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Business Situation
Ao longo do tempo, a Edenred China acumulou grandes quantidades de dados de todas as soluções e programas executados em nome dos clientes. A demanda pela opinião dos clientes estava crescendo e isso fez com que a Edenred replanejasse os serviços prestados. Ela aproveitou a oportunidade para encontrar uma solução e criar um nicho nos programas de fidelidade.
"Trabalhar com a Avanade nos permitiu usar metodologias experimentadas e testadas, além da especialização mundial com a Microsoft. A Avanade foi além de uma oferta extraordinária para oferecer um projeto e um gerenciamento de mudanças em toda a Edenred"
Solution
Com base nos dados do consumidor coletados nas plataformas de fidelidade da Edenred, a Avanade mapeou novos processos de negócio para definir segmentos, preparar a extração, melhorar a colheita de dados e dar acesso às opiniões analíticas aos clientes da Edenred. A Avanade então, projetou, criou, executou e expandiu um mecanismo de recomendações para segmentar membros de programas de fidelidade de acordo com seus perfis e gerar recomendações automatizadas para outros produtos e serviços relevantes para tais consumidores.
O Mecanismo de recomendações utiliza o Microsoft SQL Server 2012 e o SharePoint 2013, incluindo uma plataforma BI de autoatendimento (PowerView), Qualidade de dados e análises de prognóstico (Analysis Services).
Results
O Mecanismo de recomendações utiliza o Microsoft SQL Server 2012 e o SharePoint 2013, incluindo uma plataforma de Dados e Análises de autoatendimento, que possibilitou que as opiniões dos clientes ajudassem a Edenred melhorar os seus serviços. Como o piloto inicial na China trouxe um ROI positivo para a Edenred e seus clientes, a capacidade de análise recentemente desenvolvida está sendo expandida e replicada por uma série de outros setores no mundo, incluindo hospitalidade, companhias aéreas e cosméticos.
Além disso, a solução de análise de dados da Edenred reduziu o custo e o tempo de colocação das campanhas de marketing no mercado, graças a automação online das preferências autosselecionadas e opiniões pessoais.
