You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
kompanie por edhe mjaft e vështirë për t’u menaxhuar.<br />
Customer Experience përfaqëson shumën e<br />
ndërveprimeve dhe të eksperiencës që klienti ka me<br />
kompaninë. Për ta menaxhuar atë në mënyrë efikase,<br />
është shumë e rëndësishme të kuptohen Customer<br />
Journeys. Ekzistojnë metodologji të ndryshme<br />
për të ndërtuar eksperiencën e klientit, por aplikacionet<br />
Big Data po përdoren gjithmonë e më shumë në<br />
këtë fushë. Llojet e të dhënave të përdorura në këtë<br />
analizë janë ndërveprimet, tranksaksionet, ankesat e<br />
klientëve, rastet e suportit, reagimet e klientëve dhe<br />
korrespondencat.<br />
Një tjetër fushë gjithashtu e përshtatshme për praktikat<br />
Big Data është Customer Retention. Informacioni<br />
se cili klient është në rrezik për t’u larguar,<br />
anulluar shërbimin ose qoftë edhe për t’u bërë joaktiv<br />
është shumë i rëndësishëm. Njohja e kësaj fushe<br />
bëhet një avantazh konkurues për çdo kompani.<br />
Si mund të arrihet kjo? Të kuptuarit e synimit të<br />
mbajtjes së klientëve është hapi i parë. Bazuar në të<br />
ekzistojnë disa use cases të mundshme: algoritmet<br />
e churn prediction (algoritme dhe modele që parashikojnë<br />
riskun e largimit të klientëve), next best offer<br />
engines (aplikacione që sugjerojnë ofertat më<br />
të mira për mbajten e klientëve) ose module fushatash<br />
të bazuara në aktivitetin e klientëve të lidhur me<br />
rrezikun për largimin e tyre. Statistika dhe algoritme<br />
të ndryshme parashikuese përdoren shpesh në këtë<br />
fushë por ato përfaqësojnë vetëm një pjesë të suksesit<br />
të zgjidhjeve Big Data. Këtu aplikohet parimi ˝hipoteza<br />
përpara analizës˝. Ndërtimi i hipotezës dhe<br />
pastaj testimi i probabilitetit të ngjarjes është thelbësor<br />
në këtë model.<br />
Big Data mund të përdoret edhe për analitikat e menaxhimit<br />
të fushatave. Në këtë fushë, fokusi bie mbi<br />
mundësitë në kohë reale. Pavarësisht përpjekjeve të<br />
shumta të kompanive për automatizimin e fushatave,<br />
kjo ngelet një fushë kryesisht e paautomatizuar.<br />
Disa prej përdorimeve janë: klasifikimi i klientëve në<br />
kohë reale, automatizimi i target groups, ose ndjekja<br />
e përgjigjeve ndaj fushatave.<br />
Konkluzione<br />
Gjatë zhvillimit të portofolit të INFIGOs për analitikat<br />
mbi CRM, duke patur parasysh që shume<br />
kompani përdorin praktikat CRM me qëllimin për<br />
tu dalluar nga konkurrenca dhe zgjidhjet duhet<br />
të jenë të përshtatura për secilin klient, ne jemi<br />
fokusuar në 2 shtylla kryesore:<br />
1Staf me njohuri të gjera në fushën e informatikës,<br />
analitikës dhe në industri të ndryshme.<br />
Për shkak të një numri të madh aplikacionesh të<br />
mundshme, është veçanërisht e rëndësishme<br />
ekspertiza në përpunimin e të dhënave të ndryshme,<br />
zgjidhja e çështjes së cilësisë së të dhënave, analitika<br />
e të dhënave dhe vlera e shtuar që vjen nga njohja e<br />
industrive të ndryshme.<br />
2Zgjedhja e një aplikacioni Big Data cilësor.<br />
Mundësitë në këtë fushë janë të shumta por<br />
mënyra më e mirë është gjetja e një aplikacioni<br />
që ju vjen në ndihmë në secilën prej detyrave<br />
të nevojshme. Përdorimi i Splunk Enterprise<br />
na ka ndihmuar në use-cases të ndryshme duke bërë<br />
që praktikat CRM të kthehen në factor të vërtetë suksesi<br />
për kompanitë.<br />
infocom magazine 17
Change language