Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
Le caratteristiche valutate da Gartner per creare il suo magic quadrant per le soluzioni di business intelligence e analytics sono:
Tecnologia: Customer Intelligence Topic: Dati & Analytics
Harvard Business Review ha rilevato che analizzare i dati dei clienti in tempo reale ha già oggi un effetto diretto sulle prestazioni complessive della propria azienda e lo diventerà sempre di più…
Quando si tratta di adottare un approccio data-driven, le aziende consolidate devono affrontare gli ostacoli connessi alla loro cultura aziendale…
In relazione all'utilizzo dei dati una soluzione tecnologica dovrà avere funzionalità che permettano di gestire questi aspetti:
Gli errori che si compiono nella gestione dei dati derivano principalmente dalla mancanza di dati integrati tra i canali: molte aziende hanno call center che funzionano in silos.
Secondo l'’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano sono tre le competenze necessarie per l'analisi dei dati:
Dopo le funzioni amministrative, che da sempre sono la prima fonte di dati per la gestione aziendale, l’ambito dove la trasformazione data-driven è più rilevante oggi è il marketing…
Comunemente si distinguono quattro tipologie di dati che sono utili per analizzare la relazione con il cliente.
I descriptive analytics, o analisi descrittiva, sono l’insieme degli strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e delle aree funzionali.
Il tempo medio di gestione (average handling time – AHT) o tempo medio di chiamata (TMC) è una metrica chiave dei contact center e misura quanto tempo dura un'interazione con un cliente.