rt – Übersetzung – Keybot-Wörterbuch

  CGI - Case studies | CG...  

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Text zeigenZeige Ausgangstext im CacheURL mit Ausgangstext zeigen	With CGI’s ongoing development assistance, Bell continues to enhance the RT with new features, such as a customer retention feature that uses event-based marketing.
Textseiten vergleichenHTM-Seiten vergleichenURL mit Ausgangstext zeigenURL mit Zielsprache zeigencgi.com als Prioritätsdomäne definieren	Grâce au soutien actuel en développement de CGI, Bell continue d’améliorer l’outil de recommandation en lui ajoutant de nouvelles fonctions, comme la fonction de fidélisation des clients qui utilise un marketing axé sur les événements.

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CGI was engaged by Bell to build the RT system for use by all Bell business units. The system needed to be able to merge and update the data from the individual business unit billing systems into a single repository, have an easy-to-use graphical interface, and be easily scalable to service up to 10,000 Agents.

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Bell a choisi CGI pour créer l’outil de recommandation, de sorte que celui-ci soit utilisé par toutes les unités d’affaires de Bell. Ce système devait être en mesure de rassembler et de mettre à jour les données des systèmes de facturation de chaque unité d’affaires en un seul référentiel, avoir une interface graphique facile à utiliser et être facilement modifiable pour servir jusqu’à 10 000 agents.

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“With CGI’s help, we’ve been able to significantly enhance our ability to cross-sell and up-sell based on our customers’ personalized needs,” says Sonnenschein. “The RT has allowed us to gain valuable marketing data at the individual customer level and create predictive marketing models that dramatically improve our sales effectiveness.”

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« Grâce à l’aide de CGI, nous sommes en mesure d’augmenter de façon significative notre aptitude à la vente croisée et à la vente incitative d’après les besoins personnalisés de nos clients, affirme M. Sonnenschein. L’outil de recommandation nous a permis d’obtenir des données marketing précieuses au niveau du client individuel et de créer des modèles marketing prévisionnels qui augmentent énormément l’efficacité de nos ventes. »

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Text zeigenZeige Ausgangstext im CacheURL mit Ausgangstext zeigen	In addition to extending the RT system to include the Bell.ca Web site, where visiting customers are similarly presented with recommended offers generated by the RT based on their personal customer profile, CGI also implemented an RT system in Bell’s Small & Medium Business (SMB) unit.
Textseiten vergleichenHTM-Seiten vergleichenURL mit Ausgangstext zeigenURL mit Zielsprache zeigencgi.com als Prioritätsdomäne definieren	CGI a étendu la portée de l’outil de recommandation pour y inclure le site Web Bell.ca, qui présente aux clients qui le consultent, de façon similaire, des offres recommandées générées par l’outil de recommandation d’après leur profil personnel, et elle a aussi mis en place un outil de recommandation dans l’unité d’affaires Petites et moyennes entreprises (PME) de Bell.

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Text zeigenZeige Ausgangstext im CacheURL mit Ausgangstext zeigen	“We also have a Service Level Agreement in place with CGI for ongoing problem response and resolution for the RT and MAX+, but I never have to look at it because the service has always been excellent,” concludes Sonnenschein.
Textseiten vergleichenHTM-Seiten vergleichenURL mit Ausgangstext zeigenURL mit Zielsprache zeigencgi.com als Prioritätsdomäne definieren	« Nous avons aussi établi une entente sur les niveaux de service avec CGI pour répondre constamment aux problèmes relatifs à l’outil de recommandation et au système MAX+, et les résoudre, mais je n’ai jamais eu à revenir sur cette entente, car le service a toujours été excellent », conclut M. Sonnenschein.

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The other significant challenge that had to be overcome by the Bell-CGI team was building a user interface for the RT that would be common to all Agents in all business units. Not only would all channels have to agree on this interface, it would also need to be highly usable so that Agents would be willing to use it.

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L’équipe Bell-CGI a dû relever un autre défi important : construire une interface utilisateur pour l’outil de recommandation qui soit commune à tous les agents de toutes les unités d’affaires. Non seulement cette interface devait être acceptée par tous les canaux, mais son utilisation devait être également très facile, de sorte que les agents veuillent l’utiliser. Grâce à ses compétences poussées en développement IUG et à sa compréhension totale des affaires de Bell et des besoins de ses agents, CGI a créé MAX+, une interface Web efficace et hautement évolutive de l’outil de recommandation pouvant être utilisée par un grand nombre d’agents de centre d’appels.

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Most important of all, however, MAX+ presents the Agent with the five recommended offers a customer would most likely be interested in as determined by the underlying RT system based on the customer’s profile, history and information gathered during the course of the call.

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Cela permet à l’agent de servir le client de façon plus efficace, sans avoir à chercher ces renseignements dans de multiples systèmes. Surtout, MAX+ présente à l’agent les cinq offres recommandées qui sont le plus susceptibles d’intéresser un client, ainsi que le détermine le système sous-jacent, d’après le profil et l’historique du client, ainsi que les renseignements recueillis pendant l’appel. Grâce au regroupement d’autres outils plus anciens dans MAX+, les agents de Bell ont obtenu un portail unique et général qui leur évite de passer d’un système à l’autre pour travailler avec des outils multiples.

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The RT/MAX+ solution has brought these companies closer together in a way that gets targeted offers that customers would qualify for onto the desks of nearly 10,000 inside sales reps without them having to rummage through a bunch of customer databases to manually figure out what a customer might qualify for or be interested in.

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Bell est une entreprise très importante, composée de nombreuses grandes entreprises qui, ensemble, offrent des centaines de produits et de services. La solution RT/MAX+ a rapproché ces entreprises pour que près de 10 000 représentants des ventes internes puissent, sur leur poste, connaître les offres ciblées auxquelles les clients peuvent avoir droit, ce qui leur évite ainsi de parcourir diverses bases de données pour déterminer manuellement de quels services un client peut se prévaloir ou par quelle offre il peut être intéressé. Au cours des six premiers mois de 2006 seulement, près de 50 millions d’offres ont été générées par l’outil de recommandation, parmi lesquelles près de quatre millions ont été réellement présentées aux clients et 375 000, acceptées, ce qui représente un taux d’acceptation de 9,96 %. Grâce à l’outil de recommandation, Bell peut concentrer ses efforts de vente sur une unité d’affaires ou sur un produit ou un service particulier dont il faut relancer la vente.

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The RT/MAX+ solution has brought these companies closer together in a way that gets targeted offers that customers would qualify for onto the desks of nearly 10,000 inside sales reps without them having to rummage through a bunch of customer databases to manually figure out what a customer might qualify for or be interested in.

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Bell est une entreprise très importante, composée de nombreuses grandes entreprises qui, ensemble, offrent des centaines de produits et de services. La solution RT/MAX+ a rapproché ces entreprises pour que près de 10 000 représentants des ventes internes puissent, sur leur poste, connaître les offres ciblées auxquelles les clients peuvent avoir droit, ce qui leur évite ainsi de parcourir diverses bases de données pour déterminer manuellement de quels services un client peut se prévaloir ou par quelle offre il peut être intéressé. Au cours des six premiers mois de 2006 seulement, près de 50 millions d’offres ont été générées par l’outil de recommandation, parmi lesquelles près de quatre millions ont été réellement présentées aux clients et 375 000, acceptées, ce qui représente un taux d’acceptation de 9,96 %. Grâce à l’outil de recommandation, Bell peut concentrer ses efforts de vente sur une unité d’affaires ou sur un produit ou un service particulier dont il faut relancer la vente.

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After evaluating a number of Predictive Analytics solutions in the marketplace, Bell’s marketing and customer service organizations chose to use Epiphany Interaction Advisor as the basis for what Bell calls its Recommendation Tool (RT), which consolidates the CRM activities and customer data from all the individual business units into a single, all-encompassing system.

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Après avoir évalué de nombreuses solutions d’analyses prévisionnelles sur le marché, les groupes de marketing et de service à la clientèle de Bell ont choisi d’utiliser le logiciel ePiphany Interaction Advisor comme base de l’« outil de recommandation » (selon la terminologie de Bell), qui rassemble dans un système unique et global les activités de GRC et les données sur la clientèle provenant des toutes les unités d’affaires distinctes. Par exemple, quand un agent répond à l’appel d’un client, l’outil de recommandation lui fournit des informations sur le client sur un seul écran et lui permet de vendre plus facilement des services supplémentaires de Bell en établissant les offres les plus pertinentes pour ce client et en lui présentant celles-ci pour qu’il en discute pendant l’appel. L’outil de recommandation intègre et analyse les données issues de sources multiples, y compris les données sur le profil du client, comme les données transactionnelles et démographiques, les données d’utilisation et de connaissance des clients, les renseignements sur les services de Bell et les zones de couverture. Au cours de l’appel, l’agent enregistre les réponses du client concernant chaque service discuté et saisit dans le système ces informations, ainsi que d’autres renseignements fournis par le client, aux fins d’analyse continue et de mise à jour en temps réel de la liste des offres recommandées.

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Although all Bell business units are now using the RT, this was accomplished only after a number of significant challenges were overcome, not the least of which was extracting all the customer data from the databases of each Bell operating unit and integrating it into a single RT repository.

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Bien que toutes les unités d’affaires de Bell utilisent à présent l’outil de recommandation, il a fallu relever de nombreux défis importants pour mettre en place ce dernier, et notamment extraire toutes les données sur le client provenant des bases de données de toutes les unités d’exploitation de Bell et les intégrer dans un référentiel unique de l’outil de recommandation. La complexité des données présentait un réel défi, car chaque unité d’affaires avait sa propre vision concernant la présentation du profil des clients. CGI a dû faire un effort de développement considérable pour créer un programme ETC (extraire, transformer et charger) personnalisé, capable d’extraire ces différentes formes de données à partir des anciennes bases de données et de les réunir sur un écran commun et unique dans l’outil de recommandation. Ce fut un processus complexe, et CGI a dû savoir quelles données transformer et saisir en temps réel et comment organiser toutes les tâches ETC. Le volume élevé de données a aussi été un facteur important : il a fallu traiter 13 millions de comptes par nuit pour mettre à jour la base de données de l’outil de recommandation – et le système devait avoir la capacité et la vitesse nécessaires pour traiter ce volume de données.

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The other significant challenge that had to be overcome by the Bell-CGI team was building a user interface for the RT that would be common to all Agents in all business units. Not only would all channels have to agree on this interface, it would also need to be highly usable so that Agents would be willing to use it.

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L’équipe Bell-CGI a dû relever un autre défi important : construire une interface utilisateur pour l’outil de recommandation qui soit commune à tous les agents de toutes les unités d’affaires. Non seulement cette interface devait être acceptée par tous les canaux, mais son utilisation devait être également très facile, de sorte que les agents veuillent l’utiliser. Grâce à ses compétences poussées en développement IUG et à sa compréhension totale des affaires de Bell et des besoins de ses agents, CGI a créé MAX+, une interface Web efficace et hautement évolutive de l’outil de recommandation pouvant être utilisée par un grand nombre d’agents de centre d’appels.

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Text zeigenZeige Ausgangstext im CacheURL mit Ausgangstext zeigen	CGI also built the computer hardware infrastructure to run the RT, ETL and MAX+ applications, providing a robust environment that could easily scale to support as many as 10,000 agent desktops, while still providing sub-second response times.
Textseiten vergleichenHTM-Seiten vergleichenURL mit Ausgangstext zeigenURL mit Zielsprache zeigencgi.com als Prioritätsdomäne definieren	CGI a en outre construit l’infrastructure de matériel informatique pour exécuter l’outil de recommandation et les applications ETC et MAX+, créant un environnement robuste qui peut être facilement modifié pour fournir un soutien à 10 000 postes d’agents tout en réalisant des temps de réponse inférieurs à la seconde.

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The RT/MAX+ solution has brought these companies closer together in a way that gets targeted offers that customers would qualify for onto the desks of nearly 10,000 inside sales reps without them having to rummage through a bunch of customer databases to manually figure out what a customer might qualify for or be interested in.

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Bell est une entreprise très importante, composée de nombreuses grandes entreprises qui, ensemble, offrent des centaines de produits et de services. La solution RT/MAX+ a rapproché ces entreprises pour que près de 10 000 représentants des ventes internes puissent, sur leur poste, connaître les offres ciblées auxquelles les clients peuvent avoir droit, ce qui leur évite ainsi de parcourir diverses bases de données pour déterminer manuellement de quels services un client peut se prévaloir ou par quelle offre il peut être intéressé. Au cours des six premiers mois de 2006 seulement, près de 50 millions d’offres ont été générées par l’outil de recommandation, parmi lesquelles près de quatre millions ont été réellement présentées aux clients et 375 000, acceptées, ce qui représente un taux d’acceptation de 9,96 %. Grâce à l’outil de recommandation, Bell peut concentrer ses efforts de vente sur une unité d’affaires ou sur un produit ou un service particulier dont il faut relancer la vente.

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Although all Bell business units are now using the RT, this was accomplished only after a number of significant challenges were overcome, not the least of which was extracting all the customer data from the databases of each Bell operating unit and integrating it into a single RT repository.

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Bien que toutes les unités d’affaires de Bell utilisent à présent l’outil de recommandation, il a fallu relever de nombreux défis importants pour mettre en place ce dernier, et notamment extraire toutes les données sur le client provenant des bases de données de toutes les unités d’exploitation de Bell et les intégrer dans un référentiel unique de l’outil de recommandation. La complexité des données présentait un réel défi, car chaque unité d’affaires avait sa propre vision concernant la présentation du profil des clients. CGI a dû faire un effort de développement considérable pour créer un programme ETC (extraire, transformer et charger) personnalisé, capable d’extraire ces différentes formes de données à partir des anciennes bases de données et de les réunir sur un écran commun et unique dans l’outil de recommandation. Ce fut un processus complexe, et CGI a dû savoir quelles données transformer et saisir en temps réel et comment organiser toutes les tâches ETC. Le volume élevé de données a aussi été un facteur important : il a fallu traiter 13 millions de comptes par nuit pour mettre à jour la base de données de l’outil de recommandation – et le système devait avoir la capacité et la vitesse nécessaires pour traiter ce volume de données.

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After evaluating a number of Predictive Analytics solutions in the marketplace, Bell’s marketing and customer service organizations chose to use Epiphany Interaction Advisor as the basis for what Bell calls its Recommendation Tool (RT), which consolidates the CRM activities and customer data from all the individual business units into a single, all-encompassing system.

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Après avoir évalué de nombreuses solutions d’analyses prévisionnelles sur le marché, les groupes de marketing et de service à la clientèle de Bell ont choisi d’utiliser le logiciel ePiphany Interaction Advisor comme base de l’« outil de recommandation » (selon la terminologie de Bell), qui rassemble dans un système unique et global les activités de GRC et les données sur la clientèle provenant des toutes les unités d’affaires distinctes. Par exemple, quand un agent répond à l’appel d’un client, l’outil de recommandation lui fournit des informations sur le client sur un seul écran et lui permet de vendre plus facilement des services supplémentaires de Bell en établissant les offres les plus pertinentes pour ce client et en lui présentant celles-ci pour qu’il en discute pendant l’appel. L’outil de recommandation intègre et analyse les données issues de sources multiples, y compris les données sur le profil du client, comme les données transactionnelles et démographiques, les données d’utilisation et de connaissance des clients, les renseignements sur les services de Bell et les zones de couverture. Au cours de l’appel, l’agent enregistre les réponses du client concernant chaque service discuté et saisit dans le système ces informations, ainsi que d’autres renseignements fournis par le client, aux fins d’analyse continue et de mise à jour en temps réel de la liste des offres recommandées.

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Bien que toutes les unités d’affaires de Bell utilisent à présent l’outil de recommandation, il a fallu relever de nombreux défis importants pour mettre en place ce dernier, et notamment extraire toutes les données sur le client provenant des bases de données de toutes les unités d’exploitation de Bell et les intégrer dans un référentiel unique de l’outil de recommandation. La complexité des données présentait un réel défi, car chaque unité d’affaires avait sa propre vision concernant la présentation du profil des clients. CGI a dû faire un effort de développement considérable pour créer un programme ETC (extraire, transformer et charger) personnalisé, capable d’extraire ces différentes formes de données à partir des anciennes bases de données et de les réunir sur un écran commun et unique dans l’outil de recommandation. Ce fut un processus complexe, et CGI a dû savoir quelles données transformer et saisir en temps réel et comment organiser toutes les tâches ETC. Le volume élevé de données a aussi été un facteur important : il a fallu traiter 13 millions de comptes par nuit pour mettre à jour la base de données de l’outil de recommandation – et le système devait avoir la capacité et la vitesse nécessaires pour traiter ce volume de données.

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Après avoir évalué de nombreuses solutions d’analyses prévisionnelles sur le marché, les groupes de marketing et de service à la clientèle de Bell ont choisi d’utiliser le logiciel ePiphany Interaction Advisor comme base de l’« outil de recommandation » (selon la terminologie de Bell), qui rassemble dans un système unique et global les activités de GRC et les données sur la clientèle provenant des toutes les unités d’affaires distinctes. Par exemple, quand un agent répond à l’appel d’un client, l’outil de recommandation lui fournit des informations sur le client sur un seul écran et lui permet de vendre plus facilement des services supplémentaires de Bell en établissant les offres les plus pertinentes pour ce client et en lui présentant celles-ci pour qu’il en discute pendant l’appel. L’outil de recommandation intègre et analyse les données issues de sources multiples, y compris les données sur le profil du client, comme les données transactionnelles et démographiques, les données d’utilisation et de connaissance des clients, les renseignements sur les services de Bell et les zones de couverture. Au cours de l’appel, l’agent enregistre les réponses du client concernant chaque service discuté et saisit dans le système ces informations, ainsi que d’autres renseignements fournis par le client, aux fins d’analyse continue et de mise à jour en temps réel de la liste des offres recommandées.

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Bien que toutes les unités d’affaires de Bell utilisent à présent l’outil de recommandation, il a fallu relever de nombreux défis importants pour mettre en place ce dernier, et notamment extraire toutes les données sur le client provenant des bases de données de toutes les unités d’exploitation de Bell et les intégrer dans un référentiel unique de l’outil de recommandation. La complexité des données présentait un réel défi, car chaque unité d’affaires avait sa propre vision concernant la présentation du profil des clients. CGI a dû faire un effort de développement considérable pour créer un programme ETC (extraire, transformer et charger) personnalisé, capable d’extraire ces différentes formes de données à partir des anciennes bases de données et de les réunir sur un écran commun et unique dans l’outil de recommandation. Ce fut un processus complexe, et CGI a dû savoir quelles données transformer et saisir en temps réel et comment organiser toutes les tâches ETC. Le volume élevé de données a aussi été un facteur important : il a fallu traiter 13 millions de comptes par nuit pour mettre à jour la base de données de l’outil de recommandation – et le système devait avoir la capacité et la vitesse nécessaires pour traiter ce volume de données.