ZINTEGROWANE SYSTEMY

ZARZĄDZANIA RELACJAMI Z

MASOWYM KLIENTEM

Instytut Informatyki

Katedra Modelowania i Projektowania Systemów Informatycznych

Zagadnienia

 cele zintegrowanego systemu informatycznego relacji z klientem

 projektowanie zintegrowanego systemu CRM

 Metody i techniki komponentów ZSI CRM

Dylemat masowego klienta



Efektywność reklamy niespersonalizowanej niska



Może zniech cić klienta, który by kupił



Konieczność dotarcia do indywidualnej osoby



Niemożliwość psychologiczna indywidualnego pracownika nawiązania

relacji z każdym indywidualnym klientem

 Z powodu braku wiedzy specyficznej n.t. klienta



Rozwiązanie: zintegrowany system informatyczny relacji z klientem

ZSI CRM

 Podsystem kontaktu z klientem

 Podsystem werbunku klientów

 Podsystem zbierania danych o klientach



Podsystem usług na rzecz klienta

 Podsystem bazy danych o klientach

 Podsystem analityczny

Podsystem kontaktu z klientem

 Rodzaje kontaktu

 Telefoniczny

 Listowny

 Email

 SMS

 inne

 Kierunki kontaktu

 Do klienta (np.. BTL

– below the line – bezpośrednia reklama do

konretnego klienta)

 Od klienta

Call center



Automatyczny wybór klienta do kontaktu wychodzącego

 Wybór najbardziej rentownych kandydatów



Reguły biznesowe i regulacje prawne



Równomierne obciążenia pracowników



Natychmiastowa gotowość do rozmowy

 Wsparcie dla pracownika

 Profil klienta

 Kontakt z kierownikiem

 Doradztwo innych pracowników



Przykład wsparcia

Podsystem zbierania danych o klientach

 Dane od klienta



Dane kanału kontaktowego



Dane z procesu realizacji usług / dostaw

 Dane z ankiet



Dane wewn trzne



Przebieg kontaktów, zamówień, kart kredytowych itd..



Dane zewn trzne

 Zakup danych o kliencie od firm



Publicznie dost pne dane o wiarygodności kredytowej



Dane spisu ludności (demografia klienta)

Podsystem bazy danych o klientach



Szybki dost p dla call center

 Dane kontaktowe

 Dane demograficzne

 Dane kontaktowe



Dane „sąsiadów” klienta

 Rejon zamieszkania

 Segment

 skupienie

Podsystem analityczny

 I

dentyfikacja wielu wystąpień tego samego klienta

 Profilowanie

 Segmentacja

 RMF (recency, money, frequency)

 Segmentacja geograficzna



Analiza skupień



Predykcja zachowań



Predykcja rentowności kontaktu wg kanałów kontaktowych

Metody analityczne - wykorzystanie



Predykcja wypłacalności klienta



Sugestie sprzedażowe



Predykcja rentowności klienta



Analiza skuteczności akcji promocyjnych



Klient nie kupiłby, ale kupił



Klient nie kupiłby i nie kupił



Kupiłby i kupił



Kupiłby ale zrezygnował na skutek kampanii

 planowanie eksperymentu akcji promocyjnej

Zarz dzanie personelem do komunikacji z

klientem

 Dobieranie personelu do profilu klienta

 Kontrola czasu pracy personelu



Kontrola efektywności personelu

 Nabór personelu

 Przyuczanie personelu

ZINTEGROWANE SYSTEMY

ZARZĄDZANIA PRODUKCJ

Instytut Informatyki

Katedra Modelowania i Projektowania Systemów Informatycznych

Via media and networks

Operation process B

Operation process C

Inspection process

Performance results input

Information Systems

Operating

instructions

Omissions and recording mistakes (wrong entry), inaccuracies due to mass entry, etc.

・Extra work by manual operation

・Delay in final processing
・Delay in information transmission

due to inaccuracies

・Operating

instructions

・Performance

data input

Performance data

Production

planning system

Delivery

response

system

Operation process A

Operating

instruction

s

Operating

instruction

s

Operating

instructions

Performance management using

information systems

Before adopting IT

After adopting IT

Via network

Operation process B

Operation process C

Operation process A

Performance data

entry

Performance data

entry

Performance data

entry

Performance data

entry

Production site
terminal

Production site
terminal

Production site
terminal

・Operating

instructions

・Performance

data input

・Operating

instructions

・Performance

data input

• Performance report directly from device

Collect detailed information that
cannot be extracted manually

• Quick, accurate information

Detect not only the issue but also its
primary cause

Collected data are

only the final results

of the production process

There is no way to know the current status of the production line

(Human, Machine, Material)

Wgl d w bież cy stan produkcji – trudny

Linia
produkcyjna

PLC controls the equipment.
PLC and information systems are
connected through a Gateway PC.

Easy &
no program!

Direct
Real-time
Highly Reliable

Gateway PC

Embedded

system

Input the product
result data manually

・Extra work by manual inputs
・Incorrect & delayed Information
・Limited information

Gateway PC
・Need to develop
communication software
・Difficult to achieve real time
data collection
・Low reliability
・High maintenance cost

OS version up, etc.

Wrong data

IT systems

MES・

ERP

Lack of data

Linia produkcyjna

Linia
produkcyjn
a

Operating

Instruction

&

Results input

Paper-Based

PC-Based

Controller-Based

Paper-Based

IT systems

MES・

ERP

IT systems

MES・

ERP

Simple, easy, reliable and in real-time !

Zbieranie informacji bezpośrednio na linii

ZINTEGROWANE SYSTEMY

ZARZĄDZANIA SIECI

ENERGETYCZN

Instytut Informatyki

Katedra Modelowania i Projektowania Systemów Informatycznych

SIEC ENERGETYCZNA

 Masowy odbiorca

 Rozproszony dostawca energii



Producenci na bazie węgla

 Producenci na bazie ropy naftowej



Producenci na bazie siły wody



Zbiorniki retencyjne / „bufory energii” itp..



Niekonwencjonalne źródła energii



Sieć przesyłowa wysokiego napięcia



Sieć przesyłowa niskiego napięcia

 Stacje transformatorowe

Zagadnienia informatyczne

 Planowanie rozwoju /

 Predykcja dziennych / godzinowych potrzeb



Sterowanie ze względu na potrzeby mocy



Sterowanie ze względu na ochronę środowiska



Zapotrzebowanie na energię teraz i w przyszłości

 Stan pogodowy

– zbieranie danych plus prognozxa



Wrażliwość terenu – modelowanie



Tempo rozkładu substancji szkodliwych w terenie - modelowanie

 predykcja awarii / planowanie napraw



Wykrywanie uszkodzeń (na bazie pomiarów)

DZI KUJ ZA

UWAG !