Персонализация

Искусственный интеллект для масштабируемой персонализации

Проблема персонализации сегодня в центре внимания — появляются сотни технологических решений и сервисов, а соответствующие продукты уже сформировали свой отдельный рынок. Для директора по аналитике или директора по данным ключом к реализации возможностей персонализации, открывающихся благодаря доступности колоссальных объемов данных о клиентах, стало внедрение масштабируемых средств аналитики. Однако, несмотря на огромные инвестиции и широкий круг доступных технологий, предприятия по-прежнему испытывают сложности с персонализацией взаимодействия с клиентами и сотрудниками.

Salesforce смещает акценты на персонализацию приложений

Компания, специализирующаяся на программном обеспечении CRM, представила ряд новых средств, нацеленных на персонализацию корпоративных приложений.

Контекст всему голова: основатель Aruba о будущем беспроводных сетей

На недавней конференции компании, входящей теперь в состав HPE, Кирти Мелкоут представил ряд перспективных технологий, находящихся на разных стадиях готовности.

Adobe предлагает аналитические сервисы для маркетологов

К примеру, для сервиса Adobe Analytics разработан механизм Virtual Analyst, автоматически выдающий сведения, поискать которые самому пользователю могло не прийти в голову. Инструмент следит за изменениями, вносимыми в данные со временем, оценивает их приоритетность и присылает по электронной почте уведомления об аномалиях или значительных изменениях важных параметров.

Forrester публикует прогноз на 2016 год

В новом году процветать будут те предприятия, которые лучше других заботятся об удовлетворении потребностей своих клиентов.

Новые задачи интеграции

Рост популярнности мобильных устройств и переход компаний к многоканальному обслуживанию клиентов приводят к появлению новых интеграционных задач, связанных с организацией взаимодействия большого количества информационных систем, бизнес-процессов и необходимостью адресной работы с пользователями.

Проблемы автоматизации аналитики: как избежать распространенных ошибок

Для автоматизации аналитики часто применяют no-code /low-code ETL-инструменты. Однако у этих инструментов есть недостаки. Правильный ли это выбор?