search query: @keyword campaigning / total: 1
reference: 1 / 1
« previous | next »
Author: | Sinivirta, Janne |
Title: | Implementing Analytics on a Rating Engine |
Automaattisen asiakasanalyysin toteuttaminen hinnoittelujärjestelmässä | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2006 |
Pages: | 53 Language: eng |
Department/School: | Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto |
Main subject: | Tietokoneverkot (T-110) |
Supervisor: | Ylä-Jääski, Antti |
Instructor: | Ahola, Jussi |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark S80 | Archive |
Keywords: | analytics campaigning CRM data mining personalization rating engine recommendation yksilöllistäminen analyyttinen asiakkuudenhallinta tiedonlouhinta suosittelu kampanjointi |
Abstract (eng): | Modern commerce is global, the products and services offered on the market are almost identical, and there is an abundance of suppliers. Due to the size and complexity of the markets, mass marketing is expensive and returns on related investments are frequently questionable. The traditional process of mass marketing is being challenged by the new approach of one-to-one marketing. Firms today are concerned with increasing customer value through analysis of the customer lifecycle. Analytics comprises all programming that analyses data about an enterprise's business activities and customer information and presents it so that better and quicker business decisions can be made. Modern e-commerce gathers volumes of business and transaction history data that contains business knowledge that is often not used to its full potential. In analytical customer relationship management (aCRM) the data gathered in business processes is analysed to segment customers, personalize services and to identify potential for enhancing the client relationship. Customer analysis typically can lead to targeted campaigns and advertising aimed at increasing the company's share of the customer's wallet. This thesis illustrates the design and implementation of an extension (pilot) for the Mentura Rating Engine. This pilot enables real-time transaction management to be combined with methods of analytical customer relationship management. The pilot integrates the Mentura Rating Engine and VTT's Louhi data mining tool to form a campaign toolkit that takes advantage of the transaction histories gathered in the databases of e-commerce systems. The value of this toolkit is assessed in the field of marketing mobile services. |
Abstract (fin): | Moderni kaupankäynti on globaalia, tuotteet ja palvelut eroavat toisistaan vain vähän ja jokaiselle niistä löytyy useita myyjiä. Asiakkaiden määrän ja monipuolisuuden takia joukkomainonnasta on tullut kallista ja sen tarjoama vastine rahoille on usein kyseenalaista. Tilalle onkin nousemassa kilpailija: kohdemainonta. Yrityksiä kiinnostaa kasvattaa asiakkaidensa arvoa analysoimalla asiakkaan "elinkaarta". Analyysilla tarkoitetaan kaikkea ohjelmointia joka tutkii kaupankäynti- ja asiakastietoa ja esittää sen niin että esitys mahdollistaa parempien ja nopeampien päätösten teon kaupankäynnissä. Nykyaikainen e-business haalii valtavia määriä kaupankäynti- ja ostohistoriaa tietokantoihinsa. Tämä informaatio sisältää usein tietoa joka voisi edistää kaupankäyntiä mutta sitä ei hyödynnetä tehokkaasti. Analyyttisessa asiakkuudenhallinnassa (aCRM) liiketoimintaprosesseissa kertynyttä informaatiota analysoidaan. Analyysi mahdollistaa asiakkaiden segmentoinnin, palveluiden yksilöllistämisen ja tarjoaa mahdollisuuksia parantaa asiakkuuksia. Asiakasanalyysi voi tyypillisesti johtaa kohdennettuihin kampanjoihin ja mainontaan tuottavuuden edistämiseksi. Tämä diplomityö esittää kuinka laajennus (pilotti), joka mahdollistaa hinnoittelumoottorin reaaliaikaisen laskutuksenhallinnan yhdistämisen analyyttiseen asiakkuudenhallintaan, suunniteltiin ja toteutettiin. Pilotti yhdistää Mentura Rating Engine hinnoittelumoottorin ja VTT:n Louhi-tiedonlouhintatyökalun ja muodostaa naista kampanjatyökalun joka hyödyntää e-business järjestelmiin kertyvää ostohistoriaa. Tämän työkalun toimivuutta arvioidaan mobiilipalveluiden alueella. |
ED: | 2007-02-26 |
INSSI record number: 33132
+ add basket
« previous | next »
INSSI