Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

05 online distribuce_30_10_12_customer_intelligence_tomas_kratky

323 views

Published on

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

05 online distribuce_30_10_12_customer_intelligence_tomas_kratky

  1. 1. Customer intelligence ve světě online kanálů Tomáš Krátký, 30.10.2012
  2. 2. Zákazníci budoucích leto Do roku 2025 většina ekonomicky aktivní populaceo Silný důraz na moderní technologie, sdílení, komunity, stále onlineo Silný důraz na jedinečnost, individuální přístup Product – centric  Customer (Solution) – centric
  3. 3. Product  Customer
  4. 4. Poznání zákazníka skrze data o Objem/množství o Variabilita/pestrost o Kvalita o Včasnost o Data o aktivitě zákazníka napříč všemi kanály o Detailní zákaznická transakční data (finanční, hovory, internet, …) o Kontextová data (počasí, lokace, aktivita na sociální síti, slevy, …)
  5. 5. Jak získat kontextová data? Neutrální postoj ke sdílení osobních informací
  6. 6. Jak získat kontextová data? Největší obava z bezpečnosti
  7. 7. Jak získat kontextová data? Je nutné mít důvěru klienta Rád dostanu personalizovanou nabídku na základě své aktivity, ale dovolím to pouze někomu Rád dostanu personalizovanou nabídku na základě své aktivity od kohokoli Nechci aby někdo využil data o mne k personalizovaným nabídkám
  8. 8. Jak získat kontextová data? Věrnostní program o specializovaná mobilní aplikace o location-based slevy a výhody Personal finance management o Všechny relevantní kanály o Primární pohled na online banking (namísto transakčního) o Minulost, současnost, budoucnost (predikce, cíle) o Opravdová inteligence, klient nedělá co nemusí o Inteligentní platby faktur o Sociální aspekty (sdílení, soutěže, motivace) Facebook o „Nativní“ platforma  průměrně 5,7 hodin měsíčně (9 hodin) o Užitečné služby – PFM, platby, klientská zóna, … o Relevantní „zábava“ – obchodování na trzích, … o Skutečná práce s klienty, počet „lajků“ není měřítko
  9. 9. Jak s daty pracovat? Segmentace, podobnosti, predikce
  10. 10. Jak s daty pracovat? Analýzy vazeb, souvislostí
  11. 11. Shrnutío Online kanály jsou ideální pro získání kontextových zákaznických dato Je nutné nabídnout relevantní a zajímavé službyo Je nutné se na standardní služby dívat novým pohledemo Lze využít regulatorní „projekty“ s dopadem do dat – Solvency II, IFRS 4 fáze 2, Basel III, … Aplikace pro mobilní platformy a sociální sítě Datová integrace, zpracování Big Data Pokročilé prediktivní metody a algoritmy Nástroje pro analýzy vazeb a souvislostí
  12. 12. www.profinit.euDěkuji zapozornost

×