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AI Analytics | Praxidia

AI Analytics

L’analisi avanzata dei dati può consentire l’elaborazione di strategie per ottenere vantaggi garantiti per il business. Le nostre soluzioni vi consentono di offrire un’esperienza del cliente uniforme e personalizzata basata su insight dei clienti su diversi aspetti fondamentali.

L’aumento dei livelli di concorrenza in quasi tutti i mercati e di maturità dei clienti (accesso alle informazioni da diverse fonti) stanno determinando una maggiore volatilità dei mercati.

Rispetto al passato, i clienti possono ora confrontare più facilmente i prodotti/servizi e decidere di cambiare fornitori/distributori di un determinato prodotto/servizio.

In tale ambiente competitivo, diventa essenziale “prendere la decisione giusta” e prevedere le esigenze e i comportamenti dei clienti.

L’AI può supportare le strategie aziendali: il passaggio da un “processo semplificato” a un “processo avanzato” può fornire all’azienda insight analitici in tempo reale, per ottenere conclusioni accurate e determinate dai dati con cui adottare decisioni aziendali più rapide e precise.

LA NOSTRA RISPOSTA

 L’analisi avanzata dei dati può consentire l’elaborazione di strategie per ottenere vantaggi garantiti per il business. Le nostre soluzioni vi consentono di offrire un’esperienza del cliente uniforme e personalizzata basata su insight dei clienti su diversi aspetti fondamentali.

IL NOSTRO APPROCCIO

 DESCRIPTIVE ANALYTICS/REPORTING & BI

La nostra suite Reporting & BI fornisce informazioni utilizzabili attraverso report e dashboard facili da usare per consentire a dirigenti e manager di adottare decisioni aziendali consapevoli. Un processo E2E che inizia con la raccolta, la convalida e la qualità dei dati e termina con un’efficace presentazione dei dati e dashboard è in grado di fornire un livello di business intelligence e insight di immediata applicazione.

Le nostre soluzioni consentono di filtrare, ordinare, analizzare e visualizzare i dati senza coinvolgere i team BI e IT. L’utilizzo combinato di strumenti leader di mercato quali Business Intelligence e Business Analytics e di competenze di settore rende il reporting parte del processo decisionale strategico riguardo a diverse problematiche e complessità di business.

Gli ambiti di utilizzo più comuni di Descriptive Analytics sono:

ETL/DATA MANAGEMENT: tralascia i database generici a favore di informazioni significative, per estrarre valore dai dati e garantire l’adozione di decisioni di business appropriate 

DATA ASSESSMENT: coinvolge gli stakeholder dei clienti ed esplora le fonti di dati dei clienti al fine di individuare i casi di utilizzo aziendale più rilevanti e la soluzione analitica più adatta

DATA ENRICHMENT: utilizza fonti di dati esterne e non standard con cui migliorare la qualità delle informazioni possedute e individuare il giusto profilo del cliente 

MARKET BASKET ANALYSIS: identifica le affinità dei prodotti, crea la corretta strategia di marketing (prezzo, promozioni, pubblicità…) e individua opportunità di cross-selling

REPORTING/DASHBOARDING: la nostra suite Reporting & Dashboarding fornisce informazioni di immediata applicazione tramite report e dashboard facili da usare, per consentire a dirigenti e manager di adottare decisioni aziendali consapevoli

DIAGNOSTIC ANALYTICS/ROOT CAUSE ANALYSIS

Questa efficace metodologia consente di ottimizzare i processi analizzando alla radice le cause di un determinato comportamento. Diagnostic Analytics esegue l’analisi di un punteggio CSAT/NPS o di comportamenti reali quali churn/reclami, rivelando le cause alla radice e quantificando gli effetti prodotti da alcune variabili. Gli scenari what-if vengono implementati con strumenti di simulazione per fornire insight di applicazione immediata in grado di aumentare l’NPS o in generale di migliorare i KPI operativi. Una fase di consulenza gestita dai nostri esperti del settore valuta i risultati dell’analisi quantitativa per migliorare i processi di Customer Experience con azioni strategiche a lungo termine.

Gli ambiti di utilizzo più comuni di Diagnostic Analytics sono:

ROOT CAUSE ANALYSIS: tenta di esaminare alla radice le cause dei comportamenti dei clienti per garantire l’adozione di decisioni di business appropriate

MARKETING MIX MODELLING: stima l’effetto (ROI) delle leve di marketing sulle vendite e implementa le corrette strategie di business e marketing

TEXT ANALYSIS: estrae informazioni significative (modellizzazione di argomenti e sentiment) da testi non strutturati, utilizzando un approccio uniforme e scientifico e algoritmi avanzati

SEGMENTATION/PERSONAS: crea una segmentazione orientata al cliente e un identikit ideale del cliente, per definire l’offerta del mix di posizionamento e marketing dell’azienda

ANALITICA PREDITTIVA E PRESCRITTIVA DEI DATI

La nostra suite di analisi avanzata valuta gli eventi e i comportamenti futuri per prevedere gli effetti di potenziali cambiamenti nelle strategie di business. Assiste i brand nell’acquisizione dei clienti, nelle attività di up-selling e cross-selling, nella fidelizzazione, nella risoluzione dei reclami e nel win-back.

Con gli strumenti tecnologici e i programmi per la previsione interattiva e la previsione dei comportamenti e delle preferenze dei clienti di cui disponiamo assistiamo i brand nell’allineamento delle relative strategie di vendita e marketing al fine di aumentare le vendite, favorire la conversione, migliorare le collezioni, ridurre lo sforzo dei clienti e i costi di fidelizzazione. Predictive Analytics diventa Prescriptive Analytics con Teleperformance Knowledge Services poiché la previsione è volta all’implementazione di azioni personalizzate in base alle esigenze dei clienti.

 Gli ambiti di utilizzo più comuni di Predictive e Prescriptive Analytics sono:

Customer Behaviour Prediction: prevede il comportamento del cliente (up/cross-selling, fidelizzazione…) per definire le strategie-tattiche o le azioni strategiche appropriate. Esempi di applicazioni:

Sales Acquisition

Up-Selling

Cross-Selling

Complaints Management

Retention/Anti-Churn

Win-Back

Volumes Forecasting: comprende le cause alla radice dei volumi e migliora la precisione delle previsioni, per pianificare correttamente il carico di lavoro

Survey Analytics / Bridging Models: integra le fonti di dati di Predictive Analytics e sfrutta i sondaggi per le ricerche di mercato al fine di creare una proiezione delle informazioni raccolte su un campione di clienti dell’intera Customer Base (ad esempio, intenzione di acquisto di un nuovo prodotto)

AI E MACHINE LEARNING

Le nostre competenze in materia di Artificial Intelligence e Machine Learning riguardano principalmente lo sviluppo di programmi informatici in grado di svolgere attività computazionali di tipo umano/agente senza l’intervento umano, servendo nel contempo i clienti finali nei relativi customer journey.

Grazie alla nostra stretta collaborazione e integrazione con le operazioni BPO del Teleperformance Group, la nostra implementazione preliminare di AI, ML e NPL è avvenuta sia nello sviluppo di assistenti virtuali basati su AI su canali vocali e testuali che in RPA cognitive al fine di automatizzare i processi aziendali a contatto diretto con il cliente e nel back-office.

In virtù dello sviluppo di queste tecnologie, Teleperformance Knowledge Services e Teleperformance Group continuano a estendere l’uso di AI e ML in tutti i campi di applicazione per clienti e aziende e sviluppano ambiti di utilizzo in vari settori.

In tutti gli ambiti di utilizzo, valutiamo un numero limitato di modelli che possono essere implementati da diversi clienti in modalità combinata per le applicazioni più avanzate di IA:

  • Automazione con RPA cognitive e sistemi autonomi, al fine di ridurre al minimo il lavoro umano, ad esempio, memoria collettiva, generazione di conoscenza, manipolazione dei dati…
  • Robot di conversazione in grado di interagire con gli esseri umani attraverso la conversazione e l’interazione naturale, anche mediante forme scritte, immagini, voce e testo
  • Motori decisionali e motori orientati agli obiettivi per trovare soluzioni ottimali ai problemi con un approccio di apprendimento per tentativi o per prevedere i risultati futuri in base a modelli e insight acquisiti mediante interazione, dati di conversazione e altre fonti
  • Personalizzazione volta a sviluppare un profilo unico per singoli soggetti (ad esempio, dipendenti, clienti, utenti…) al fine di adattare il modo in cui vengono coinvolti dai brand e dalle aziende e vengono commercializzati, in termini di assistenza, consigli sui prodotti ecc.
  • Riconoscimento di voce/discorso, video, immagini e testi o qualsiasi altra fonte di dati non strutturati, per consentirne l’identificazione, il riconoscimento e la segmentazione per la raccolta di insight

CASO DI STUDIO – 1
UTILITÀ

OBIETTIVI
Riduzione del livello di churn, conservazione dei clienti più proficui a un costo adeguato e aumento del ROI del programma

SOLUZIONE
Soluzione Teleperformance Knowledge Services Predictive Analytics: creazione di un modello predittivo per l’identificazione mensile dei clienti che sono delusi al punto di voler risolvere il contratto Power

RISULTATO
Customer Churn ridotto del 20%, costi di fidelizzazione inferiori del 50% rispetto ai costi di acquisizione (€ 50 contro € 100). Valore generato (calcolato sulla base del Customer Lifetime Value): € 8,6 milioni

COST OF RETENTION

COST OF AQUISITION

CASO DI STUDIO – 2
BANCHE

OBIETTIVI
Riduzione del livello di reclami, miglioramento dell’esperienza del cliente, controllo dei costi operativi e del ROI del programma

SOLUZIONE
Soluzione Teleperformance Knowledge Services Predictive Analytics: creazione di un modello predittivo per l’identificazione settimanale dei clienti che sono delusi al punto di inviare un reclamo scritto

RISULTATO
Reclami ridotti del 58% ed esperienza del cliente aumentata del 31%.

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