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
Korišćenje velike količine prikupljenih podataka
za dobijanje značajnih uvida u klijentove potrebe.
RAZVOJ
MODELA
MAŠINSKOG UČENJA
Koristeći AI predviđanje i ML algoritme
sa visokim performansama za pronalaženje
korelacija između ključnih faktora
i obrazaca u ponašanju klijenata.
POVEĆANJE
BAZE
KORISNIKA
Obezbediti kompanijama višestruke
koristi od pregleda svojih klijenata,
koji rezultira boljim razumevanjem klijenata,
poboljšanoj personalizaciji i korisničkom iskustvu,
minimiziranje rizika i smanjenje troškova.
Najbolja sledeća ponuda za korisnika
Model preporuke za sledeću najboju ponudu za proizvod ili uslugu, izračunava sklonost klijenta da obavi kupovinu ili sklonost korišćenju određenog proizvoda ili usluge koje kompanija pruža. Ovaj prediktivni model donosi odluke na osnovu prethodnih radnji i ponašanja klijenta prema kompaniji.
Najbolja sledeća ponuda za korisnika
Model preporuke za sledeću najboju ponudu za proizvod ili uslugu, izračunava sklonost klijenta da obavi kupovinu ili sklonost korišćenju određenog proizvoda ili usluge koje kompanija pruža. Ovaj prediktivni model donosi odluke na osnovu prethodnih radnji i ponašanja klijenta prema kompaniji.
Model signalizacije događaja
Analitika zasovana na signalizaciji je počela identifikacijom svih događaja koji su vezani za korinsike. Životni događaji, događaji vezani za posao, za način života i događaji vezani za proizvode i suluge kompanije, predstavljaju okidače za signalizaciju u realnom vremenu koji omogućavaju kompaniji da kreiraju persnoalizovani pristup, sprovedu precizno targetiranje i reaguju na vreme. Svaka aktivnost od strane korisnika se prati, kao što su transakcije, logovanje na aplikaciju, posete fizičkoj lokaciiji kompanije, posete sajtu, konverzacija sa chatbotom, ili aktivnosti vezane za proizvod ili uslugu.
BANKARSKA INDUSTRIJA
Ako banka definiše neki spcifičan događaj sa sledećim pravilima:
Kad god su ispunjeni ovi uslovi, kupcu koji ih je ispunio može se dodeliti odgovarajuća ponuda (na primer: gotovinski zajam).
Složeni modul za signalizaciju događaja sastoji se iz praćenja ogromnog broja događaja u realnom vremenu. Ovaj modul omogućava kompaniji da kreira ukupan skup događaja koji se signaliziraju kada se dogode. Zapsoleni kompanije mogu da podese set pravila u skladu sa potreama kompanije. Dobijeni rezultati pomoći će im da odluče kako da pristupe korisnicima. Dalje, dodatna vrednost oog rešenja su modeli mašinskog učenja. Model tendencije događaja uračuna tendenciju korisnika da izvrši definisane aktivnosti. Ovi modeli omogućavaju fleksibilnost kompanijama, a mnogo korisnici koji su skoro ispunili sve zahteve neće biti izostavljeni. Sa druge strane, model tendencije događaja može da predvidi koliko je sigurno da će korisnik ispuniti i izvršiti sve aktivnosti i događaje. Obeležavanje specifičnih događaja vezanih za korisnike i davanje pogodnih ponuda povećava engagement i zadovoljstvo korisnika.
INDUSTRIJA IGARA NA SREĆU
Ukoliko platforma za klađenje definiše specijalni događaj sa sledećim pravilima:
Kad god su ispunjeni ovi uslovi može se dodeliti odgovarajući popust ili bonus korisniku koji je ispunio uslove.
Model signalizacije događaja
Analitika zasovana na signalizaciji je počela identifikacijom svih događaja koji su vezani za korinsike. Životni događaji, događaji vezani za posao, za način života i događaji vezani za proizvode i suluge kompanije, predstavljaju okidače za signalizaciju u realnom vremenu koji omogućavaju kompaniji da kreiraju persnoalizovani pristup, sprovedu precizno targetiranje i reaguju na vreme. Svaka aktivnost od strane korisnika se prati, kao što su transakcije, logovanje na aplikaciju, posete fizičkoj lokaciiji kompanije, posete sajtu, konverzacija sa chatbotom, ili aktivnosti vezane za proizvod ili uslugu.
BANKARSKA INDUSTRIJA
Ako banka definiše neki spcifičan događaj sa sledećim pravilima:
Kad god su ispunjeni ovi uslovi, kupcu koji ih je ispunio može se dodeliti odgovarajuća ponuda (na primer: gotovinski zajam).
Složeni modul za signalizaciju događaja sastoji se iz praćenja ogromnog broja događaja u realnom vremenu. Ovaj modul omogućava kompaniji da kreira ukupan skup događaja koji se signaliziraju kada se dogode. Zapsoleni kompanije mogu da podese set pravila u skladu sa potreama kompanije. Dobijeni rezultati pomoći će im da odluče kako da pristupe korisnicima. Dalje, dodatna vrednost oog rešenja su modeli mašinskog učenja. Model tendencije događaja uračuna tendenciju korisnika da izvrši definisane aktivnosti. Ovi modeli omogućavaju fleksibilnost kompanijama, a mnogo korisnici koji su skoro ispunili sve zahteve neće biti izostavljeni. Sa druge strane, model tendencije događaja može da predvidi koliko je sigurno da će korisnik ispuniti i izvršiti sve aktivnosti i događaje. Obeležavanje specifičnih događaja vezanih za korisnike i davanje pogodnih ponuda povećava engagement i zadovoljstvo korisnika.
INDUSTRIJA IGARA NA SREĆU
Ukoliko platforma za klađenje definiše specijalni događaj sa sledećim pravilima:
Kad god su ispunjeni ovi uslovi može se dodeliti odgovarajući popust ili bonus korisniku koji je ispunio uslove.
Selectin uspeh
NBO model omogućava kompaniji
da prepozna klijente koji će kupiti
njihove proizvode i usluge,
sa 85% pouzdanosti.
Naš algoritam mašinskog učenja 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.
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