Analitički modul
i Big Data
Modul omogućava strimovanje podataka u realnom vremenu iz različitih izvora na jednom centralizovanom mestu, koristeći širok rang modela mašinskog učenja, kako bi pomogli kompanijama da kreiraju i neguju data-driven kulturu.
Da li znate da 84% kompanija smatra da im veštačka inteligencija omogućava ostvarivanje konkurentske prednosti?
Kompanija koja uspe da reaguje na potrebe klijenata u realnom vremenu i ponudi prave proizvode / usluge na željenom kanalu postaće klijentov prvi izbor i lider na tržištu.
Sa druge strane oni koji ne uspeju da prihvate veštačku inteligenciju (AI) i koristi od korišćenja podataka, rizikuju da zaostanu iza onih koji to čine. Posmatranjem i osluškivanjem potreba klijenata, kompanije mogu maksimizirati stopu zadržavanja, privući nove klijente i ubrzati se u digitalnu budućnost.
Da li znate da 84% kompanija smatra da im veštačka inteligencija omogućava ostvarivanje konkurentske prednosti?
Kompanija koja uspe da reaguje na potrebe klijenata u realnom vremenu i ponudi prave proizvode / usluge na željenom kanalu postaće klijentov prvi izbor i lider na tržištu.
Sa druge strane oni koji ne uspeju da prihvate veštačku inteligenciju (AI) i koristi od korišćenja podataka, rizikuju da zaostanu iza onih koji to čine. Posmatranjem i osluškivanjem potreba klijenata, kompanije mogu maksimizirati stopu zadržavanja, privući nove klijente i ubrzati se u digitalnu budućnost.
Tok procesa
PRIKUPLJANJE
I PROCESUIRANJE
PODATAKA
Iskorišćavanje velike količine prikupljenih podataka
za sticanje osnovnih uvida u ponašanje korisnika.
RAZVOJ
MODELA
MAŠINSKOG UČENJA
Predviđanje ponašanja korisnika korišćenjem AI predviđanja i ML algoritama visokih performansi.
POVEĆANJE
BAZE
KORISNIKA
Stvaranje personalizovanih iskusnih i jakih odnosa zasnovanih na dubokom razumevanju korisnika.
Napredna analitika
Modeli mašinskog učenja omogućavaju kompanijama da prilagode pristup svojim korisnicima, razumeju njihove potrebe i kreiraju i uspešno optimizuju putovanja korisnika. Analitički modul sastoji se od širokog spektra ML modela, koji je podeljen u tri grupe. To su: osnovni modeli, modeli potrošnje i modeli povezani sa događajima.
Napredna analitika
Modeli mašinskog učenja omogućavaju kompanijama da prilagode pristup svojim korisnicima, razumeju njihove potrebe i kreiraju i uspešno optimizuju putovanja korisnika. Analitički modul sastoji se od širokog spektra ML modela, koji je podeljen u tri grupe. To su: osnovni modeli, modeli potrošnje i modeli povezani sa događajima.
Modul Signalizacija događaja
Svaka akcija korisnika predstavlja okidač za signalizaciju u realnom vremenu koji omogućava kompanijama da stvore visoko personalizovani pristup, sprovedu lagano i precizno targetiranje i reaguju na vreme. Iza praćenja ogromnog broja događaja u realnom vremenu stoji napredni modul složene obrade događaja. Ovaj modul omogućava kompaniji da kreira agregirane događaje koji se signaliziraju kada se pojave. Zaposleni u kompaniji mogli su da postavljaju pravila u skladu sa svojim potrebama. Dalje, modeli povezani sa događajima pružaju značajnu fleksibilnost u identifikovanju pravih kupaca.
BANKARSKA INDUSTRIJA
Ako banka definiše neki specifičan događaj sa sledećim pravilima:
Kad god su ispunjeni ovi uslovi, kupcu koji ih je ispunio može se dodeliti odgovarajuća ponuda (na primer: gotovinski zajam).
Modul Signalizacija događaja
Svaka akcija korisnika predstavlja okidač za signalizaciju u realnom vremenu koji omogućava kompanijama da stvore visoko personalizovani pristup, sprovedu lagano i precizno targetiranje i reaguju na vreme. Iza praćenja ogromnog broja događaja u realnom vremenu stoji napredni modul složene obrade događaja. Ovaj modul omogućava kompaniji da kreira agregirane događaje koji se signaliziraju kada se pojave. Zaposleni u kompaniji mogli su da postavljaju pravila u skladu sa svojim potrebama. Dalje, modeli povezani sa događajima pružaju značajnu fleksibilnost u identifikovanju pravih kupaca.
BANKARSKA INDUSTRIJA
Ako banka definiše neki specifičan događaj sa sledećim pravilima:
Kad god su ispunjeni ovi uslovi, kupcu koji ih je ispunio može se dodeliti odgovarajuća ponuda (na primer: gotovinski zajam).
Modul Sistem ranog upozorenja
Modul Sistem ranog upozorenja je pokrenut modelom mašinskog učenja koji predviđa status kompanije ili klijenta malog preduzeća za narednih 6 meseci, na osnovu širokog spektra podataka o korisnicima. To podrazumeva da se može identifikovati potencijalni ili postojeći problem u njihovom poslovanju, tako da bi to imalo minimalan uticaj na kompaniju. Na ovaj način, kompanija će znati da problem postoji i gde treba tražiti u daljoj komunikaciji sa klijentom. Sve statistike i vizuelni prikazi biće dostupni preko korisničkog interfejsa.
Modul Sistem ranog upozorenja
Modul Sistem ranog upozorenja je pokrenut modelom mašinskog učenja koji predviđa status kompanije ili klijenta malog preduzeća za narednih 6 meseci, na osnovu širokog spektra podataka o korisnicima. To podrazumeva da se može identifikovati potencijalni ili postojeći problem u njihovom poslovanju, tako da bi to imalo minimalan uticaj na kompaniju. Na ovaj način, kompanija će znati da problem postoji i gde treba tražiti u daljoj komunikaciji sa klijentom. Sve statistike i vizuelni prikazi biće dostupni preko korisničkog interfejsa.
Analitički 360° pregled korisnika
Analitički 360° pregled korisnika je korisna aplikacija koja kompanijama omogućava da:
- Prate tehničke metrike i performanse modela ML
- Imaju pregled opštih i pojedinačnih podataka o korisnicima
- Donose poslovne odluke zasnovane na podacima
Selectin uspeh
NBO model omogućava kompaniji
da prepozna klijente koji će kupiti
njihove proizvode i usluge,
sa 85% pouzdanosti.
Pouzdanost našeg EWS modela je oko 80% u predviđanju podrazumevanog statusa klijenta banke.
Korišćenje mašinskog učenja
osnažuje kompanije da sa ogromnim
mogućnostima identifikuju potencijalne
premium klijente.
NBO model omogućava kompaniji
da prepozna klijente koji će kupiti
njihove proizvode i usluge,
sa 85% pouzdanosti.
Naš AI algoritam omogućava bankama
da pravilno kategorišu preko 95%
klijentovih transakcija i stvore nove,
prosperitetne mogućnosti.
Korišćenje mašinskog učenja
osnažuje kompanije da sa ogromnim
mogućnostima identifikuju potencijalne
premium klijente.
Od nestrukturiranih podataka do zadovoljnih korisnika
Selecta prikuplja podatke iz svih mogućih izvora, bilo da se radi o poseti sajtu kompanije, transakciji na eBankingu ili prijavljivanju na lični nalog u aplikaciji ili portalu, razgovoru sa operaterima iz Call centra, ćaskanje sa kompanijskim chatbotom ili jednostavnoj poseti prodavnici ili filijali.
Ovi podaci se obrađuju i predstavljaju ulazne podatke za modele mašinskog učenja. Svaki od ovih modela ima outpute koji kompaniji predstavljaju koristi – kako povećati prodaju, zadržati postojeće klijente i povećati zadovoljstvo klijenata. Model Next Best Offer pruža personalizovanu ponudu za vaše klijente, model segmentacije omogućava bolje profilisanje klijenta, dok Customer Lifetime value predviđa koliko će kompanija imati vrednost od svakog klijenta.
Od nestrukturiranih podataka do zadovoljnih korisnika
Selecta prikuplja podatke iz svih mogućih izvora, bilo da se radi o poseti sajtu kompanije, transakciji na eBankingu ili prijavljivanju na lični nalog u aplikaciji ili portalu, razgovoru sa operaterima iz Call centra, ćaskanje sa kompanijskim chatbotom ili jednostavnoj poseti prodavnici ili filijali.
Ovi podaci se obrađuju i predstavljaju ulazne podatke za modele mašinskog učenja. Svaki od ovih modela ima outpute koji kompaniji predstavljaju koristi – kako povećati prodaju, zadržati postojeće klijente i povećati zadovoljstvo klijenata. Model Next Best Offer pruža personalizovanu ponudu za vaše klijente, model segmentacije omogućava bolje profilisanje klijenta, dok Customer Lifetime value predviđa koliko će kompanija imati vrednost od svakog klijenta.
Modeli
Models
Bulevar Zorana Đinđića 64a
11070 Beograd | SRBIJA
Saga d.o.o. Belgrade
Deo New Frontier Group kompanije
64a Zorana Đinđića Blvd.
11070 Beograd | SRBIJA
saga.rs
selecta@saga.rs