показатель равен 22%). Кроме того, их средний чек оказался на 42% больше, чем у остальных покупателей. Таким образом, методами машинного обучения удалось определить «золотой сегмент» держателей карт лояльности. За выбранный промежуток времени они принесли компании порядка 7% дохода, составляя всего 1% от общей клиентской базы. Состав, численность и параметры данного сегмента меняются динамически, и система учитывает это в режиме реального времени. Таким образом, ритейлер получил возможность повысить лояльность клиентов, увеличить продажи и снизить издержки на маркетинговые акции за счет адресной работы с потенциальными покупателями.



Обсудить на форуме >>>


Посмотреть все новости >>>



 
О проекте Конфиденциальность Реклама на портале Карта сайта Напишите нам!  
Copyright © 2008 - 2018 Портал CALLONLINE.RU и Бизнес-сеть "Kinetics". All rights reserved.