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Quadro unico dei dati cliente

Acquisisci, fai crescere e mantieni i clienti con una visione unificata dei dati

Scheda della soluzione di analisi del clickstream

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informazioni generali

Le aziende sanno bene che avere un quadro unico del cliente significa ottenere una rappresentazione unificata e integrata di tutti i dati, per poi arrivare a un'interpretazione completa e contestuale dei comportamenti del cliente stesso. Nei sistemi di dati tradizionali vi è una relazione biunivoca fra applicazione finale e piattaforma di memorizzazione. Ad esempio, il team di fatturazione gestisce un sistema di pagamenti con il suo database, il team di assistenza ai clienti archivia i registri delle chiamate in un sistema CRM e una clinica archivia i dati sui pazienti in una piattaforma EMR. 
ApacheHadoop® permette di creare un quadro unificato dei dati dei clienti, mettendo in luce informazioni preziose che, anche se a portata di mano, potrebbero essere sparse fra una molteplicità di interazioni, canali, gruppi e piattaforme. Ora le organizzazioni possono approfittare dei vantaggi offerti dalla visualizzazione unica, che offre informazioni per meglio raggiungere, acquisire e mantenere i clienti, individuare opportunità, superare sfide e incrementare i guadagni.

UN QUADRO UNIFICATO APRE NUOVE STRADE AL VALORE

ACQUISIZIONE DI NUOVI CLIENTI

Affianca dati sui clienti a dati sul mercato provenienti da fonti nuove per puntare ai migliori clienti potenziali. Modella i prodotti per cogliere le opportunità dei mercati emergenti e adattarti ai cambiamenti nei gusti dei clienti, sia a livello aggregato che di soggetti singoli.

Uno dei maggiori siti web retail del mondo genera ogni ora centinaia di megabyte di dati clickstream, ma i dati sulle impressioni degli annunci e i clickstream erano archiviati su piattaforme separate. Unificandoli in HDP per fornire un quadro unico del cliente, l'azienda ha ottimizzato il posizionamento degli annunci e migliorato l'esperienza dei suoi clienti sul web.

Scopri l'uso di Hadoop per gli inserzionisti

POTENZIAMENTO DELLE RELAZIONI ESISTENTI

Riunisci dati frammentati suddivisi per prodotti e unità aziendali diverse, per prevedere meglio il "next product to buy". Identifica le opportunità e concludi vendite con i clienti esistenti.

Un'importante azienda di telecomunicazioni usa HDP per dedurre dati demografici oltre a quelli dell'account primario degli utenti, per aumentare l'utile sulle attività di cross-selling. Combinando i dati dei clienti con le informazioni su account secondari, acquisiscono un'immagine più chiara dei loro clienti e possono rispondere meglio alle loro esigenze.

White Paper Telco »

MANTENERE I CLIENTI PREZIOSI

Completa i dati esistenti con nuovi tipi di dati e crea coerenza fra strumenti analitici diversi. Coordina e arricchisci le attività che si svolgono a contatto con il cliente, per migliorare la sua esperienza generale attraverso una serie di punti di contatto.

Un importante retailer usa HDP per combinare i dati provenienti da vari sistemi e ottenere un quadro unificato del cliente. L'azienda può così personalizzare il servizio, migliorando l'esperienza del cliente e incrementando il valore dei clienti più fedeli.

White Paper retail »

Casi di utilizzo della visualizzazione singola

CASO D'USO 1
immagine media

VISUALIZZARE I DATI CLICKSTREAM DI UN SITO WEB

Come si fa ad aumentare le probabilità che i clienti online completino un acquisto? Hadoop facilita le operazioni di analisi e permette di modificare i comportamenti dei visitatori sul tuo sito web. Guarda ad esempio come un retailer online ha ottimizzato le procedure di acquisto riducendo i tassi di abbandono e migliorando le conversioni. La piattaforma HDP aiuta ad acquisire e perfezionare i dati clickstream di un sito web per ottenere un quadro unico del cliente e superare gli obiettivi di e-commerce della tua azienda. Il tutorial presente nel video spiega come raffinare dati clickstream grezzi con la piattaforma HDP.

Altre informazioni

CASO D'USO 2
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ANALISI DEI SOCIAL MEDIA E DEL SENTIMENT DEI CLIENTI

Hadoop consente di estrarre dati da Twitter, Facebook e altre conversazioni sui social media per analizzare il sentiment dei clienti su di te e sui tuoi concorrenti. Una maggiore quantità di big data di tipo social consente di prendere decisioni più mirate in tempo reale. Il tutorial in dotazione a questo video illustra come perfezionare i dati Twitter grezzi utilizzando la piattaforma HDP.

Altre informazioni