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#Novedades de la industria
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Negocio de la aclaración con datos oscuros
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La industria de IT ha estado promoviendo los datos grandes por años. Pero algunas compañías han encontrado que los datos que necesitaron estaban más cercano al hogar… inactivo. Y el aprovechamiento de esos datos oscuros podía valer millones.
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Por lo menos 10 años, la industria de IT promovió el concepto de datos grandes: la idea que los volúmenes enormes de datos externos sean imprescindibles al negocio. Pero algunas compañías encontraron que los datos que necesitaron estaban más cercano a hogar. El aprovechamiento de los ficheros y de los registros dato-internos oscuros que han respondido a su propósito inmediato y ahora están en almacenamiento-pudo valer millones.
El ver en la oscuridad
Quadis es un negocio automotriz español cuyo desafío era mejorar la productividad de su centro de atención telefónica mientras que vendía más productos y aumenta el control del inventario.
Sus agentes utilizaron una combinación del software de planificación del recurso específico de la industria de la empresa de la compañía y de los catálogos digitales suministrados por los fabricantes automotrices para tomar órdenes de los talleres de reparaciones a través de España. Pero puesto que los dos sistemas no fueron integrados, los agentes necesitaron identificar partes en los catálogos para encontrar la acción, y entonces órdenes del lugar en el sistema del ERP. Después de que una orden hubiera pasado a través del sistema, los datos eran a la izquierda inusitados y con eficacia inactivo.
Para explotar estos datos oscuros sin aprovechar, Quadis desplegó el software de Kosmos del especialista oscuro Datumize de los datos, en su red para leer, para capturar y para almacenar los datos que describían actividad del agente en ambos catálogos digitales y el sistema del ERP. Tira de datos de redes internas y de tiendas él localmente o en la nube.
El primer resultado era ligar identificador de llamadas a los expedientes del ERP, evitando la necesidad de clientes de introducirse y su historia reciente del negocio. Quadis estima éste podría ahorrar entre 30 y 60 segundos por llamada, permitiendo que los agentes tarden a más llamadas cada día, y potencialmente levantando los ingresos por €3.4 millón.
El sistema también tamizado con la historia de piezas pedidas. Usando una combinación de la inteligencia artificial (AI) y de analytics, el software podía prever las necesidades de las piezas del cliente basadas en ésas pedidas ya. La información da a agentes la oportunidad a las piezas de la para arriba-venta o de la venta cruzada cuando es incitada por un tablero de instrumentos en pantalla. También ayuda al negocio a prever la demanda futura para las piezas, haciendo el control común más exacto y reduciendo la basura del inventario.