Публикации по теме 'customer-service'
Интегрированный подход - RFM, кластеризация, CLTV и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования: анализ с помощью Python
Пример использования кода Python
CLTV - это проблема управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) с корпоративным подходом к пониманию и влиянию на поведение клиентов посредством конструктивного взаимодействия для улучшения привлечения клиентов, удержания клиентов, лояльности клиентов и прибыльности клиентов. Вся идея заключается в том, что бизнес хочет спрогнозировать, сколько в среднем клиенты потратят на бизнес в течение всей жизни отношений.
Хотя статистические методы могут..
Виртуальные беседы: влияние ИИ на взаимодействие с клиентами
Если идея использования когнитивных вычислений и искусственного интеллекта для обеспечения убедительного клиентского опыта кажется далекой, подумайте еще раз. Если раньше предоставление первоклассного обслуживания клиентов возлагалось на крупные колл-центры, то теперь ведущие страховые компании развертывают виртуальных агентов по нескольким каналам, чтобы быстро предоставлять своим клиентам нужную информацию, даже путем перекрестных и дополнительных продаж страховых продуктов и услуг на..
Сегментация клиентов с использованием RFM-анализа в R
Следующее руководство по RFM-анализу в R
В наш век жесткой конкуренции компаниям очень важно понимать своих клиентов. Если компании могут разделить клиентов на разные группы, они смогут лучше понять потребности своих клиентов. Сегментация может быть сделана на основе демографической информации, психографической информации или покупательского поведения. Сегментация может дать представление о поведении, привычках и предпочтениях клиентов, позволяя компаниям предлагать индивидуальный..
Управление релизами в облаке
Это 21-й век, он был 21-м веком уже восемнадцать лет, и, честно говоря, мы его преодолели. От повторного заказа еженедельной еды на вынос нажатием кнопки до вызова машины к вашей двери — теперь все это происходит мгновенно. Как потребители, мы перестали думать о компьютерах и смартфонах и стали просто их использовать. Теперь это интуитивно понятно, просто и просто часть жизни. Но как насчет программного обеспечения, которое поддерживает новую эру? Как часто вам нужно обновлять..
Занять первое место в таблице лидеров Kaggle по дороге домой
В Firefly я веду разработку алгоритмов для нашей платформы AutoML. Я думаю, что мы придумываем разумный подход, но я пристрастен. Таким образом, время от времени наше программное обеспечение соревнуется в реальных задачах, стоящих перед сообществом машинного обучения.
Я попробовал нашу платформу AutoML для решения задачи Kaggle Удовлетворенность клиентов Santander . Банк Santander попросил конкурентов Kaggle предсказать недовольство клиентов. Это было одно из самых популярных..
В чем разница между чат-ботами Bavard и Zendesk и как они интегрируются?
Клиенты спрашивают нас: «А у Zendesk нет чат-бота? В чем разница между вами и Zendesk? Как вы можете интегрироваться с Zendesk, если они являются вашим конкурентом? » Это отличные вопросы, и мы хотели бы прояснить их.
Что предлагает чат-бот Zendesk?
Zendesk предлагает мощный интерактивный инструмент под названием Answer Bot, который дополняет его функцию HelpDesk. Этот бот может делать три основные вещи:
Связывайте пользователей с людьми-агентами для чата в реальном времени..
Использование машинного обучения для прогнозирования пожизненной ценности клиента
На клиентоориентированном рынке, в котором мы живем сегодня, очень важно знать пожизненную ценность клиента (CLV). Почему? Это помогает предприятиям сосредоточить свою деятельность на своих наиболее «прибыльных» клиентах. Чем лучше бизнес понимает CLV, тем лучше будет создавать стратегии для их удержания.
Но многие предприятия продолжают игнорировать этот важный вклад.
Любые дебаты вокруг CLV неизменно вызывают принцип Парето, а именно: 20% ваших клиентов представляют 80% ваших..
