haku: @instructor Ahola, Jussi / yhteensä: 4
hakutulos-lista
viite: 2 / 4
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Sinivirta, Janne
Työn nimi:Implementing Analytics on a Rating Engine
Automaattisen asiakasanalyysin toteuttaminen hinnoittelujärjestelmässä
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2006
Sivut:53      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto
Oppiaine:Tietokoneverkot   (T-110)
Valvoja:Ylä-Jääski, Antti
Ohjaaja:Ahola, Jussi
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark S80     | Arkisto
Avainsanat:analytics
campaigning
CRM
data mining
personalization
rating engine
recommendation
yksilöllistäminen
analyyttinen asiakkuudenhallinta
tiedonlouhinta
suosittelu
kampanjointi
Tiivistelmä (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.
Tiivistelmä (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.
ED:2007-02-26
INSSI tietueen numero: 33132
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI