Renforcer la focalisation sur le client - quelles sont les solutions existantes ?
Les solutions les plus connues en matière d'analyse de la clientèle dans le domaine de la science des données sont les méthodes quantitatives suivantes : (1) la segmentation de la clientèle et (2) l'analyse de la valeur des clients.
"Avec Customer Analytics vous affinez le rendement de votre activité commerciale en prà la demande les répondre aux besoins de vos clients, qui vous apportent une valeur ajoutée. Identifiez les en outre les clients insatisfaits à un stade précoce et minimiser leur taux d'attrition."
Dr Eric Trumm, responsable de l'atelier Data Science
Qu'est-ce que l'analyse de la clientèle ?
Customer Analytics permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients. Pour cela, il faut non seulement disposer d'une base de données fiable, mais aussi du savoir-faire nécessaire. du savoir-faire d'en déduire les bonnes décisions. Des solutions sont conçues sur la base de l'IA et de la science des données. présentent des tendances et des modèles décisifs dans les données clients tout au long du parcours client et fournissent ainsi une base solide pour les décisions. Les potentiels peuvent ainsi être identifiés plus rapidement et des mesures ciblées peuvent être prises directement.
Sans Customer Analytics, voici ce qui se passe :
Quelle solution logicielle utilisons-nous pour l'analyse de la clientèle ?
SAVOIR
Ce qu'il faut savoir
Starrag AG était confrontée au défi d'automatiser les processus manuels de son service financier, notamment la création fastidieuse du reporting mensuel. Le choix s'est porté sur l'implémentation de SAP Analytics Cloud (SAC), soutenue par l'expertise de s-peers AG.
Il n'y a pas d'extrait de texte, car il s'agit d'une contribution protégée.
La Success Story met en lumière les défis et la situation initiale d'un projet du Groupe CSS portant sur le processus de budgétisation et d'extrapolation. Jusqu'à présent, ces processus étaient réalisés manuellement à l'aide de fichiers Excel, ce qui entraînait des pertes de temps, des risques d'erreurs et une planification imprécise. L'objectif du projet était d'améliorer ce processus, de permettre des planifications précises et de réaliser une extrapolation efficace.
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