Analytiikan avulla asiakaspalvelu tehostuu ja tuo liiketoimintahyötyjä

Jussi Varjus

Jussi Varjus
Johtava BI-analyytikko

Yritysten asiakaspalvelu (AsPa) on useimmiten lisäarvopalvelu, joka tarjotaan yrityksen asiakkaille ilmaiseksi asiakastyytyväisyyden parantamiseksi. Yrityksillä onkin tämän johdosta luontainen tarve pitää asiakaspalvelun kustannukset minimissä ja maksimoida sen tuomat hyödyt. Analytiikan avulla voidaan tehostaa asiakaspalvelua sekä lisätä sen tuomaa hyötyä yritykselle monella eri tapaa.

Lue koko blogiteksti>>


Mistä analytiikan hyödyntäminen kannattaa aloittaa?

Minna Hänninen

Minna Hänninen
BI-analyytikko

”Olemme selvästi muita jäljessä analytiikan hyödyntämisessä.” Tuon lauseen olen kuullut monessa yrityksessä. Sillä on voitu tarkoittaa yritystä itseään tai kokonaista toimialaa. Yleinen luulo tuntuu olevan, että kaikilla muilla on käytössään erityisiä analytiikan tuomia taikavoimia ja vippaskonsteja. Toki on olemassa toimialoja, joilla analytiikkaa on tehty jo vuosia, jopa vuosikymmeniä, mutta useimmissa yrityksissä vasta mietitään analytiikan hyödyntämistä.

Lue koko blogiteksti>>


Tekoäly ennusti ihmisen viimeisen käyttöpäivän

Miksi tekoäly voittaa ihmisälyn?

Erika Patrikainen

Erika Patrikainen
BI-analyytikko

Tekoäly itsessään on algoritmi, joka mahdollistaa oppimisen. Se tarvitsee toimiakseen dataa ympäristöstään ja halutusta lopputuloksesta, jos sellaiseen on tarkoitus tähdätä. Tässä piilee yksi tekoälyn heikkouksista. Tekoälyllä on vain sille kerrottu tieto, tai se voi itse kerätä tietoa vain niillä tavoilla, jotka joku on sille ohjelmoinut. Ihminen kykenee paremmin etsimään eri tietolähteitä ja käyttämään erilaisia tiedonkeruumenetelmiä. Evoluutio on ohjelmoinut meidät tässä suhteessa paremmin.

Lue koko blogiteksti>>


Sosiaalisen median analysoiminen R-ohjelmointikielen avulla

Tuomas Patrikainen

Tuomas Patrikainen
Tietovarastokehittäjä

Joillekin R on vain kirjain aakkosten joukossa, toisille se on analytiikan paras kaveri. R on avointa lähdekoodia hyödyntävä ohjelmointikieli tilastolliseen laskentaan ja mallintamiseen. Avoimen lähdekoodin ansiosta kuka tahansa R-kielen osaaja voi kehittää ja luoda omia kirjastoja. Kirjastot sisältävät erilaisia laskentafunktioita ja muita ominaisuuksia datan käsittelyyn, analysointiin ja visualisointiin, joita kaikki käyttäjät voivat hyödyntää. Laajojen kirjastojen ansiosta R sopii hyvin moneen, myös vaativaan, makuun. R:n avulla voidaan toteuttaa esimerkiksi koneoppimista (machine learning), tekstin prosessointia (text mining) tai tunnepohjaista analysointia (sentiment analysis).

Lue koko blogiteksti>>


Puhedatan analysointi – asiakasnäkymän puuttuva palanen

Erika Patrikainen

Erika Patrikainen
BI-analyytikko

Asiakasanalytiikan tavoitteita on kokonaisvaltaisen asiakasnäkymän saavuttaminen, koska vain se mahdollistaa parhaimman asiakaspalvelun. Asiakkaasta tiedetään nykyään mm. hänen verkkokäyttäytymisensä, yhteydenottojen määrät ja ajankohdat sekä formaalien asiakaskyselypalautteiden tulokset. Mutta tiedetäänkö miksi (tai miksi ei) puhelinkontaktointi on johtanut asiakassuhteeseen, tai mikä on ollut puhelimitse suoritettujen yhteydenottojen sisältö, varsinkin jos puhelu on koskenut useampaa asiaa? Tiedetäänkö, mitä koskeviin asioihin puhelinpalvelu ei monesti osaa vastata, tai mitä aiheita koskevat puhelut ohjataan usein väärälle henkilölle? Enää ei tarvitse jäädä pohtimaan tuota vastausta, vaan voidaan ryhtyä toimeen, jotta asiakaspalvelu ja myynti ovat paremmin tehtäviensä tasalla.

Lue koko blogiteksti>>