SiNGL Giới thiệu
SiNGL là một giải pháp loại bỏ dữ liệu trùng lặp và tạo ra hồ sơ vàng được hỗ trợ bởi AI, cung cấp cái nhìn duy nhất về dữ liệu khách hàng mà không cần sự phức tạp của các hệ thống MDM đầy đủ.
Xem thêmSiNGL là gì
SiNGL là một giải pháp đơn giản hóa để đạt được cái nhìn duy nhất về khách hàng thông qua việc loại bỏ dữ liệu trùng lặp và tạo ra hồ sơ vàng. Nó cung cấp một lựa chọn thay thế cho các hệ thống Quản lý Dữ liệu Chính (MDM) phức tạp và tốn kém, cho phép các tổ chức hợp nhất và làm sạch dữ liệu khách hàng của họ một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. SiNGL có thể được triển khai trong chưa đầy 90 ngày, làm cho nó trở thành một lựa chọn linh hoạt cho các doanh nghiệp muốn cải thiện chất lượng dữ liệu và hiểu biết về khách hàng.
SiNGL hoạt động như thế nào?
SiNGL sử dụng các thuật toán AI tiên tiến để loại bỏ các hồ sơ khách hàng trên nhiều hệ thống. Giải pháp này được đào tạo trên dữ liệu doanh nghiệp của tổ chức, tạo ra điểm số cho mỗi hồ sơ để xác định xem hai hồ sơ có thuộc về cùng một thực thể vật lý hay không. Người dùng có thể đặt ngưỡng để kiểm soát quy trình loại bỏ trùng lặp. Khi các hồ sơ trùng lặp được xác định, SiNGL tạo ra các hồ sơ vàng - phiên bản duy nhất, có thẩm quyền của mỗi hồ sơ khách hàng. Những hồ sơ hợp nhất này sau đó có thể được sử dụng để tạo ra cái nhìn 360 độ về khách hàng, bao gồm việc nhóm hộ gia đình và các biểu đồ mối quan hệ. SiNGL cũng cung cấp tích hợp API để cải thiện tính toàn vẹn dữ liệu trong các hệ thống tiêu thụ và tự động hóa các cải tiến chất lượng dữ liệu.
Lợi ích của SiNGL
Bằng cách triển khai SiNGL, các tổ chức có thể nhận ra nhiều lợi ích về doanh thu, tiết kiệm chi phí và giảm rủi ro. Giải pháp này cho phép việc bán chéo và bán thêm hiệu quả hơn thông qua hồ sơ khách hàng chính xác, cải thiện hiệu quả chiến dịch marketing và tăng tỷ lệ chuyển đổi. Tiết kiệm chi phí đạt được thông qua việc giảm chi phí gửi thư và trung tâm cuộc gọi, cải thiện khả năng giữ chân khách hàng và giảm nỗ lực làm sạch dữ liệu. SiNGL cũng giúp giảm rủi ro bằng cách tạo ra các hồ sơ rủi ro chính xác, hỗ trợ phát hiện gian lận, cải thiện chất lượng dữ liệu trong các báo cáo và hỗ trợ các nỗ lực tuân thủ quy định như GDPR, KYC và AML trong lĩnh vực ngân hàng và dịch vụ tài chính.
Bài viết phổ biến
Claude 3.5 Haiku: Mô hình AI nhanh nhất của Anthropic đã ra mắt
Dec 13, 2024
Uhmegle và Chatroulette: Cuộc chiến của các nền tảng trò chuyện ngẫu nhiên
Dec 13, 2024
Bản cập nhật Google Gemini 2.0 xây dựng trên nền tảng Gemini Flash 2.0
Dec 12, 2024
ChatGPT Hiện Đang Không Khả Dụng: Chuyện Gì Đã Xảy Ra và Điều Gì Tiếp Theo?
Dec 12, 2024
Xem thêm