Ogni transazione lascia una traccia. Vendite, resi, campagne, richieste di assistenza e conversazioni registrano ciò che clienti e organizzazione hanno fatto nel tempo. Presi singolarmente sono eventi; osservati insieme possono rivelare stagionalità, cambiamenti di comportamento e segnali anticipatori.
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Data analytics: valorizzare i dati storici per anticipare i trend di vendita
La data analytics trasforma vendite, interazioni e log storici in indicazioni utili per prevedere tendenze e personalizzare il servizio. Il valore dipende da pulizia, qualità, contesto e gestione responsabile della conservazione
Computer science engineer

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