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Advanced Analytics | Data Management
Sandra Hernandez 0
Data Dignity, un reto más para los CMO

En esta era de transformación digital de las industrias, la combinación entre marketing y tecnología (Martech) se ha convertido en una de las principales fuentes de conocimiento, inteligencia y posibilidades de engagement para las empresas. Estos beneficios han venido siendo impactados de diversas maneras configurando una fuerte tendencia en el

Customer Intelligence
Sharad Saxena 0
Assessing classifier performance based on a profit matrix in SAS Viya

The ultimate objective of a churn model is preventing churn by making a retention offer. To determine reasonable values for profit and loss information, consider the outcomes and the actions that you would take given knowledge of these outcomes. For example, the marketing department of a telecommunications company wants to offer a discount to people who are no longer on a fixed-term contract. To prevent churn, the company is willing to make an offer in exchange for a one-year contract extension.

Analytics | Customer Intelligence
Agustina Di Genaro 0
Maximizar conversión: La importancia de tener una Visión 360 de tus clientes

Actualmente los consumidores se encuentran con muchísima información desperdigada en todos los canales de comunicación. Existen: los clientes 100% digitales, aquellos que solicitan recomendaciones, los que realizan un mix a la hora de elegir entre visualizar los servicios/productos de manera presencial y luego buscar precios de manera online, aquellos que

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Learn SAS | Students & Educators
Jos van Dongen 0
SAS Energy Game: Serious gaming maakt leren leuk

Inzicht krijgen in de kracht van analytics én leren omgaan met analytische software. En dat terwijl je gewoon een spel speelt. Dat is de SAS Energy Game. Inmiddels hebben al honderden studenten het spel gespeeld en daarmee hun analytische vaardigheden versterkt. Meer mensen kennis laten maken met analytics Data is

Analytics | Customer Intelligence
Artur Szymanski 0
Jak analityka wspiera telekomy w obszarze personalizacji relacji z klientami?

W poprzednim artykule wspominałem, że niezbędnym elementem koncepcji hiper-personalizacji komunikacji z klientami jest analityka. Gdy umiemy już zbierać i identyfikować kluczowe wydarzenia w życiu klienta, a także mamy gotowe repozytorium reakcji na te sygnały, potrzebujemy mechanizmu, który podejmie decyzję komu, kiedy i jaką ofertę zakomunikować, w jaki sposób i w

Learn SAS | Programming Tips
Rick Wicklin 0
Simulate poker hands in SAS

A SAS programmer was trying to simulate poker hands. He was having difficulty because the sampling scheme for simulating card games requires that you sample without replacement for each hand. In statistics, this is called "simple random sampling." If done properly, it is straightforward to simulate poker hands in SAS.

Customer Intelligence
Artur Szymanski 0
Personalizacja kontaktów pomiędzy klientem a operatorem

Doświadczenie klienta jako wyróżnik Operatorzy telekomunikacyjni stosują różne metody, aby wyróżnić się na mocno konkurencyjnym rynku i przyciągnąć klientów. Mogą np. konkurować kształtem oferty – niższą ceną, bogatszym pakietem usług lub produktem/usługą, których nie ma w ofercie  innych operatorów. Kolejnym sposobem jest uzyskanie przewagi technologicznej i tym samym zapewnienie klientom

Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Hui Li 0
Machine learning: ¿Qué algoritmo utilizar?

Este recurso está diseñado principalmente para científicos de datos, analistas principiantes o intermedios que están interesados en identificar y aplicar algoritmos de machine learning para abordar los problemas de su interés. Una pregunta típica de un principiante, cuando se enfrenta a una gran variedad de algoritmos de machine learning, es:

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence
Ivan Fernando Herrera 0
El impacto de la inteligencia analítica en los programas de AML

Durante mucho tiempo, los bancos han tenido dificultades para detectar las transacciones ilícitas entre la multitud de transacciones que procesan a diario. Esto pasa por lo general porque los delincuentes mueven el dinero de manera rápida de una institución a otra para cubrir sus huellas, dejando a los investigadores financieros

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