CRM e gestione dati fra le funzionalità di DigitAma

CRM e gestione dati fra le funzionalità di DigitAma

CRM e gestione dati fra le funzionalità di DigitAma

In qualità di system Integrator Amagroup ha sviluppato DigitAma, una piattaforma basata su database Oracle, PCI compliance, che svolge svariate funzioni Tra le tante funzionalità di DigitAma uno dei punti di forza è la gestione dei dati.

La nuova piattaforma di Amagroup, oltre alle diverse funzione di base che le consentono di gestire con grande valore programmi loyalty, gift o autorizzativi per carte di pagamento privative, è  caratterizzata da un potente CRM. Il termine inglese CRM indica il customer relationship management, che tradotto in italiano significa la gestione delle relazioni con i clienti. Per arrivare a raggiungere una vera fidelizzazione dei propri clienti, che permanga stabile nel lungo periodo, non è sufficiente prendere in considerazione solo il consumatore, ma è importante valutare anche la società in cui vive e l’ambiente che lo circonda. L’azione combinata e sinergica delle diverse funzionalità del CRM deve portare alla fidelizzazione del cliente aumentandone la relazione nel tempo fino a trasformarlo in un veicolo di promozione che attraverso la comunicazione della loro soddisfazione contribuiscono a far aumentare il numero dei nuovi clienti. 

DigitAma, attraverso l’acquisizione delle transazioni delle carte e alla geolocalizzazione del cliente, è in grado di profilare in modo estremamente analitico ogni singolo consumatore. È fondamentale evidenziare che stiamo parlando della capacità di mettere in atto strategie complesse e di unirle alla comunicazione integrandole con i processi aziendali. Il cliente e il suo benessere sono sempre al centro di ogni azione.

Il mercato della gestione dei dati offre tre diversi livelli di analisi:

1) Clusterizzazione a filtri: l’analisi dei gruppi si svolge attraverso diverse funzioni tecnologiche che con dei filtri raggruppano gli elementi omogenei. In questo modo si formano degli insiemi che hanno delle somiglianze nelle loro caratteristiche.

2) Clusterizzazione con tecniche di machine learning automatico: è un’analisi che si effettua con tecniche di apprendimento automatico. Per realizzarla si uniscono vari metodi, come ad esempio: l’elaborazione delle immagini, le reti neurali artificiali, gli algoritmi adattivi, i sistemi dinamici, il filtraggio adattivo, la statistica computazionale, ecc.

3) Servizio di analisi dati offline ha la funzione di rendere migliore e precisa la  progettazione di campagne marketing che tengano conto di tutti gli elementi, anche quelli che apparentemente risultano essere di minore importanza, ma che invece risultano essere strategici per la realizzazione di campagne inconsuete.

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