Рекламма и маркетинг



  • С ити Директ Маркетинг

     

    CRM Агентство "Сити Директ Маркетинг" (www. crmagency. ru ) было создано в 2003 году на базе CRM-Департамента группы компаний АФК "Бридж Холдинг". Услуги, которые оказывает CRM агентство City Direct Marketing. охватывают весь цикл отношений заказчиков с их клиентами: от мониторинга рынка и привлечения потенциальных клиентов до организации качественного обслуживания и повышения лояльности существующих клиентов.

    Задача

    Вся важная информация, получаемая в процессе обработки вызовов, регистрируется в CRM системе. Это необходимо для обеспечения максимальной эффективности в последующих контактах заказчика с клиентами. Постоянно пополняемая база данных по взаимодействиям с клиентами является основой для разностороннего анализа области отношений с клиентами и выработки соответствующих управленческих решений. В ИКЦ City Direct Marketing эту возможность обеспечивает интеграция Контакт-Центра CISCO IPCC с CRM системой Siebel Systems.

    Объем собранной информации постоянно увеличивается и в процессе сбора данных все больше внимания приходится уделять повышению качества имеющихся данных, в частности, решению задачи дедубликации. Дедубликация – это процесс обнаружения повторяющихся записей, причем речь идет не столько о полностью совпадающей информации (в этом случае задача могла бы быть легко решена штатными средствами любой СУБД), а сколько об обнаружении похожих записей. В ходе дедубликации необходимо учитывать языковые особенности, опечатки при вводе данных, разночтения в записи одной и той же информации, дополнительные сведения о клиенте, имеющиеся в CRM системе.

    Решение

    Решение было создано на базе аналитической платформы Deductor. Deductor подключен к CRM системе Siebel, получая данные непосредственно из нее. Далее в Deductor производилась оцифровка текстовой информации, специфическая предобработка и оценивалась степень схожести информации по различным организациям. Для оценки степени схожести используется специальным образом подготовленные сценарии, анализирующие множество разнородных показателей: различные варианты написания названия, адреса, телефоны и прочее с учетом возможных опечаток и ошибок сбора данных.

    Подобная схема дедубликации позволяет добиться очень высокого качества оценки степени схожести, к тому же благодаря использованию самообучающихся алгоритмов обладает способностью к адаптации. Для работы системы требуется минимальное участие сотрудников, большинство действий выполняется в автоматическом режиме. Из-за гибкости, заложенной в Deductor, имеется возможность легко подстраивать механизм дедубликации, используя для этого любую имеющуюся дополнительную информацию по организациям.

    Реализованная система позволяет значительно улучшить качество исходных данных и качество обслуживания клиентов, а также снизить расходы.

     



  • На главную