Data mining w systemach CRM
|
|
- Grażyna Kubicka
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Adam Stawowy Data mining w systemach CRM Summary: As a confluence of data mining and CRM systems, it is now possible to perform data mining on records collected from internal and external sources of information. In this paper we present the successful examples of customer segmentation using data mining techniques. 1. Wprowadzenie W pracy przedstawiono problem segmentacji (klasyfikacji) wielkiej grupy klientów ze względu na potencjalną zyskowność dla przedsiębiorstwa w dłuższej perspektywie czasowej. Funkcjonujące w przedsiębiorstwach systemy ERP nie pozwalają na precyzyjną segmentację klientów, jednakże w połączeniu z systemami zarządzania kontaktami z klientami (ang. CRM) oraz zaawansowanymi technikami zgłębiania danych (ang. data mining) stanowią silne narzędzie do wspomagania decyzji marketingowych. Zdefiniowanie najważniejszych grup klientów pozwala na budowanie efektywnego programu lojalnościowego, pozwala udoskonalić marketing bezpośredni, a przede wszystkim - zwiększyć rentowność przedsiębiorstwa. 2. Zgłębianie danych Zgłębianie danych (ang. Data Mining - DM) definiowane jest jako automatyczne wyszukiwanie istotnych informacji w wielkich bazach danych. Technikami stosowanymi w zgłębianiu danych są drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, indukcja reguł, najbliższego sąsiedztwa i algorytmy ewolucyjne. Częste utożsamianie DM z hurtowniami danych czy zapytaniami ad hoc nie jest uzasadnione. Celem DM jest uproszczenie i automatyzacja statystycznej obróbki danych, prowadzącej od analizy danych źródłowych do konstrukcji modelu aplikacyjnego. Około połowy zastosowań dotyczy marketingu, reszta - szeroko rozumianych finansów (w tym wykrywanie oszustw klientów i pracowników oraz ocena ryzyka kredytowego) [1]. Ze względu na rozwiązywane problemy DM służy do: dr inż., Wydział Zarządzania, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków
2 klasyfikacji (segmentacji) zjawisk np. klientów, prognozowania, wykrywania danych skojarzonych, detekcji zachowań sekwencyjnych. Aczkolwiek zgłębiane danych wywodzi się ze statystyki - różnice między tymi metodami eksploracji danych są znaczące: w tabeli 1. przedstawiono porównanie między metodami statystyki a zgłębianiem danych. Tabela 1. Porównanie statystyki i zgłębiania danych Cecha Statystyka Data mining definicja matematyczne metody zbierania, organizowania i interpretacji danych numerycznych, w szczególności analiza charakterystyk populacji na podstawie próbek automatyczny proces wydobywania znaczących, użytecznych, pierwotnie nieznanych informacji, wzorców, trendów i zależności z wielkich baz danych dane ilościowe ilościowe i opisowe (jakościowe) argumenty numeryczne dowolne : numeryczne, tekstowe orientacja zorientowanie na modele zorientowanie na wzorce podstawowe pojęcia estymacja, prawdopodobieństwo, dystrybuanta, testowanie hipotez, estymacja modeli, predykcja modelowanie prognostyczne, segmentacja baz danych, analiza powiązań, generowanie hipotez główny cel agregacja informacji poprzez odkrywanie struktur wiedzy metody dystrybuanty i estymatory wyniki ogólne modele lokalne zależności, modele łatwe w interpretacji wartość informacyjna wyników znana i ograniczona nieznana i nieograniczona poszukiwanie rozwiązań zalety dla użytkownikó w ograniczone - znamy typ dokładny typ wyników nie jest wyników znany dokładność i przewidywalność prostota i nietrywialne wyniki Na rys. 1 przedstawiono schemat procesu wyszukiwania informacji.
3 System data mining Baza danych Algorytm data mining Trening Testowanie Model Model zweryfikowany historyczne dane treningowe nowe dane historyczne dane testowe Wyniki Rys. 1. Proces zgłębiania danych, źródło: 3. CRM - systemy zarządzania relacjami z klientami Pojęcie CRM nie jest jednoznaczne, jednak można stwierdzić, że do klasy CRM zaliczamy systemy, zawierające większość z wymienionych poniżej modułów [3]: sprzedaż - zarządzanie kontaktami (profile klientów, struktura klientów instytucjonalnych, historia kontaktów sprzedażowych i serwisowych), zarządzanie kontem klienta (czynności sprzedażowe, zamówienia, generowanie ofert), zarządzanie sprzedażą - prognozy i analizy sprzedaży, przydział do konta klienta i przydział do terytorium, monitorowanie statusu klienta i potencjalnych sprzedaży, zarządzanie czasem i terytorium - kalendarz i baza danych pojedynczego użytkownika lub całej grupy, korespondencja - mailing, , faksy, marketing - zarządzanie kampanią, encyklopedia produktów, cenniki, oferty, generator list adresowych, analiza efektywności kampanii, obsługa zgłoszeń handlowych - przyjmowanie i dystrybucja (w obrębie struktur sprzedażowych) informacji o klientach zgłaszających zainteresowanie ofertą, odpowiadających na kampanię, telemarketing - układanie list telefonicznych według definicji grup docelowych, automatyczne wybieranie numeru, zbieranie zamówień,
4 serwis i wsparcie klienta po sprzedaży - przydzielanie, śledzenie i raportowanie zadań, zarządzanie problemem, kontrola zamówienia, gwarancje, informacja - szeroka i łatwa w użyciu funkcja raportowania, często bazująca na OLAP, integracja z systemami ERP - księgowość, produkcja, dystrybucja. synchronizacja danych - pomiędzy urządzeniami przenośnymi i centralną bazą danych i/lub pomiędzy różnymi centralnymi bazami danych i serwerami aplikacji, obsługa i sprzedaż za pośrednictwem sieci internet, call center. Systemy CRM są powszechnie używane przez banki, towarzystwa emerytalne i ubezpieczeniowe, sektor dóbr szybkozbywalnych, farmację, firmy nowej gospodarki oraz instytucje publiczne - szpitale, uniwersytety, urzędy. 4. Integracja DM i CRM Współczesne systemy informatyczne ewoluują w kierunku integracji wielu dotychczas osobnych systemów w jedną, funkcjonalną całość. Trudno sobie wyobrazić działanie systemu CRM bez korzystania z danych zawartych w systemie ERP, podobnie nie wystarczą funkcje raportowania zawarte w systemach CRM do łatwego i efektywnego wydobywania wiedzy. Konieczne jest tu dostarczenie narzędzi data mining do pogłębienia procesu zarządzania kontaktami z klientami. W niniejszym rozdziale podano dwa przykłady wykorzystania zgłębiania danych zawartych w systemach CRM i ERP Zmniejszenie odchodzenia klientów do konkurencji [4] Przedsiębiorstwo ubezpieczeniowe Winterthur Insurance ma w Hiszpanii ponad milion klientów. W 1996 roku nasilił się problem odchodzenia klientów do konkurencji. Jako że pozyskanie nowego klienta jest droższe niż zatrzymanie już istniejącego, a lojalny klient to istotna przewaga konkurencyjna, ustalono, że ograniczenie odpływu klientów jest najważniejszym celem strategii marketingowej. Istniejąca baza danych przedsiębiorstwa zawierała wiele szczegółowych danych o klientach cech dla jednego. Celem analizy danych było opracowanie predykcyjnego modelu odchodzenia klientów. Jako że nie wszystkie dane o klientach mają w tym przypadku znaczenie, w pierwszym etapie - metodą burzy mózgów - wyselekcjonowano grupę 30 cech mogących mieć wpływ na zrywanie umów przez klientów (pozostało więc 30 milionów cech do zanalizowania). Do stworzenia modelu wykorzystano oprogramowanie SPSS
5 Clementine opartego na sieciach neuronowych, który przyporządkował każdemu klientowi prawdopodobieństwo zerwania umowy. Weryfikacja modelu wskazała, że daje on poprawne odpowiedzi w około 65% przypadków. Mając do dyspozycji informacje o tym, którzy klienci są najbardziej skłonni do zrywania umów, Winterthur był w stanie podjąć działania zaradcze - rozeznać potrzeby, zaspokojenie których zatrzyma klientów, zastosować skierowaną właśnie do nich ofertę specjalną, promocję i program lojalnościowy. W rezultacie nastąpiło zmniejszenie odchodzenia klientów i zatrzymywanie najbardziej wartościowych Segmentacja klientów w obszarze e-commerce [5] Firma WebMiner wykonała analizę klientów dla przedsiębiorstwa sprzedającego klimatyzatory za pośrednictwem sieci internet. Założeniem było, że nie wystarczy sama analiza plików zawierających informacje o zachowaniu się klientów podczas odwiedzin strony WWW (ang. log file and clickstream behavior), co jest powszechnie stosowaną praktyką. Celem była identyfikacja preferencji klientów odwiedzających stronę oraz odkrycie ukrytych powiązań między cechami klientów a ich zakupami. Analiza powinna pomóc przedsiębiorstwu w weryfikacji strategii marketingowej. Analizowane przedsiębiorstwo dysponowało danymi ze swego systemu CRM o klientach i tych, którzy odwiedzili stronę WWW, lecz nie dokonali zakupu. Dane te połączono z zagregowanymi danymi demograficznymi w trzech przekrojach. analiza kodów pocztowych (ang. zip code analysis): wykorzystano dostępną bazę kodów z opisem gospodarstw domowych, pogrupowaną wg różnych kryteriów. analiza stylu życia (ang lifestyle analysis): w tym celu połączono bazę danych demograficznych z danymi o gospodarstwach domowych. analiza nieruchomości (ang. real property level analysis): baza danych zawierała dokładne informacje o nieruchomościach i ich właścicielach, w tym wiek i wielkość domu (mieszkania). Po zastosowaniu techniki drzewa decyzyjnego (jedna z technik zgłębiania danych) zidentyfikowano 3 grupy klientów o 3-krotnie większej niż przeciętna skłonności do zakupu klimatyzatorów: imigranci zamieszkujące wschodnie wybrzeże, grupa osób dobrze wykształconych i dobrze zarabiających, młode rodziny imigrantów (hiszpańskojęzyczne). Okazało się ponadto, że klienci ci mieszkali przede wszystkim w kilkunastu ośrodkach stanów New York i New Jersey, gdzie przeważało budownictwo sprzed 1950 roku, bez centralnych systemów klimatyzacyjnych i w większości nie posiadali samochodów.
6 W wyniku przeprowadzonych prac WebMiner zarekomendował przedsiębiorstwu rezygnację z reklamy radiowej na rzecz reklamy w autobusach i metrze (klienci dojeżdżali do pracy tymi środkami transportu). Reklamę bannerową zalecono umieścić na regionalnych stronach przeznaczonych dla młodych mieszkańców wschodniego wybrzeża i - co wydaje się najważniejsze - zalecono przygotować hiszpańskojęzyczną wersję sklepu internetowego. 5. Wnioski końcowe Dzięki zgłębieniu danych zawartych w bazach przedsiębiorstwa można m.in. określić: jacy klienci opuszczają przedsiębiorstwo, jakie jest ryzyko odejścia poszczególnych klientów, cechy klientów gotowych opuścić przedsiębiorstwo, charakterystykę grup klientów, jakie sprzężone produkty są nabywane przez poszczególne grupy klientów (analiza koszykowa). Mając taki zestaw informacji, wzbogacony o analizę satysfakcji i preferencji, przedsiębiorstwo może konstruować skuteczne programy lojalnościowe. Zgłębianie danych pozwala na pełne wykorzystanie posiadanych danych o klientach i transakcjach, umożliwia odkrycie krytycznych informacji, które można przekształcić w przewagę konkurencyjną. Dzięki trafnym decyzjom podjętym na podstawie wyników analiz danych wzrasta konkurencyjność przedsiębiorstwa i - co za tym idzie - jego zyski. Literatura [1] Data, text and web mining: application areas, [2] Parzydło M.: "CRM czyli świadoma sprzedaż", Teleinfo, nr 43, 1999 [3] Redukcja odchodzenia klientów do konkurencji, [4] Thearling K.: An introduction to data mining, [5] WebMiner site: case study,
StatSoft profesjonalny partner w zakresie analizy danych
Analiza danych Data mining Sterowanie jakością Analityka przez Internet StatSoft profesjonalny partner w zakresie analizy danych StatSoft Polska Sp. z o.o. StatSoft Polska Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego
Bardziej szczegółowoCo matematyka może dać bankowi?
Co matematyka może dać bankowi? Biznes zakres pracy matematyków Pomiar i analiza miar detalicznych procesów kredytowych i ubezpieczeniowych, inicjowanie działań zapewniających poprawę efektywności i obniżenie
Bardziej szczegółowoAnaliza danych i data mining.
Analiza danych i data mining. mgr Katarzyna Racka Wykładowca WNEI PWSZ w Płocku Przedsiębiorczy student 2016 15 XI 2016 r. Cel warsztatu Przekazanie wiedzy na temat: analizy i zarządzania danymi (data
Bardziej szczegółowoAnalityka predykcyjna w marketingu i sprzedaży
Analityka predykcyjna w marketingu i sprzedaży Marcin Górzyński Partner Zarządzający Jędrzej Traczykowski Partner Zarządzający Czym jest data mining i analizy predykcyjne? Analiza dużej ilości danych w
Bardziej szczegółowoUdziałowcy wpływający na poziom cen:
Analiza procesu wytwórczego Udziałowcy wpływający na poziom cen: - dostawcy podzespołów - kooperanci - dystrybutorzy - sprzedawcy detaliczni tworzą nowy model działania: Zarządzanie łańcuchem dostaw SCM
Bardziej szczegółowoOd Sumowania do Zarządzania. Konrad Kobylecki Arkadiusz Wiśniewski
Od Sumowania do Zarządzania Konrad Kobylecki Arkadiusz Wiśniewski Podejście tradycyjne Presja kosztowa CFO Marketing Sprzedaż Obsługa Klienta IT Administracja Podejście analityczne Presja ze strony CFO
Bardziej szczegółowoBusiness Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy
Business www.comarch.pl Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Tomasz Matysik Kołobrzeg, 19.11.2009
Bardziej szczegółowoScoring kredytowy w pigułce
Analiza danych Data mining Sterowanie jakością Analityka przez Internet Scoring kredytowy w pigułce Mariola Kapla Biuro Informacji Kredytowej S.A. StatSoft Polska Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 36 30-110
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2012 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoAgencja Interaktywna
Agencja Interaktywna System do skutecznego e-mail marketingu Agencja Interaktywna Fabryka Pikseli 1 System mailingowy 1. Opis systemu. System został stworzony z myślą o podmiotach zamierzających prowadzić
Bardziej szczegółowoAnaliza internetowa czyli Internet jako hurtownia danych
Analiza internetowa czyli Internet jako hurtownia danych Agenda 1. Hurtownie danych, eksploracja danych i OLAP 3. Internet 5. Analiza Internetowa 7. Google Analytics 9. Podsumowanie Hurtownie danych (definicja)
Bardziej szczegółowoSage ACT! Twój CRM! Zdobywaj, zarządzaj, zarabiaj! Zdobywaj nowych Klientów! Zarządzaj relacjami z Klientem! Zarabiaj więcej!
Sage ACT! Twój CRM! Zdobywaj, zarządzaj, zarabiaj! Zdobywaj nowych Klientów! Zarządzaj relacjami z Klientem! Zarabiaj więcej! Sage ACT! Sprawdzone przez miliony Użytkowników i skuteczne rozwiązanie z rodziny
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoSmartReactor szczepionka nie tylko na kryzys
SmartReactor SmartReactor szczepionka nie tylko na kryzys SmartReator to narzędzie gwarantujące wdrożenie trzech krytycznych elementów, niezbędnych do realizacji skutecznej polityki należnościowej: 1 1
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2007 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoPODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE
UNIWERSYTET WARMIŃSKO-MAZURSKI W OLSZTYNIE PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE http://matman.uwm.edu.pl/psi e-mail: psi@matman.uwm.edu.pl ul. Słoneczna 54 10-561
Bardziej szczegółowoNarzędzia IT we współczesnych strategiach utrzymaniowych
Narzędzia IT we współczesnych strategiach utrzymaniowych - NAJNOWSZE TRENDY - Piotr Rzepakowski, CEO Decitum Sp. z o.o. Od predykcji churn, przez analizę retencji do optymalizacji utrzymania Przyszła Analityczny
Bardziej szczegółowoINFOMAGE INFORMATION MANAGEMENT CRM. Innowacyjny system do wsparcia sprzedaży w firmie
INFOMAGE CRM Innowacyjny system do wsparcia sprzedaży w firmie INFOMAGE Infomage CRM O produkcie Infomage CRM jest innowacyjnym systemem do wsparcia sprzedaży w firmie. Budując system Infomage CRM wykorzystaliśmy
Bardziej szczegółowoData Mining Wykład 1. Wprowadzenie do Eksploracji Danych. Prowadzący. Dr inż. Jacek Lewandowski
Data Mining Wykład 1 Wprowadzenie do Eksploracji Danych Prowadzący Dr inż. Jacek Lewandowski Katedra Genetyki Wydział Biologii i Hodowli Zwierząt Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu ul. Kożuchowska 7,
Bardziej szczegółowoPersonalizowane rekomendacje w e-commerce, czyli jak skutecznie zwiększyć przychody w sklepie on-line
Personalizowane rekomendacje w e-commerce, czyli jak skutecznie zwiększyć przychody w sklepie on-line Paweł Wyborski - Agenda Kim jesteśmy Czym są personalizowane rekomendacje Jak powstają rekomendacje,
Bardziej szczegółowoHURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE
BAZY DANYCH HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Adrian Horzyk horzyk@agh.edu.pl Google: Horzyk HURTOWNIE DANYCH Hurtownia danych (Data Warehouse) to najczęściej
Bardziej szczegółowoSkuteczna Strategia CRM - wyzwanie dla organizacji. Artur Kowalski Prometriq
Skuteczna Strategia CRM - wyzwanie dla organizacji Artur Kowalski Prometriq Wrocław, 19-11-2009 Jest tylko jedna strategia sukcesu Polega ona na precyzyjnym zdefiniowaniu docelowego odbiorcy i zaoferowaniu
Bardziej szczegółowoBusiness Intelligence narzędziem wsparcia sprzedaży
Forum Sektora Finansowego 2007 Business Intelligence narzędziem wsparcia sprzedaży Filip Łapiński Konsultant Zarządzający IBM Polska 05/06/2007 Prognozy IBM Institute for Business Value IBM Institute for
Bardziej szczegółowoKorzyści z integracji danych klienta. Seminarium PIU Jakość danych w systemach informatycznych ZU Warszawa 25.03.2009 Przygotowała Ewa Galas
Korzyści z integracji danych klienta Seminarium PIU Jakość danych w systemach informatycznych ZU Warszawa 25.03.2009 Przygotowała Ewa Galas Definicje CDI ( Customer Data Integration) koncepcja integracji
Bardziej szczegółowoProces odkrywania wiedzy z baz danych
Proces odkrywania wiedzy z baz danych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Marcin Czajkowski email: m.czajkowski@pb.edu.pl Świat pełen danych Świat pełen danych Możliwości analizowania i zrozumienia
Bardziej szczegółowoPaweł Gołębiewski. Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl
Paweł Gołębiewski Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl Droga na szczyt Narzędzie Business Intelligence. Czyli kiedy podjąć decyzję o wdrożeniu?
Bardziej szczegółowoAnaliza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU
Analiza danych Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Różne aspekty analizy danych Reprezentacja graficzna danych Metody statystyczne: estymacja parametrów
Bardziej szczegółowoFunkcje analityczne w SAP CRM
Akademia Wiedzy BCC /akademia Funkcje analityczne w SAP CRM Wiedzieć więcej i lepiej Kompletne rozwiązanie CRM SAP CRM bywa postrzegany jako narzędzie służące zautomatyzowaniu procesów interakcji z klientami.
Bardziej szczegółowoBPR Benchmark. Case Study
BPR Benchmark BPR Benchmark to baza wiedzy, która dostarcza ilościowych i jakościowych informacji dotyczących spółek i sektorów, gromadząca informacje o ponad 45 000 spółkach w Polsce. BPR Benchmark umożliwia:
Bardziej szczegółowoRola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy
Rola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy Piotr Czarnas Querona CEO Analityka biznesowa (ang. Business Intelligence) Proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która
Bardziej szczegółowoSystem CRM jako wsparcie procesów sprzedaży i serwisu w przedsiębiorstwach z branży produkcyjnej
System CRM jako wsparcie procesów sprzedaży i serwisu w przedsiębiorstwach z branży produkcyjnej 19 listopada 2009 Targi PROTECH 09 Michał Rok Professional Services Manager, update CRM Sp. z o.o. widok
Bardziej szczegółowow ekonomii, finansach i towaroznawstwie
w ekonomii, finansach i towaroznawstwie spotykane określenia: zgłębianie danych, eksploracyjna analiza danych, przekopywanie danych, męczenie danych proces wykrywania zależności w zbiorach danych poprzez
Bardziej szczegółowoMożliwość dodawania modułów pozwala na dopasowanie oprogramowania do procesów biznesowych w firmie.
zajmuje się wdrażaniem koncepcji CRM Eroica CRM bazującej na najczęściej używanym rozwiązaniu Open Source vtiger. Eroica CRM posiada wiele funkcji ułatwiających zarządzanie relacjami z klientem w kancelarii.
Bardziej szczegółowoKierunek studiów: EKONOMIA Moduł analiz rynkowych
Kierunek studiów: EKONOMIA Moduł analiz rynkowych Kierunek studiów: EKONOMIA Moduł analiz rynkowych Spis treści 1. Dlaczego warto wybrać moduł analiz rynkowych 2. Co po studiach na module analiz rynkowych
Bardziej szczegółowoNOWE TRENDY REKLAMY ONLINE. - Allbiz Międzynarodowe Centrum E-commerce
NOWE TRENDY REKLAMY ONLINE - Allbiz Międzynarodowe Centrum E-commerce PODZIAŁ PREZENTACJI: 1 Potencjał sieci Internet dla rozwoju biznesu. 2 Aktualne sposoby przyciągania klientów przy użyciu globalnej
Bardziej szczegółowoCRM funkcjonalność
CRM 9000 funkcjonalność Logotec CRM9000 Web Edition jest systemem klasy CRM (Zarządzanie Relacjami z Klientem) autorstwa Logotec Engineering Group producenta znanego systemu zarządzania dokumentami i przepływem
Bardziej szczegółowoDOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE:
DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: DATAMINING 1 S t r o n a WSTĘP Czyli jak zastąpić wróżenie z fusów i przysłowiowego nosa, statystyką i modelami ekonometrycznymi. Niniejszy dokument,
Bardziej szczegółowo!!!!!!!!!!! PORTFOLIO: Analiza zachowań użytkowników serwisów internetowych. Autorzy: Marek Zachara
PORTFOLIO: Analiza zachowań użytkowników serwisów internetowych Autorzy: Marek Zachara Opis merytoryczny Cel naukowy (jaki problem wnioskodawca podejmuje się rozwiązać, co jest jego istotą, co uzasadnia
Bardziej szczegółowodr inż. Olga Siedlecka-Lamch 14 listopada 2011 roku Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Eksploracja danych
- Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska 14 listopada 2011 roku 1 - - 2 3 4 5 - The purpose of computing is insight, not numbers Richard Hamming Motywacja - Mamy informację,
Bardziej szczegółowoZalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel
według przewidywań internetowego magazynu ZDNET News z 8 lutego 2001 roku eksploracja danych (ang. data mining ) będzie jednym z najbardziej rewolucyjnych osiągnięć następnej dekady. Rzeczywiście MIT Technology
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE RELACJAMI Z KLIENTEM system CRM. Ewa Woźniak, Krzysztof Wieczorek gr. MSP2
ZARZĄDZANIE RELACJAMI Z KLIENTEM system CRM Ewa Woźniak, Krzysztof Wieczorek gr. MSP2 SYSTEM CRM (Customer Relationship Management) CRM to jedna z wielu strategii marketingowych, która ma za zadanie nawiązanie
Bardziej szczegółowoAutomatyzacja Procesu SprzedaŜy
Automatyzacja Procesu SprzedaŜy Sales Force Automation (SFA) jest istotną funkcją systemu OM CRM, poniewaŝ usprawnia i zwiększa przebieg procesu sprzedaŝy całego zespołu Twojej Firmy. SFA obejmuje kluczowe
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoBudowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego
Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego Dorota Witkowska Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Wprowadzenie Sztuczne
Bardziej szczegółowoZaplanuj wzorową kampanię. Direct Mail. Instrukcja krok po kroku. Zaplanuj kampanię Direct Mail: Instrukcja krok po kroku
Zaplanuj wzorową kampanię Direct Mail Instrukcja krok po kroku 1 Przesyłki Direct Mail to skuteczne i precyzyjne narzędzie marketingowe, które pomoże Tobie z sukcesem rozwijać Twój biznes. Aby jednak zacząć,
Bardziej szczegółowoSystem CRM jako wsparcie procesów sprzedaży i serwisu w przedsiębiorstwach z branży produkcyjnej
System CRM jako wsparcie procesów sprzedaży i serwisu w przedsiębiorstwach z branży produkcyjnej bez inwestycji» Nasi klienci odnoszą więcej sukcesów. Michał Rok CEE Business Unit Director, Update CRM
Bardziej szczegółowo> funkcjonalność aplikacji
Oferowane przez Bankier.pl narzędzie umożliwia pracownikom Banku porównanie jakości i istotnych cech swoich produktów z podobnymi oferowanymi przez inne Banki. Bazy danych o produktach finansowych aktualizowane
Bardziej szczegółowoBadania Marketingowe. Kalina Grzesiuk
Badania Marketingowe Kalina Grzesiuk definicja Badania marketingowe systematyczny i obiektywny proces gromadzenia, przetwarzania oraz prezentacji informacji na potrzeby podejmowania decyzji marketingowych.
Bardziej szczegółowoTransformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn
Uniwersytet Technologiczno Przyrodniczy im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich w Bydgoszczy Wydział Mechaniczny Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Bogdan ŻÓŁTOWSKI W pracy przedstawiono proces
Bardziej szczegółowoModuł ankiet. Kompleksowe rozwiązanie e-mail marketingowe
Moduł ankiet Kompleksowe rozwiązanie e-mail marketingowe WPROWADZENIE System SARE udostępnia moduł umożliwiający przeprowadzanie zaawansowanych badań internetowych. Dostępne w ramach systemu narzędzie,
Bardziej szczegółowoOd początku. Dlaczego mówimy o danych? - Nowa gospodarka. Tradycja vs. nowość. Znaczenie informacji w organizacjach innowacyjnych CRM
Od początku Znaczenie informacji w organizacjach innowacyjnych CRM Informacja marketingowa jest obecnie krytycznym zasobem każdej organizacji Może być ona łatwo gromadzona, dzięki wszelkiego rodzaju rozwiązaniom
Bardziej szczegółowoWidzenie komputerowe (computer vision)
Widzenie komputerowe (computer vision) dr inż. Marcin Wilczewski 2018/2019 Organizacja zajęć Tematyka wykładu Cele Python jako narzędzie uczenia maszynowego i widzenia komputerowego. Binaryzacja i segmentacja
Bardziej szczegółowoMarketing Automation
Zarządzanie kontaktami Monitoring kontaktów Ocena kontaktów Programy i algorytmy marketingowe Integracja z Social Media, epr i monitoringiem internetu Najbardziej kompleksowe, intuicyjne i skuteczne rozwiązanie
Bardziej szczegółowoObsługa e-marketingowa Salonu z Aplikacją Gabi.NET.pl. Natalia Waldowska, Gabi.NET w sieci
Obsługa e-marketingowa Salonu z Aplikacją Gabi.NET.pl Natalia Waldowska, Gabi.NET w sieci Internet- platforma komunikacji między Salonem, a Klientem Gwałtowny rozwój nowych technologii sprawił, że pojawiły
Bardziej szczegółowoJak wdrożyć CRM w małej i średniej firmie? Dariusz Mazur, Madar
Jak wdrożyć CRM w małej i średniej firmie? Dariusz Mazur, Madar Plan wystąpienia Podstawowe definicje System informatyczny dla MSP Pięć kroków udanego wdrożenia Podsumowanie Co to jest CRM Posiadanie takiej
Bardziej szczegółowoCRM VISION FUNKCJE SYSTEMU
www.crmvision.pl CRM VISION FUNKCJE SYSTEMU www.crmvision.pl CRM VISION FUNKCJE SYSTEMU CRM Vision to nowoczesne, bezpieczne oprogramowanie wspomagające zarządzanie firmą poprzez usprawnienie przepływu
Bardziej szczegółowoOFERTA REKLAMY ADWORDS
OFERTA REKLAMY ADWORDS ZACZNIJ REKLAMOWAĆ SIĘ W GOOGLE Daj się znaleźć potencjalnym klientom dokładnie w momencie, gdy szukają w Google oferty takiej jak Twoja. Zapłacisz tylko wtedy, gdy klikną reklamę
Bardziej szczegółowoOprogramowanie systemu B2B zakup licencji na oprogramowanie umożliwiające zarządzanie informacjami o produktach:
ZAŁĄCZNIK NR 1 Dodatkowe informacje dotyczące systemu informatycznego B2B - zakres prac. Opracowanie systemu informatycznego (wykonanie, instalacja i konfiguracja / wdrożenie oraz usługi szkoleniowe) System
Bardziej szczegółowoDołącz do grona zadowolonych użytkowników systemu Belisama4CRM
Czym jest CRM? Termin CRM, czyli Customer Relationship Management, ma wiele definicji i jest dość szerokim pojęciem. W ogólnym zarysie jest to takie zarządzanie relacjami z klientem, które ma prowadzić
Bardziej szczegółowoAutomatyzacja Procesów Biznesowych. Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw
Automatyzacja Procesów Biznesowych Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw Rodzaje przedsiębiorstw Produkcyjne największe zapotrzebowanie na kapitał, największe ryzyko Handlowe kapitał obrotowy, średnie ryzyko
Bardziej szczegółowoPrzedmowa... 7 1. System zarządzania jakością w przygotowaniu projektów informatycznych...11
Spis treści Przedmowa... 7 1. System zarządzania jakością w przygotowaniu projektów informatycznych...11 1.1. Wprowadzenie...11 1.2. System zarządzania jakością...11 1.3. Standardy jakości w projekcie
Bardziej szczegółowoInternetowy system e-crm do obsługi biura podróży. Marek Bytnar, Paweł Kraiński
Internetowy system e-crm do obsługi biura podróży Marek Bytnar, Paweł Kraiński Cele pracy utworzenie nowoczesnego systemu CRM dla biura podróży, które oferuje swoje usługi przez Internet zaproponowanie
Bardziej szczegółowoOdkryj w danych to, co najważniejsze
Odkryj w danych to, co najważniejsze W erze data lake ów posiadanie bazy danych jest absolutnym minimum dla efektywnego prowadzenia biznesu, szczególnie w Sieci. Każda dobrze zarządzana, nowo utworzona
Bardziej szczegółowoEmapa GeoMarketing. Opis produktu
Emapa GeoMarketing Opis produktu Spis treści: 1. Opis produktu... 3 1.1 Korzyści związane z posiadaniem aplikacji... 3 2. Zastosowania... 3 3. Moduły funkcjonalne... 4 4. Zasoby mapowe... 5 5. Przykładowe
Bardziej szczegółowoKierunki rozwoju firmy Decyzje o wyborze rynków Decyzje inwestycyjne Rozwój nowych produktów Pozycjonowanie. Marketing strategiczny
Badania marketingowe dr Grzegorz Mazurek Istota badań Podejmowanie decyzji odbywa się na bazie doświadczenia, wiedzy oraz intuicji. Podejmowanie decyzji wiąże się automatycznie z ryzykiem poniesienia porażki
Bardziej szczegółowosystemy informatyczne SIMPLE.ERP Budżetowanie dla Jednostek Administracji Publicznej
SIMPLE systemy informatyczne SIMPLE.ERP Budżetowanie dla Jednostek Administracji Publicznej SIMPLE.ERP Budżetowanie dla Jednostek Administracji Publicznej to nowoczesny system informatyczny kompleksowo
Bardziej szczegółowoCRM. Relacje z klientami.
CRM. Relacje z klientami. Autor: Jill Dyche Książka przeznaczona jest dla wielu czytelników -- od menedżerów do użytkowników Część 1. skierowana jest do kadry zarządzającej, menedżerów projektów oraz ludzi
Bardziej szczegółowoTWÓJ MARKETING BEZPOŚREDNI
TWÓJ MARKETING BEZPOŚREDNI cloud.callcenter Cloud.CallCenter to innowacyjne call center wspierające procesy sprzedaży i umożliwiające monitorowanie pracy telemarketerów. Cloud.CallCenter tym różni się
Bardziej szczegółowoCRM w logistyce. Justyna Jakubowska. CRM7 Specjalista Marketingu
CRM w logistyce Justyna Jakubowska CRM7 Specjalista Marketingu CRM w logistyce Prezentacja firm more7 Polska dostawca systemu CRM Autor i producent systemu do zarządzania relacjami z klientem CRM7; Integrator
Bardziej szczegółowoRobotic Process Automation
Robotic Process Automation Co to jest Robotic Process Automation? Naśladowanie powtarzalnych czynności wykonywanych przez pracownika w istniejących systemach informatycznych przez inny program komputerowy
Bardziej szczegółowoOferta na system Marketing Automation SALESmanago z bezpłatnym pakietem aktywacyjnym
Oferta na system Marketing Automation SALESmanago z bezpłatnym pakietem aktywacyjnym SALESmanago to pierwszy polski i jeden z pierwszych w Europie systemów marketing automation z którego korzysta kilkaset
Bardziej szczegółowoContent marketing - o tym jak ważne jest tworzenia i dystrybucja dedykowanych i wartościowych treści do zdefiniowanych grup odbiorców
2012 Content marketing - o tym jak ważne jest tworzenia i dystrybucja dedykowanych i wartościowych treści do zdefiniowanych grup odbiorców Grzegorz Błażewicz Kampania marketingowa e-usługi Rzeszów, 24
Bardziej szczegółowoWykorzystanie i monitorowanie scoringu
Analiza danych Data mining Sterowanie jakością Analityka przez Internet Wykorzystanie i monitorowanie scoringu Tomasz Sudakowski Biuro Informacji Kredytowej S.A. StatSoft Polska Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego
Bardziej szczegółowoIstnieje możliwość prezentacji systemu informatycznego MonZa w siedzibie Państwa firmy.
system informatyczny wspomagający monitorowanie i planowanie zapasów w przedsiębiorstwie System informatyczny MonZa do wspomagania decyzji managerskich w obszarze zarządzania zapasami jest odpowiedzią
Bardziej szczegółowoFinanse i Rachunkowość
Wydział Nauk Ekonomicznych i Technicznych Państwowej Szkoły Wyższej im. Papieża Jana Pawła II w Białej Podlaskiej Zestaw pytań do egzaminu licencjackiego na kierunku Finanse i Rachunkowość 1 Zestaw pytań
Bardziej szczegółowoWykład: Badania marketingowe
Wykład: Badania marketingowe Proces podejmowania decyzji Krok 1 Krok 2 Krok 3 Krok 4 Krok 5 Definiowanie problemu Określanie czynników decyzyjnych Zbieranie odpowiednich informacji Wybór najlepszego rozwiązania
Bardziej szczegółowoOprogramowanie Naso CC
Oprogramowanie Naso CC klient CTI, statystki połączeń i Call Center wersja 2.5 CTI Solutions O firmie CTI Solutions Wieloletnie doświadczenie w tworzeniu systemów informatycznych i telekomunikacyjnych
Bardziej szczegółowoSpojrzenie na systemy Business Intelligence
Marcin Adamczak Nr 5375 Spojrzenie na systemy Business Intelligence 1.Wprowadzenie. W dzisiejszym świecie współczesna organizacja prędzej czy później stanie przed dylematem wyboru odpowiedniego systemu
Bardziej szczegółowoCo to jest Business Intelligence?
Cykl: Cykl: Czwartki z Business Intelligence Sesja: Co Co to jest Business Intelligence? Bartłomiej Graczyk 2010-05-06 1 Prelegenci cyklu... mariusz@ssas.pl lukasz@ssas.pl grzegorz@ssas.pl bartek@ssas.pl
Bardziej szczegółowoEtapy przygotowań do przeprowadzenia badań marketingowych. dr Grzegorz Kotliński, Katedra Bankowości AE w Poznaniu
1 Etapy przygotowań do przeprowadzenia badań marketingowych 2 Badania marketingowe a funkcje marketingu Analiza otoczenia Analiza klientów Planowanie produktów i usług Planowanie dystrybucji Planowanie
Bardziej szczegółowoMarketing bezpośredni. Koncepcja - zarządzanie - instrumenty Mariusz Trojanowski
Marketing bezpośredni. Koncepcja - zarządzanie - instrumenty Mariusz Trojanowski Zagadnienia omówione w książce są przedstawione w trzech wymiarach: koncepcyjnym - usystematyzowanie wiedzy na temat marketingu
Bardziej szczegółowoSystem Obsługi Wniosków
System Obsługi Wniosków Wersja 2.0 1 System Obsługi Wniosków wersja 2.0 System Obsługi Wniosków to nowoczesne rozwiązanie wspierające proces obsługi wniosków o produkty bankowe. Pozwala na przyjmowanie,
Bardziej szczegółowoOd początku. Dlaczego mówimy o danych? - Nowa gospodarka. Znaczenie informacji w organizacjach innowacyjnych CRM
Znaczenie informacji w organizacjach innowacyjnych CRM Od początku Informacja marketingowa jest obecnie krytycznym zasobem każdej organizacji Może być ona łatwo gromadzona, dzięki wszelkiego rodzaju rozwiązaniom
Bardziej szczegółowoLp. Potencjalny temat (problematyka) pracy dyplomowej 1 Adaptacja nowych technologii w celu poprawy skuteczności personelu sprzedażowego firmy
Lp. Potencjalny temat (problematyka) pracy dyplomowej Charakter pracy 1 Adaptacja nowych technologii w celu poprawy skuteczności personelu sprzedażowego firmy Projekt organizacyjny 2 Alternatywne koncepcje
Bardziej szczegółowoSystemy informatyczne orężem walki sprzedawcy energii w walce o klienta. Warszawa 06.06.2008
Systemy informatyczne orężem walki sprzedawcy energii w walce o klienta Warszawa 06.06.2008 Agenda wystąpienia Zachowania Sprzedawców Energii w obliczu deregulacji; Różne wizje postawy konkurencyjnej w
Bardziej szczegółowoCommunity Manager quiz
Community Manager quiz Moduł 1: Marketing cyfrowy 1. Uzupełnij definicję e-handlu, zaznaczając odpowiednie kratki (zaznacz wszystkie poprawne odpowiedzi) a) Handel elektroniczny odnosi się do transakcji
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do technologii informacyjnej.
Wprowadzenie do technologii informacyjnej. Data mining i jego biznesowe zastosowania dr Tomasz Jach Definicje Eksploracja danych polega na torturowaniu danych tak długo, aż zaczną zeznawać. Eksploracja
Bardziej szczegółowoOrganizacja obszaru sprzedaży energii i obsługi klienta w Grupie TAURON. Jachranka, 22.10.2010r.
Organizacja obszaru sprzedaży energii i obsługi klienta w Grupie TAURON Dotychczasowa organizacja obszaru sprzedaży i obsługi klienta w Grupie TAURON ENION Energia Sp. z o.o. ul. Łagiewnicka 60 30-417
Bardziej szczegółowoKluczowe zasoby do realizacji e-usługi Warszawa, 16 października 2012. Maciej Nikiel
2012 Zasoby wiedzy w e-projekcie. Technologie informatyczne, oprogramowanie - zdefiniowanie potrzeb, identyfikacja źródeł pozyskania. Preferencje odnośnie technologii informatycznych. Maciej Nikiel Kluczowe
Bardziej szczegółowoZarządzanie bazą danych
-1- Kampania SMS Kampanie SMS to bardzo efektywne narzędzie marketingu bezpośredniego. Łączy w sobie prostotę i zwięzłość przekazu wraz z niemal stu procentową pewnością odebrania i przeczytania wiadomości
Bardziej szczegółowoData Mining Kopalnie Wiedzy
Data Mining Kopalnie Wiedzy Janusz z Będzina Instytut Informatyki i Nauki o Materiałach Sosnowiec, 30 listopada 2006 Kopalnie złota XIX Wiek. Odkrycie pokładów złota spowodowało napływ poszukiwaczy. Przeczesywali
Bardziej szczegółowoZintegrowany System Informatyczny (ZSI)
Zintegrowany System Informatyczny (ZSI) ZSI MARKETING Modułowo zorganizowany system informatyczny, obsługujący wszystkie sfery działalności przedsiębiorstwa PLANOWANIE ZAOPATRZENIE TECHNICZNE PRZYGOTOWANIE
Bardziej szczegółowoAUDYT MARKETINGOWY- SAMOOCENA PROCESÓW/FUNKCJI W PRZEDSIĘBIORSTWIE
AUDYT MARKETINGOWY- SAMOOCENA PROCESÓW/FUNKCJI W PRZEDSIĘBIORSTWIE Proszę samodzielnie ocenić procesy/funkcje w przedsiębiorstwie: 0 Proces/funkcja nie występuje 1 Proces/funkcja zaczyna dopiero się rozwijać
Bardziej szczegółowoUlotka informacyjna HelpDesk SoftwareStudio Sp. Z o.o. (Oparte na OTRS 3.1.10)
60-349 Poznań, ul. Ostroroga 5 Tel. 061 66 90 641, 061 66 90 642 061 66 90 643, 061 66 90 644 Fax. 061 86 71 151 mail: poznan@softwarestudio.com.pl Ulotka informacyjna HelpDesk SoftwareStudio Sp. Z o.o.
Bardziej szczegółowoMarcin Adamczak Jakub Gruszka MSP. Business Intelligence
Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP Business Intelligence Plan Prezentacji Definicja Podział Zastosowanie Wady i zalety Przykłady Historia W październiku 1958 Hans Peter Luhn pracownik działu badań w IBM
Bardziej szczegółowoZałącznik nr 6 - Brief Komercjalizacyjny planowanego przedsięwzięcia typu spin off ... ... ... Rynek
Załącznik nr 6 - Brief Komercjalizacyjny planowanego przedsięwzięcia typu spin off Numer projektu*: Tytuł planowanego przedsięwzięcia:......... Rynek Jaka jest aktualna sytuacja branży? (w miarę możliwości
Bardziej szczegółowoTSM TIME SLOT MANAGEMENT
TSM TIME SLOT MANAGEMENT System zarządzania zamówieniami i oknami czasowymi dostaw Spis treści O Firmie Nam zaufali Możliwości rozwiązań О produkcie Bezpieczeństwo i dostęp do informacji Problemy produkcyjne
Bardziej szczegółowoPolityka prywatności 1. Definicje: 1.1. Administrator sesyjne stałe kontekstowa behawioralna www Urządzenie Użytkownik
Polityka prywatności 1. Definicje: 1.1. Administrator - oznacza Greifbau Sp. z o. o. z siedzibą na ul. Morelowa 15, 30-222 Kraków, NIP: 677-236-72-58, 1.2. Cookies - oznacza dane informatyczne, w szczególności
Bardziej szczegółowoVirtual CRM STAĆ CIĘ NA INNOWACJE. Systemy Call Center Sp. z o.o. ul. Wilcza 31/1A, 00-544 Warszawa
Virtual CRM STAĆ CIĘ NA INNOWACJE Systemy Call Center Sp. z o.o. ul. Wilcza 31/1A, 00-544 Warszawa tel.: 00 48 222 286 286 fax: 00 48 227 450 201 e-mail: info@systemycallcenter.pl www.systemycallcenter.pl
Bardziej szczegółowoGemini Cloud Project Case Study
Gemini Cloud Project Case Study business model and integration/implementation aspects Maciej Morawski - Gemini Cloud Polska Gemini Cloud Usługi IT od 1995 10+ lat doświadczenia w projektach międzynarodowych
Bardziej szczegółowo