SiNGL Einführung

SiNGL ist eine KI-gestützte Lösung zur Daten-Deduplizierung und Erstellung goldener Datensätze, die eine einheitliche Sicht auf Kundendaten ohne die Komplexität vollständiger MDM-Systeme bietet.
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Was ist SiNGL

SiNGL ist eine vereinfachte Lösung zur Erreichung einer einheitlichen Kundenansicht durch Daten-Deduplizierung und Erstellung von Goldenen Datensätzen. Es bietet eine Alternative zu komplexen und teuren Master Data Management (MDM) Systemen, die es Organisationen ermöglicht, ihre Kundendaten schnell und kosteneffektiv zu konsolidieren und zu bereinigen. SiNGL kann in weniger als 90 Tagen implementiert werden, was es zu einer agilen Option für Unternehmen macht, die ihre Datenqualität und Kundeninsights verbessern möchten.

Wie funktioniert SiNGL?

SiNGL verwendet fortschrittliche KI-Algorithmen, um Kundenaufzeichnungen über mehrere Systeme hinweg zu deduplizieren. Die Lösung wird mit den eigenen Unternehmensdaten einer Organisation trainiert und erstellt Punktzahlen für jeden Datensatz, um zu bestimmen, ob zwei Datensätze zur gleichen physischen Entität gehören. Benutzer können Schwellenwerte festlegen, um den Deduplizierungsprozess zu steuern. Sobald Duplikate identifiziert sind, generiert SiNGL goldene Datensätze - einzelne, autoritative Versionen jedes Kundenprofils. Diese konsolidierten Datensätze können dann verwendet werden, um eine 360-Grad-Ansicht der Kunden zu erstellen, einschließlich Haushalts- und Beziehungsgraphen. SiNGL bietet auch API-Integration, um die Datenintegrität in konsumierenden Systemen zu verbessern und die Datenqualitätsverbesserungen zu automatisieren.

Vorteile von SiNGL

Durch die Implementierung von SiNGL können Organisationen mehrere Vorteile in Bezug auf Einnahmen, Kosteneinsparungen und Risikominderung realisieren. Die Lösung ermöglicht effektiveres Up-Selling und Cross-Selling durch genaue Kundenprofile, verbessert die Effektivität von Marketingkampagnen und erhöht die Konversionsraten. Kosteneinsparungen werden durch reduzierte Versand- und Callcenter-Ausgaben, verbesserte Kundenbindung und verringerte Datenbereinigungsaufwände erzielt. SiNGL hilft auch, Risiken zu reduzieren, indem genaue Risikoprofile erstellt, bei der Betrugserkennung unterstützt, die Datenqualität in Berichten verbessert und regulatorische Compliance-Bemühungen wie GDPR, KYC und AML im Bank- und Finanzdienstleistungssektor unterstützt werden.

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