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Genesys   Session Juin 11 Final
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Genesys Session Juin 11 Final

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  • Outbound:Campagnes appels sortants, Données clients, Qualification de l’appelActivitésActivités, Interactions, Emails, Appels,Contexte,Segment Historisation des dimensionsAgent, Place, Compétence
  • Qu’est-ce que la donnée de référence ?Les données de Référencesont les donnéesstructurantesdes processusmétiersEllessontpartagées,utilisées par de multiples processus et domaines, par l’entreprise et sespartenairesEllessontstablesdans le temps, par opposition aux donnéesopérationnellesEllespermettent de constuire les axes de consolidation des donnéesdécisionnellesEx: Clients, Fournisseurs, Employées, Produits, Contrats, Plan de Comptes …Qu’est-ce que la MDM ?La gestion des données de référence; en anglais Master Data Management, est la discipline des technologies de l'information qui s'applique aux données de référence partagées par plusieurs systèmes informatiques ou groupes distincts.Cette discipline est la combinaison des techniques, processus et organisations nécessaires en vue de créer et maintenir une vue complète, fiable et à jour des données de référence, indépendamment des canaux de communications, du secteur d'activité ou des subdivisions métiers ou géographiques et dans un contexte de coexistence de plusieurs sources d’acquisition des données de référence au sein du SI de l'entreprise.Pourquoi le MDM est-il important ?Des visions différentes sur des concepts métiers partagéesDe multiples gisements de données à maintenir;Des difficultés à déterminer la source de confiance d’une information;Des difficultés à échanger et synchroniser les informations;Des données de qualité médiocre et non uniforme;Des processus de redressement inefficaces;Un impact fort sur l’exécution des processus opérationnels cœur de métier.Les enjeux du Master Data ManagementLa Qualité de la donnéesLa Sécurité de la donnéesLa conformité réglementaire
  • Unicité : une instance d’une donnée représente un et un seul objet métier de l’entreprise. Ce critère garantit que des objets de l’entreprise ne pourront pas être confondus.Exactitude : les attributs de la donnée ont une valeur exacte en rapport avec les caractéristiques de l’objet représenté.Complétude : l’ensemble de ses attributs est présent et valorisé afin de représenter l’objet métier dans sa totalité pour une utilisation efficace par les processus métiers.Conformité : les valeurs des attributs de la données sont mis en conformité par rapport aux normes établies ou aux exigences définies par le client.Cohérence : si une instance d’une donnée est hébergée dans plusieurs domaines, les identifiants et les attributs dans les domaines ont des valeurs qui représentent les mêmes caractéristiques de l’objet réel.Ces enjeux sont le domaine de la « Gouvernance de la Donnée »
  • Transcript

    • 1. Genesys InfoMartLe décisionnel appliqué au centre de contact<br />
    • 2. Genesys Info MartL’accès aux données pour analyses<br />Exécutif<br />Analyste<br />Responsable de Centres<br />Agents<br />2<br />Compléter le reporting opérationnel…<br /><ul><li>Indicateurs de performance opérationnels temps réel et historiques
    • 3. Calculs de nombres d’appels et de temps moyens de traitement, vision sur les agents, les files, les compétences</li></ul>…avec un reporting analytique<br /><ul><li>Le parcours des clients dans le centre de contact
    • 4. L’appétence d’une population pour un produit
    • 5. Une analyse 360°d’une campagne d’appels
    • 6. Des métriques métiers appliquées à un reportingunifié
    • 7. Analyse des données détaillées &amp; des tendances</li></li></ul><li>La solution Genesys Info Mart<br /><ul><li>Offre une vue complète de tous les types d’interactions dans un référentiel unique
    • 8. Gestion de la relation multi canal
    • 9. Gestion des environnements multi sites
    • 10. Facturation des prestataires à partir de l’activité
    • 11. Répartition du coût d’exploitation du centre de contacts mutualisé en fonction des ressources utilisées
    • 12. Gestion fine des télé-conseillers
    • 13. Prêt pour des analyses multidimensionnelles</li></ul>I N T E R F A C E S <br />Outils de Reporting<br />(BI)‏<br />DataWarehouse(CRM, RH)‏<br />Applications<br />Spécifiques (SOA..)‏<br />Genesys <br />Info Mart<br />Base de données<br />Info Mart<br />Extraction, transformation,<br />chargement des données<br />Interactions voix et multi media<br />Données Agents<br />Configuration<br />DONNEES TRANSACTIONNELLES<br />
    • 14. Reporting opérationnel<br />Objectif<br /><ul><li>Gestion de l’activité du centre de contacts au quotidien par tranche horaire</li></ul>Sa vocation<br /><ul><li>Définir des tendancessur les secteursd’activitésoudépartements
    • 15. Volumétrie du centre de contacts par typologied’interactions
    • 16. Activité / comportement des télé-conseillers (sessions / états / motifs de retrait)</li></ul>Comment ?<br />Génération de rapports journalierssur<br /><ul><li>Performance agents (Volumétried’appels, Etats des agents ..)
    • 17. Performance grouped’agents (organisation des agents par groupe)
    • 18. Dimensionnement du centre de contacts (QoS file d’attentes, temps de réponse initial, ..)</li></li></ul><li>ETL Infomart - Architecture<br />Data Sources from<br />Genesys Solutions<br />ICON<br />CORE<br />ICON<br />CFG<br />ICON<br />OCS<br />ICON<br />MM<br />Extract Raw data<br />MergeStaging<br />Area<br />Extract data Tables for Inter-site interaction Merge<br />ManageJobs<br />Admin Console<br />Extract Merged data<br />Info Mart Server<br />Read config<br />Staging<br />Area<br />Extract data Tables<br />Job ExecutionMetadata<br />Logs Message<br />Transform<br />ConfigurationServer<br />Load<br />Start and stop<br />requests<br />MessageServer<br />Fact Tables<br />Dimension Tables<br />Aggregates Tables<br />Read-only tenant Views<br />8.0<br />INFOMART<br />Global IDB<br />Solution ControlServer<br />Transform<br />
    • 19. Matrice de la structure des données<br />
    • 20. Analyse: Le modèle en étoile<br />Interaction Resource<br />Media Type<br />Requested Skill<br />Total Duration<br />Queue Duration<br />Handle Duration<br />Wrap Duration<br />Alert Duration<br />Transfer Count<br />User Data (numeric)<br />….<br />User Data<br />Resource<br />Agent Name<br />Site Name<br />Employee Id<br />VQ/Queue Name<br />Technical Descriptor<br />Date Time<br />Interaction Type<br />Interaction Type<br />Mediation Segment<br />Tenant<br />Ringing Duration<br />Talking Duration<br />Hold Duration<br />After Call Work Duration<br />Abandon Duration<br />Interaction Descr.<br />Tenant<br />Customer Segment<br />Service Type<br />Business Result<br />7<br />
    • 21. Exploitation des données<br />Comprendre et interpréter des tendances dynamiquement<br />How are my “Airline” credit cards selling? Andunder what conditions do they sell best?<br />‘Airline’ credit cards sell better as ‘Cross Sales’and have a lower Average Handle Time too.<br />
    • 22. Gouvernance opérationnelle<br />Premier pas vers le MDM<br />Qualité des données<br />Architecture de consolidation<br />Architecture de centralisation<br />
    • 23. Mode d’hébergement<br />Transformation<br />Analyse<br />Source<br /><ul><li>Business Intelligence (BI)
    • 24. En marchevers le MDM…</li></ul>Système<br />ouvert<br /><ul><li>Hébergement des process opérationnels (internes/externes)
    • 25. Export des donnéesvers le DWH
    • 26. Croisement des données avec les autressystèmesapplicatifs du SI
    • 27. Transversalité et circulation des informations
    • 28. Ouverture des systèmesapplicatifs</li></ul>Système <br />fermé<br /><ul><li>Reporting opérationnel
    • 29. En marchevers le BI…
    • 30. Entrepôt de donnéesInfoMarthébergé chez le client final
    • 31. Croisement des donnéesmoins flexible avec les axes d’analysecollectés en amont par la suite Genesys
    • 32. Génération des rapports opérationnels directement au niveau de l’entrepôt de donnéesInfoMart</li></li></ul><li>GIM : Premier pas vers le MDM ?<br />DecisionMakingProcesses<br />Produit<br />Organisation<br />Prestataires<br />Statistiques Ventes<br />Statistiques Sinistres<br />Statistiques Banque<br />Statistiques Prévoyance<br />Flow processes<br />Sales processes<br />Sinistres DABRC <br />Produit<br />Prices<br />Produit<br />Prices<br />Contacts<br />Customers<br />Contacts<br />Prestataires<br />Prestataires<br />Téléconseillers<br />Factures<br />Téléconseillers<br />Facture<br />Produit<br />Customers<br />plate-forme Banque<br />Produit<br />Organisation<br />Prestataires<br />Gammes<br />Ordre de planification<br />Ordre de fabrication<br />Instructions<br />Téléconseillers<br />Factures<br />plate-forme Santé Prévoyance<br />plate-forme Sinistres Auto<br />Paiements<br />Produit<br />Organisation<br />Produit<br />Organisation<br />Consignes d’expédition<br />Entrée<br />Sortie<br />Sinistres<br />Réparations<br />Ordre de fabrication<br />[Contrôle de gestion]<br />Comptes<br />Produit<br />Costs<br />Organisation<br />Finance processes<br />Comptes<br />Organisation<br />Banks<br />Funds<br />
    • 33. Etape primordiale : Qualité de la donnée<br /><br />Client A<br /><br />Client B<br /><br />Client A<br />Larg.: 100 cm<br />Larg.: 20 cm<br />Long.: 10 cm<br />Long.: 20 cm<br />Larg.: 20 cm<br />Larg.: 20 cm<br />Long.: 20 cm<br />Long.: 20 cm<br />Haut.: <br />Haut.: 20 cm<br />Larg.: 20 cm<br />Larg.: 0,2 m<br />Long.: 20 cm<br />Long: 200 mm<br />Haut.: 20 cm<br />Haut.: 20 cm<br />Mr DURAND<br />12, rue bleue<br />12340 LILA<br />Mr DURAND<br />12, rue bleue<br />12340 LILA<br />Mr DURAND<br />20, rue pic<br />45530 MONT<br />Mr DURAND<br />12, rue bleue<br />12340 LILA<br />Mr DURAND<br />12, rue bleue<br />12340 LILA<br />Mr DURAND<br />12, rue bleue<br />12340 LILA<br />vente<br />vente<br />logistique<br />logistique<br />Unicité<br />Exactitude<br />Complétude<br />Conformité<br />Cohérence<br />
    • 34. Architecture de Consolidation<br />Attributs stratégie<br />Attributs bandeau<br />Attributs Campagne<br /><ul><li> Plusieurs sources de données (Points d’acquisition) alimentent le référentiel.
    • 35. Le référentiel est un réceptacle de données, utilisé par des applications consommatrices indépendantes des applications sources.
    • 36. Les points d’acquisition :
    • 37. sont distincts des points de vérité (PV),
    • 38. représentent les flux d’alimentation du référentiel.</li></ul>Point d’acquisition<br />Point de vérité<br />Stratégie routage<br />Bandeau agent<br />Référentiel de données<br />Dashboards<br />Campagnes appels sortants<br />Attributs partagés source A<br />Attributs partagés A+B+C<br />Attributs partagés consommés D<br />Sous-ensemble de (A+B+C)<br />Attributs partagés source B<br />Type d’implémentation:« Référentiel analytique » (Décisionnel)<br />Attributs partagés source C<br />Amont<br />Point de Vérité<br />Aval<br />
    • 39. Architecture de Centralisation<br /><ul><li> La solution de gestion des données de référence est le support direct des processus référentiel.
    • 40. Le point d’acquisition et le point de vérité sont fusionnés.
    • 41. Les applications avales consomment que les attributs de données utiles liés à leurs contextes respectifs.</li></ul>Point d’acquisition<br />Point de vérité<br />Santé Prévoyance<br />Référentiel de données<br />Sinistres<br />Attributs partagés consommés A<br />Sous-ensemble de (Ref)<br />Attributs partagés <br />Ref<br />Attributs partagés consommés B<br />Sous-ensemble de (Ref)<br />Type d’implémentation:Gouvernance renforcée des données<br />Amont<br />Point de Vérité<br />Aval<br />
    • 42. Vers la gouvernance du SI <br />Sources de données multiples.Réconciliation, normalisation, qualité<br />Consolidation<br />Acquisition et enrichissement de la donnée directement opérée sur la solution<br />Centralisation<br /> Objectifs<br />Élément déterminant<br />Architecture<br />Gouvernance<br />opérationnelle<br />routage<br />Besoin ou volonté de pilotage<br />Maitrise des<br />Processus<br />référentiels<br />Santé Prévoyance<br />Complexité du processus référentiel<br />Bandeau<br />Dashboards<br />Référentiel de données<br />Sinistres<br />Amélioration<br />de la qualité<br />des données<br />Position dans la chaîne référentielle<br />Campagnes<br />Réconciliation des données <br />(standardisation, dédoublonnage)<br />Normalisation<br />des données<br />
    • 43. Comparatif GIM vs CCON<br />
    • 44. Genesys InfoMartLe décisionnel appliqué au centre de contact<br />

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