Las empresas buscan capturar los datos de la voz del cliente (VoC) y actuar sobre estas métricas para mejorar las experiencias de sus clientes. Y aunque tener el deseo y el presupuesto para medir la experiencia del cliente es un gran comienzo, es más importante comprender qué es realmente valioso medir.

Todo comienza por decidir capturar loque importa. Esto implica encontrar personas listas para arremangarse y resolver las preguntas para impulsar el análisis y el estado actual de la calidad de los datos.

El aprendizaje automático incluye casos de uso de personalización en las áreas de modelado similar, análisis de abandono, análisis de venta cruzada / venta adicional y muchos otros, según un informe de Forrester del año pasado sobre el futuro del aprendizaje automático.

Las empresas a menudo usan herramientas de BI para obtener información sobre cómo mejorar la experiencia del cliente, la retención y las ventas. Pero, ¿qué pasa con el aprovechamiento de la inteligencia empresarial para mejorar los procesos internos?

Los datos se han convertido en el alma de las empresas modernas. ¿Están preparados los CIO y sus organizaciones?

El CEO de Micro Focus, Stephen Murdoch, en la inauguración de Micro Focus Virtual Universe 2020, ha asegurado que los avances tecnológicos están impulsando la aceleración del cambio comercial.

El análisis de negocios no se está utilizando al máximo a pesar de la inversión continua, según el 86% de los ejecutivos encuestados.

Mantener todos sus datos separados evita una buena analítica. Aprenda a superar cuatro desafíos clave para eliminar los silos de datos.

La gobernanza de datos se ha convertido en una capacidad digital esencial. Los líderes de TI deben ayudar a sus organizaciones a obtener un gobierno de datos proactivo, gestión de datos y convertirse en organizaciones basadas en datos con inteligencia de negocios (BI) de autoservicio.

El marketing digital es una batalla constante tratando de entender por qué los consumidores toman decisiones de compra y cómo aprovechar esta información para optimizar futuras campañas de marketing.

La Ley de Protección al Consumidor de California no hará a los datos lo que hizo GDPR hace dos años, pero marca el comienzo de una década complicada cuando se trata de datos y su gestión.

¿Cuándo fue la última vez que actualizó su panel de análisis? Con demasiada frecuencia, creemos que un tablero necesita muy poco ajuste en el transcurso de su uso. La verdad es que el valor de un tablero analítico puede expirar con el tiempo.

Un nuevo estudio de Nucleus Research sobre inteligencia artificial y sus usos actuales determina el papel clave de los datos en la IA y cómo la falta de proporcionar los datos correctos y las cantidades correctas de datos conducirán finalmente al fracaso.

En la era digital, los datos se han convertido en la ventaja competitiva. Sin embargo, ¿qué porcentaje de las empresas, y en particular los CIO, tienen sus datos listos para crear esa ventaja?

Además de la confusión acerca de qué es un CDP, también hay diferencias dramáticas entre la funcionalidad de los diferentes CDP.

A medida que más empresas se den cuenta de los beneficios de la inteligencia artificial (IA) en sus operaciones diarias, la demanda de casos de uso aumentará e impulsará el mercado de IA.

El CRM se convirtió en una herramienta de ventas que rastrea oportunidades a través de varias etapas de ventas. Los especialistas en marketing y las marcas B2C reclamaron el CRM para reunir los datos del recorrido del cliente. Sin embargo, el CRM planteó algunas limitaciones y dio lugar a las plataformas de datos del cliente (CDP).

Las empresas han gastado miles de millones de dólares e innumerables horas en los últimos años para crear iniciativas digitales para servir mejor al consumidor conectado. Algo lógico y necesario en nuestro mundo basado en aplicaciones. Pero a medida que lo han hecho, muchas empresas están olvidando un elemento crucial: la necesidad ...

La tecnología moderna nos ha brindado muchas opciones para la comunicación con los clientes, incluidos chatbots, boletines y una variedad de métodos para comunicaciones de seguimiento, incluidas opciones como comentarios en la aplicación.

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están infundiendo a las analíticas nuevas capacidades, y las compañías exigen más analíticas en tiempo real o que puedan predecir el futuro.