Adatbányászat az Oracle9i-ben. Fekete Zoltán vezető termékmenedzser

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Adatbányászat az Oracle9i-ben. Fekete Zoltán vezető termékmenedzser Zoltan.Fekete@oracle.com"

Átírás

1

2 Agenda Az Oracle9i adattárház tulajdonságai Adatbányászat az Oracle9i-ben DM, Personalization az Oracle9i-ben, architektúra Integrált adatbányászat az Oracle CRM-ben Szünet Perszonalizációs felhasználási és alkalmazási lehetőségek Personalization esettanulmány Personalization demonstráció

3 Adatbányászat az Oracle9i-ben Fekete Zoltán vezető termékmenedzser

4 E-business Intelligence piaci trendek A teljes ügyfél életciklus során az összes értékesítési ponton felkeresni az ügyfelet a hűséges és jövedelmező ügyfelekért Az információ gyűjtési, elemzési, alkalmazási ciklus rövidítése valós időben 360 ºo -os ügyfél nézet Integrált alkalmazással

5 Az adatbányászat fogalmáról

6 Mi az adatbányászat? Röviden, az adatbányászat rejtett minták és kapcsolatok feltárása az adattömegben, a jobb üzleti döntések elősegítésére -- Robert Small, Two Crows

7 Lehetőség: adatbányászat az ügyfelek megértéséhez Ügyfél megtartás, elvándorlás csökkentés Ügyfelek csoportosítása és viselkedésük megértése Jövedelmezőség javítása Ügyfél megszerzési költségek csökkentése A jövedelmező ügyfelek megfelelő ajánlatokkal ellátása

8 Tipikus adatbányászati ágazatok és alkalmazások Adatbázis marketing Pénzügyi management Telekommunikáció Egészségügy Gyártás Biztosítás Kormányzat CRM Cross-Sell/Up-Sell Hitel Csalás ERP Minőség ellenőrzés

9 Miért szükséges az adatbányászat? Pénzügyi példa: Mely ügyfeleknek legnagyobb a hajlandósága részt venni az új arany hitelkártya programban? Telekommunikációs példa: Mely vevők akarnak a konkurenciához távozni? Államigazgatási példa: Melyek azok az egészségügyi igények, melyek mögött csalás lehet?

10 A válasz típusú tevékenység Teszt kampány egy részsokaságon A teszt kampány adatain modell építése Az egész szegmens pontozása a modellel A legvalószínűbben válaszolók megkeresése egy célzott kampánnyal A modell frissítése és újra alkalmazása

11 Megtartás típusú tevékenység A churn figyelése Az ügyfelek egy részének adatai alapján modell építése A modellel a lehetséges elhagyók pontozása A nagy jövedelmezőségű nagy valószínűségel churn-ölők számára hűség program Modell frissítése és ismételt alkalmazása

12 Felügyelt (supervised) DM fogalmak Recordok Input adatok Attribútumok, mezők Név Bevétel Kor Jones 30, Smith 55, Lee 25, Rogers 50, X 1 X 2... Xm Y Független változók Vásárol? 1 =Igen, 0 =Nen Dependent Variable (target value (Y)) Modell Funkcionális függés: Y = F(X 1, X 2,, X m ) Jóslat Megbízhatóság 0,85 0,74 0,93 0,65

13 Data Mining példák Bank értékesítési hatékonyságát 1,1%-ról 20,5%-ra növelte Banki termék 4000 vásárlója mellé további lehetséges vásárlót találtak Telekommunikációs cég magas bevételt ígérő ügyfeleket talált a cégváltásra hajlamosak szegmensében Oracle Discoverer szemlélteti az adatbányászati eredményeket.

14 Oracle9i Data Mining

15 Oracle9i Data Mining Az alkalmazásokat kiegészíti a rejtett minták felismerésével Az Oracle9i Database-be beágyazott adatbányászat Java-alapú API, amely megfelel a JDM (JSR-73) fejlődő szabványnak (SUN Java Community Process, CWM, PPML, SQL/MM for Data Mining) Data Mining

16 Beágyazott adatbányászat az Oracle9i adatbázisba Egyszerűsíti a folyamatot, Nincs adatmozgatás és nincs adatduplikáció Nagy teljesítményt és skálázhatóságot biztosít nem csupán mintavétellel Partitioning nagy adatmenny. SELECT SAMPLE Adatbányászat Beágyazott adatbányászat

17 Az alkalmazások kiegészülnek predikcióval és betekintéssel az adatok mögé Oracle9i Data Mining Java API-val predikció alapú alkalmazások készülnek Az adatbányászat automatizálása az ügyfelek pontozására és valós idejű prediktálására Batch on-demand Az adatbányászati eredmények rögtön elemezhetők Oracle Discovererrel, OLAP kieg.

18 Scoring az Oracle9i adatbázisban Batch futtatás Adatmozgatás nélkül Eredmények az adatbázisban, más adatokkal kombinálhatóak On-demand scoring az interaktív alkalmazásokhoz Példák: Call center, intelligens wireless alkalmazások Data Mining

19 Data Mining az Oracle9i Database-be ágyazva Alapértelmezett és részletes paraméterezés Több féle predikció Adott esemény valószínűsége A legvalószínűbb esemény Több algoritmus Naïve Bayes (osztályozás) - supervised Association Rules (asszociáció) - unsupervised Fejlődés: C&RT, neurális hálózatok, SOM... Data Mining

20 ODM és OP algoritmusok Tranzakciós Naïve Bayes (TNB) Feltételes valószínűségen alapul Association Rules (AR) A kereszt-értékesítés támogatására Termék asszociációhoz kapcsolódó pontozás

21 Predikció és klasszifikáció Korábban rejtett információk a hívóközpont kezelőnek. Predikció és valószínűség.

22 Asszociációs szabályok felhasználása Asszociációk meghatározása Népszerű termék összeállítások (pl. kosár elemzés) Együttes előfordulások Kosár következő elemének megjóslása

23 ODM tevékenységek Modell építés Teszt (Naïve Bayes prediktív modellekhez) Lift számítás (Naïve Bayes modellekhez) Modell alkalmazása (scoring a Naïve Bayeshez)

24 Oracle CRM integráltan az Oracle Data Mininggal Integrált Marketing Online Data Mining az üzleti marketing elemzőknek Automatikus modell template-ek , telemarketing és Direct Mail válasz Hűség/Megtartás Automatikus pontozás Létező listákra és szegmensekre ütemezett pontozás Történeti pontozási adatok Teljes predictív modellezés: pontok azonnali eflhasználása lista készítéshez és kampányokhoz

25 Oracle CRM integráltan az Oracle Data Mininggal Automatizált adatbányászat Modell építés Ütemezés Pontozás listák Minták felderítése Predikciók A célzott kampányok hatékonyságát nagy mértékben javítja

26 Oracle9iAS Personalization

27 Oracle Personalization Az Oracle9i adatbázisba integrált alkalmazás Módszet ad a web site látogatók személyre szabott megszólításához a viselkedés és demográfiai adatok alapján Valós idejű javaslatok (a böngészés során) A web viselkedési adatok az adatbázisban tárolódnak a jövőben végrehajtandó javaslatokhoz történő modell építéshez

28 Oracle9i Perszonalizáció Valós idejű ajánlási motor 1:1 marketing kapcsolatokhoz az Interneten Cross-selling és up-selling Web lap tartalom testreszabás, pl. hirdetések Tradicionális adatbányászat + Valós idejű Session környezet

29 Hol használható? E-kereskedelem (online katalógusok) Internetes pénzügyi szolgáltatások, E-bank Web marketing (banner hirdetések) Web információs helyek, portálok

30 Ajánlás - feladatok Melyik N terméket fogja A a legvalószínűbben megvásárolni? Akik megvették az X terméket, hajlamosak-e mást is vásárolni? Mennyire valószínű, hogy A megveszi az X terméket? Melyik N cikket legvalószínűbb, hogy A megveszi, feltéve, hogy egy másik X terméket vásárol? Melyik N termék hasonlít legjobban az X termékhez egy adott dimenzió mentén?

31 Hogyan szabályozható az Oracle Personalization Történeti és session adatok súlyozása Personalization index (szokásos vagy egyedi javaslatok) Hot pick kategóriák Az érdeklődés kiszolgálása Vásárol v. érdeklődik

32 Personalization bemeneti adatok Ügyfél profil és regisztrációs adatok Ügyfél kattintások Más értékesítési pontokon szerzett info call center,... Cégkatalógus Nem regisztrált ügyfelek viselkedése Web Data Mining és javaslatok

33 Personalization kimenetek Web Data Mining és javaslatok Melyik bannert Mely termékeket cross-sell, up-sell Termék regisztráció, szervizek, kiegészítők Kapcsolódó termékek, információk Termék vásárlási helyének felajánlása

Adatbányászat és Perszonalizáció az Oracle9i-ben

Adatbányászat és Perszonalizáció az Oracle9i-ben Adatbányászat és Perszonalizáció az Oracle9i-ben Oracle9i adatbányászat 2000. szeptember 6. Fekete Zoltán Palaczk Péter Agenda Oracle9i Database Teljes e-business Intelligence infrastruktúra Mi is az adatbányászat?

Részletesebben

Oracle adatbányászati platform. Fekete Zoltán vezető termékmenedzser Zoltan.Fekete@oracle.com

Oracle adatbányászati platform. Fekete Zoltán vezető termékmenedzser Zoltan.Fekete@oracle.com Oracle adatbányászati platform Fekete Zoltán vezető termékmenedzser Zoltan.Fekete@oracle.com E-business Intelligence piaci trendek A teljes ügyfél életciklus során az összes értékesítési ponton felkeresni

Részletesebben

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra Oracle9i Teljes e-üzleti intelligencia infrastruktúra Oracle9i Database Integrált üzleti intelligencia szerver Data Warehouse ETL OLAP Data Mining M e t a

Részletesebben

Palaczk Péter A marketing folyamatok adattárház alapú támogatása

Palaczk Péter A marketing folyamatok adattárház alapú támogatása Palaczk Péter A marketing folyamatok adattárház alapú támogatása A hatékony marketingtámogatás alapjai Infrastrukturális feltételek Működő vállalati adattárház Megbízható ügyféladatok Beüzemelt adatbányászati

Részletesebben

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben. Tartalom Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben. Előszó 1. Az adatbányászatról általában 19 1.1. Miért adatbányászat? 21 1.2. Technológia a rejtett információk

Részletesebben

Így kampányolunk mi. Hans Zoltán. Szolgáltatás Fejlesztés és Online Irányítás vezető. IBM-SPSS üzleti reggeli (Budapest) 2010.09.22.

Így kampányolunk mi. Hans Zoltán. Szolgáltatás Fejlesztés és Online Irányítás vezető. IBM-SPSS üzleti reggeli (Budapest) 2010.09.22. Így kampányolunk mi Hans Zoltán Szolgáltatás Fejlesztés és Online Irányítás vezető IBM-SPSS üzleti reggeli (Budapest) 2010.09.22. LIFE INSURANCE PENSION INVESTMENT Tartalom AEGON Útkeresések Esettanulmány

Részletesebben

1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Insert Information Protection Policy Classification from Slide 7

1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Insert Information Protection Policy Classification from Slide 7 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights 2011 November 8 th Budapest Fel a fellegekbe! Oracle alkalmazások szolgáltatásként az Oracle CRM, ERP, HR Visky Máté Vezető CRM Tanácsadó Sonnevend

Részletesebben

Adattárházak. Fekete Zoltán. BI&W termékmenedzser Oracle Hungary

Adattárházak. Fekete Zoltán. BI&W termékmenedzser Oracle Hungary Adattárházak Fekete Zoltán BI&W termékmenedzser Oracle Hungary Adattárházak Bevezetés Oracle infrastruktúra A betöltési oldal - ETL Jelentések OLAP Adatbányászat Üzleti környezet A kihívások... Dereguláció

Részletesebben

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Bevezető az Oracle9i adattárházas újdonságaihoz Elemzési és vezetői információs igények 80:20 az adatgyűjtés javára! Adattárházak kínálta

Részletesebben

Szolgáltatás Modellezés. Tivoli Business Service Management

Szolgáltatás Modellezés. Tivoli Business Service Management Szolgáltatás Modellezés Tivoli Business Service Management Üzleti Szolgáltatás Felügyelet 2 Üzleti Szolgáltatás: alkalmazások, köztes alkalmazások, biztonsági, tároló, hálózati, és más infrastruktúra elemek

Részletesebben

I. CRM elmélete és gyakorlata. II. Stratégiai elemek. III. Strukturális megoldások

I. CRM elmélete és gyakorlata. II. Stratégiai elemek. III. Strukturális megoldások Transzformáció -CRM Értékesítési stratégiák I. CRM elmélete és gyakorlata II. Stratégiai elemek III. Strukturális megoldások 1 Customer Relationship Management egy filozófia Értékesítés Ügyfél Marketing

Részletesebben

Big Data az adattárházban

Big Data az adattárházban Big Data az adattárházban A párbaj folytatódik? Néhány fontos Big Data projekt Cég Téma Adat Újfajta Mennyiség Saját adat? Típus Google Influenza Google I big I Előjelzés előjelzés Farecast Xoom Chicagoi

Részletesebben

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó

Részletesebben

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen. Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6.

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen. Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6. Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6. 1 2 3 4 5 Bevezetés Pentaho-ról röviden - áttekintő Mindennapi BI egyszerűen a Pentaho 4 újdonságai Pentaho összefoglaló Alkalmazás

Részletesebben

A webanalitika változó világa 4 felvonásban

A webanalitika változó világa 4 felvonásban A webanalitika változó világa 4 felvonásban Arató Bence, BI Consulting Email: arato@bi.hu, Twitter: @aratob Traffic Meetup, 2013.02.06 1 Bemutatkozás 15 éves szakmai tapasztalat az üzleti intelligencia

Részletesebben

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt.

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt. Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt. Tartalom BI mérföld kövek Kezdeti architektúra és kontextus Lokális Adattárház Kialakítása CRM Evolúció Üzleti Intelligencia kiaknázó eszközök

Részletesebben

Inbound marketing. Damjanovich Nebojsa, Senpai Consulting, HubSpot viszonteladó

Inbound marketing. Damjanovich Nebojsa, Senpai Consulting, HubSpot viszonteladó Inbound marketing Damjanovich Nebojsa, Senpai Consulting, HubSpot viszonteladó Rólam Inbound marketing tanácsadó, HubSpot viszonteladó Tanácsadó a Fortune 500 cégeknek Elismert tréner és konferencia előadó

Részletesebben

Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Oracle Felhő Alkalmazások: Gyorsabb eredmények alacsonyabb kockázattal Biber Attila Igazgató Alkalmazások Divízió 2 M I L L I Á RD 4 1 PERC MINDEN 5 PERCBŐL 5 6 Ember használ mobilt 7 FELHŐ SZOLGÁLTATÁS

Részletesebben

Dokumentum kompozíció

Dokumentum kompozíció Dokumentum kompozíció Dokumentum kompozíció: Központilag létrehozott és menedzselt megszemélyesített tranzakciós, igény alapú és interaktív dokumentumok előállítása Elérhető előnyök: ügyfél elégedettség

Részletesebben

Online CRM: Tegyük személyessé! Vinnai Balázs

Online CRM: Tegyük személyessé! Vinnai Balázs Online CRM: Tegyük személyessé! Vinnai Balázs CEO 24/10/2011 Van internet bankunk! Mi következik? sokkal hatékonyabb működés több értékesítés: csoportos beszedési megbízás, hitelkártya, lekötés, kötvény,

Részletesebben

Átlátni és rendszerezni Az adatbányászat, a CRM és a piackutatás kapcsolata

Átlátni és rendszerezni Az adatbányászat, a CRM és a piackutatás kapcsolata Átlátni és rendszerezni Az adatbányászat, a CRM és a piackutatás kapcsolata Aki mostanában konferenciákon, elõadásokon jár, vagy különbözõ marketinggel kapcsolatos szaklapokat olvas, nehezen kerülheti

Részletesebben

A tudás handrendbe állítása, azaz SPSS PES

A tudás handrendbe állítása, azaz SPSS PES A tudás handrendbe állítása, azaz SPSS PES...és hogyan történt mindez a Vodafone Hungary Zrt-nél Cseh Zoltán, PhD konzultációs igazgató SPSS Hungary Hagyományos hadászati egységek Légi elhárítás Gyalogság

Részletesebben

Ügyfélkapcsolat menedzsment rendszerek nyílt forráskódú szoftverekkel. Herdon Miklós, Kaderják Gyula, Simon András

Ügyfélkapcsolat menedzsment rendszerek nyílt forráskódú szoftverekkel. Herdon Miklós, Kaderják Gyula, Simon András Ügyfélkapcsolat menedzsment rendszerek nyílt forráskódú szoftverekkel Herdon Miklós, Kaderják Gyula, Simon András Mi a CRM? A Customer Relationship Management, vagyis az ügyfélkapcsolat-menedzsment kifejezés

Részletesebben

Üzleti szabálykezelés

Üzleti szabálykezelés Üzleti szabálykezelés Az Alerant és a BCA üzleti szabálykezelési szolgáltatásai Darmai Gábor technológiai igazgató 2008. június 25. A Alerant Al t Zrt. Z t Az 3. Nagyvállalati fókusz (TOP50 vállalat megcélzása)

Részletesebben

MOBILITÁS VÁLLALATI KÖRNYEZETBEN MEGOLDÁS KONCEPCIÓ

MOBILITÁS VÁLLALATI KÖRNYEZETBEN MEGOLDÁS KONCEPCIÓ MOBILITÁS VÁLLALATI KÖRNYEZETBEN MEGOLDÁS KONCEPCIÓ 1 Mobil eszközök növekedési trendje 2 A mobil eszközök előnyei Támogatják a mobilitást, könnyű velük utazni, terepen munkát végezni Széles applikáció

Részletesebben

Marketing Megfeleljen a vásárlók igényeinek nyereséges módon

Marketing Megfeleljen a vásárlók igényeinek nyereséges módon Marketing Marketinget gyakran tekintik mint a munka létrehozása, a termékek és szolgáltatások promóciója és szállítása az egyéni fogyasztók vagy más cégek, az úgynevezett üzleti ügyfelek számára. (A legrövidebb

Részletesebben

Vajda Éva. Bevezetés a keresőmarketingbe

Vajda Éva. Bevezetés a keresőmarketingbe Vajda Éva Bevezetés a keresőmarketingbe Alapfogalmak Fizetett hivatkozások - hirdetés Organikus találatok - ki kell "érdemelni" jó honlappal Organikus vs fizetett hivatkozás Organikus - keresőoptimalizálás

Részletesebben

Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel

Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel Kezdő adatbányászati workshop Petrócziné Huczman Zsuzsanna 2015.10.13. Bemutatkozás BME, műszaki informatika szak, adatbányászati szakirány Citibank Data Explorer

Részletesebben

Az Oracle 9i Platform az. e-üzleti Intelligencia. szolgálatában. Radnai Szabolcs. BI&W üzletág vezető Oracle Corporation

Az Oracle 9i Platform az. e-üzleti Intelligencia. szolgálatában. Radnai Szabolcs. BI&W üzletág vezető Oracle Corporation Az Oracle 9i Platform az e-üzleti Intelligencia szolgálatában Radnai Szabolcs BI&W üzletág vezető Oracle Corporation Oracle9i Platform, Forró területek Perszonalizált hozzáférés Információkhoz és Alkalmazásokhoz

Részletesebben

Segítség, összementem!

Segítség, összementem! Segítség, összementem! Előadók: Kránicz László Irimi János Budapest, 2013. április 10. ITFI - Adatintegrációs Kompetencia Központ ITFI - Adatintegrációs Kompetencia Központ Tartalomjegyzék 2 Az Adattárház

Részletesebben

Symbol Ügyvitel CRM Extra modul

Symbol Ügyvitel CRM Extra modul Miért CRM? Minden cég alapvető érdeke, hogy lehetséges vevői közül a lehető legtöbbet szerezzen meg, a legtöbbjük számára tudja értékesíteni termékeit vagy szolgáltatásait. A megfelelő eszközzel ezek az

Részletesebben

Versenyelőnyszerzés az intelligens megoldások korában. Rehus Péter, SWG CEE, IS brand igazgató November 5.

Versenyelőnyszerzés az intelligens megoldások korában. Rehus Péter, SWG CEE, IS brand igazgató November 5. Versenyelőnyszerzés az intelligens megoldások korában Rehus Péter, SWG CEE, IS brand igazgató 2013. November 5. Az új korszak átformálja a üzleti folyamatokat Big Data, közösség, mobil és felhőalapú e-business

Részletesebben

Csalásfelderítés hálózatokon keresztül. Innovatív BI konferencia, Budapest, 2011. 11. 22.

Csalásfelderítés hálózatokon keresztül. Innovatív BI konferencia, Budapest, 2011. 11. 22. Csalásfelderítés hálózatokon keresztül Innovatív BI konferencia, Budapest, 2011. 11. 22. Hans Zoltán AEGON Magyarország Szolgáltatás Fejlesztés és Online Irányítás Vezető Benczúr András MTA SZTAKI Informatika

Részletesebben

Gazdasági informatika alapjai

Gazdasági informatika alapjai PSZK Mesterképzési és Távoktatási Központ / H-1149 Budapest, Buzogány utca 10-12. / 1426 Budapest Pf.:35 II. évfolyam Név: Neptun kód: Kurzus: Tanár neve: HÁZI DOLGOZAT 2. Gazdasági informatika alapjai

Részletesebben

Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról

<Insert Picture Here> Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról Közeli jövőkép az üzleti intelligenciáról Radnai Szabolcs Üzleti Intelligencia Üzletfejlesztési vezető - Kelet-közép Európa régió Az üzleti intelligencia feladata Embedded Business

Részletesebben

Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok

Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok Valós idejű megoldások: Realtime ODS és Database In-Memory tapasztalatok Pusztai Péter IT fejlesztési senior menedzser Magyar Telekom Sef Dániel Szenior IT tanácsadó T-Systems Magyarország 2016. április

Részletesebben

A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása

A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása Dr. Bakonyi Péter és Dr. Sallai Gyula Jövő Internet Kutatáskoordinációs Központ Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, 2013. június

Részletesebben

Változó vásárlói szokások nyomon követése 2016 Szeptember SAP Forum. Komjáthy Csaba

Változó vásárlói szokások nyomon követése 2016 Szeptember SAP Forum. Komjáthy Csaba Változó vásárlói szokások nyomon követése 2016 Szeptember SAP Forum Komjáthy Csaba Digitális átalakulás, nem csak az online boltokban A bolti értékesítés megoszlása a teljes kereskedelmi bevételek tekintetében

Részletesebben

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4.

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4. Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető 2012. október 4. Omnit Solutions 2007 óta a piacon BI & adattárház tanácsadás 20 fős csapat Oracle, IBM és Pentaho

Részletesebben

A TDM-modellt támogató informatikai lehetőségek

A TDM-modellt támogató informatikai lehetőségek A TDM-modellt támogató informatikai lehetőségek Előadó: Semsei Sándor, Chrome Kreatív Munkák Kft. eturizmus - a technológia és a turizmus a két leggyorsabban fejlődő szektor a globális gazdaságban (Dr.Dimitros

Részletesebben

Ön a megfelelő mennyiségű és minőségű információk alapján hozza meg döntéseit? Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16.

Ön a megfelelő mennyiségű és minőségű információk alapján hozza meg döntéseit? Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Ön a megfelelő mennyiségű és minőségű információk alapján hozza meg döntéseit? Stratis Kft. / Autonomy üzleti reggeli / 2014.10.16. Tracsek Ferenc igazgató Alapvető változások kora Az IT iparágban alapvető

Részletesebben

Tudásalapú információ integráció

Tudásalapú információ integráció Tudásalapú információ integráció (A Szemantikus Web megközelítés és a másik irány) Tanszéki értekezlet, 2008. május 14. 1 Miért van szükségünk ilyesmire? WWW: (Alkalmazások) Keresés a weben (pl. összehasonlítás

Részletesebben

Retro adatbányászat. Kovács Gyula Andego Tanácsadó Kft.

Retro adatbányászat. Kovács Gyula Andego Tanácsadó Kft. Retro adatbányászat Kovács Gyula Andego Tanácsadó Kft. Adattárház Fórum 2012 Magunkról 2010-ben alapították magánszemélyek (az alapítók több mint egy évtizedes BI tapasztalatokkal rendelkeznek) Andego

Részletesebben

Think customer 2001. Hatékony ügyfélszolgálat és megvalósítási módszertan. WorkShop

Think customer 2001. Hatékony ügyfélszolgálat és megvalósítási módszertan. WorkShop Think customer 2001 Hatékony ügyfélszolgálat és megvalósítási módszertan WorkShop Tóthné Katona Márta eadvisor Oracle Hungary Hogyan is kezdjünk hozzá? Értsük meg üzleti környezetünket: melyek a problémáink

Részletesebben

Oracle9i Alkalmazás Szerver Üzleti folyamat integráció. Molnár Balázs Vezető értékesítési konzultáns Oracle Hungary

Oracle9i Alkalmazás Szerver Üzleti folyamat integráció. Molnár Balázs Vezető értékesítési konzultáns Oracle Hungary Oracle9i Alkalmazás Szerver Üzleti folyamat integráció Molnár Balázs Vezető értékesítési konzultáns Oracle Hungary Üzleti folyamat integráció Kereskedők Beszállítók Partnerek Alkalmazás Disztribútor Belső

Részletesebben

Email Marketing szolgáltatás tájékoztató

Email Marketing szolgáltatás tájékoztató Email Marketing szolgáltatás tájékoztató RENDESWEB Kft. Érvényes: 2013.03.01-től visszavonásig +3 20 A RENDES (273 337) Adószám: 12397202-2-42 Cégjegyzékszám: 01-09-7079 1. Minőség Nálunk legmagasabb prioritást

Részletesebben

Miért CRM? CRM Customer Relationship Management Megfogjuk Megértjük Megtartjuk Megismétli sikeres ügyfélkezelés, a 4M elve.

Miért CRM? CRM Customer Relationship Management Megfogjuk Megértjük Megtartjuk Megismétli sikeres ügyfélkezelés, a 4M elve. Miért CRM? A CRM (az angol Customer Relationship Management rövidítése) jelentése Ügyfélkezelési stratégia, melynek célja a kiadások csökkentése és a profit növelése: mindezt magasabb ügyfélhűség és -elégedettség

Részletesebben

VIR alapfogalmai. Előadásvázlat. dr. Kovács László

VIR alapfogalmai. Előadásvázlat. dr. Kovács László VIR alapfogalmai Előadásvázlat dr. Kovács László Információ szerepe Információ-éhes világban élünk Mi is az információ? - újszerű ismeret - jelentés Hogyan mérhető az információ? - statisztikai - szintaktikai

Részletesebben

Projektvezetői döntések támogatása webbányászattal

Projektvezetői döntések támogatása webbányászattal NETWORKSHOP 2008 2008. március 17-19. Dunaújváros, Dunaújvárosi Főiskola Projektvezetői döntések támogatása webbányászattal Bóta László Ph.D. hallgató (BME) Eszterházy Károly Főiskola, Eger BI (Business

Részletesebben

IBM Software Group Archiválási technológiák - tartalomkezelés Kovács László Az információ kezelésének evolúciója Struktúrált adatok kezelése '60s Alkalmazások '70s Adatbázisok alkalmazásokra optimalizálva

Részletesebben

Microsoft SQL Server telepítése

Microsoft SQL Server telepítése Microsoft SQL Server telepítése Az SQL Server a Microsoft adatbázis kiszolgáló megoldása Windows operációs rendszerekre. Az SQL Server 1.0 verziója 1989-ben jelent meg, amelyet tizenegy további verzió

Részletesebben

RapidAnalytics Enterprise Edition bevezetés a Telenor Magyarországnál. Szakács Balázs - Telenor Magyarország Szücs Imre United Consult

RapidAnalytics Enterprise Edition bevezetés a Telenor Magyarországnál. Szakács Balázs - Telenor Magyarország Szücs Imre United Consult RapidAnalytics Enterprise Edition bevezetés a Telenor Magyarországnál Szakács Balázs - Telenor Magyarország Szücs Imre United Consult Miről lesz szó? Telenor bemutatása Eszközválasztás háttere Igények

Részletesebben

amihez mi is szeretnénk hozzájárulni hirdetésünkkel!

amihez mi is szeretnénk hozzájárulni hirdetésünkkel! Tisztelt Leendő Partnerünk, Hirdetőnk! Sikeres 3,5 évet tudhatunk magunk mögött, a pécelinfo.hu növekvése a mai napig töretlen. A 2009-es induláshoz képest 2011-re már elértük a 40-45 folyamatos péceli

Részletesebben

IBM felhő menedzsment

IBM felhő menedzsment IBM Váltsunk stratégiát! Budapest, 2012 november 14. IBM felhő menedzsment SmartCloud Provisioning és Service Delivery Manager Felhő alapú szolgáltatások Felhasználás alapú számlázás és dinamikus kapacitás

Részletesebben

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében):

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében): Követelményrendszer 1. Tantárgynév, kód, kredit, választhatóság: Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K 2. Felelős tanszék: Informatika Szakcsoport 3. Szak, szakirány, tagozat: Műszaki

Részletesebben

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting Big Data adattárházas szemmel Arató Bence ügyvezető, BI Consulting 1 Bemutatkozás 15 éves szakmai tapasztalat az üzleti intelligencia és adattárházak területén A BI Consulting szakmai igazgatója A BI.hu

Részletesebben

Adatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz

Adatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz Adatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2015. február 11. Csima Judit Adatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz 1 / 27

Részletesebben

Közösségi marketing 2015-ben. Facebook kommunikáció miért kell?

Közösségi marketing 2015-ben. Facebook kommunikáció miért kell? Közösségi marketing 2015-ben Facebook kommunikáció miért kell? Hidasi Judit Író (Húsz éve ír és szerkeszt, öt regényt írt közben) Kommunikátor (PR és Közösségi Marketing szakértő Uzine Communications)

Részletesebben

Prediktív analitikai megoldások bankok és biztosítók számára

Prediktív analitikai megoldások bankok és biztosítók számára Prediktív analitikai megoldások bankok és biztosítók számára Mi a Prediktív Analitika? A Prediktív Analitika segít kapcsolatot létesíteni az adatok és a tevékenységek közt úgy, hogy megbízható módon következtet

Részletesebben

Uniós Vállalkozói Hitelek kommunikációs kampány 2009-10. Mikrohitel közvetítői kommunikáció

Uniós Vállalkozói Hitelek kommunikációs kampány 2009-10. Mikrohitel közvetítői kommunikáció Uniós Vállalkozói Hitelek kommunikációs kampány 2009-10 Mikrohitel közvetítői kommunikáció Gáspár Bence, főosztályvezető, Kommunikációs és Ügyfélkapcsolati főosztály, MAG Zrt. Uniós Vállalkozói Hitelek

Részletesebben

Email Marketing szolgáltatás tájékoztató

Email Marketing szolgáltatás tájékoztató Email Marketing szolgáltatás tájékoztató RENDESWEB Kft. Érvényes: 2012.03.01-től visszavonásig +3 20 A RENDES (273 337) 1. Minőség Nálunk legmagasabb prioritást vevőink elégedettsége élvez így próbálunk

Részletesebben

Hálózati elemzések az üzleti életben. Kovács Gyula Sixtep Kft.

Hálózati elemzések az üzleti életben. Kovács Gyula Sixtep Kft. Hálózati elemzések az üzleti életben Kovács Gyula Sixtep Kft. Hálózat kutatás rövid ismertetése Königsbergi hidak problémája Háttér: A probléma története, hogy a poroszországi Königsberg (most Kalinyingrád,

Részletesebben

Webáruházak és a marketing Az e-kereskedelem új trendjei. Milyen webáruházat építsünk 2014-ben? Webáruház-forgalomnövelés Facebookkal.

Webáruházak és a marketing Az e-kereskedelem új trendjei. Milyen webáruházat építsünk 2014-ben? Webáruház-forgalomnövelés Facebookkal. Webáruházak és a marketing Az e-kereskedelem új trendjei. Milyen webáruházat építsünk 2014-ben? Webáruház-forgalomnövelés Facebookkal. Hogyan építsünk, szegmentáljuk és növeljünk adatbázist? Miért szükséges

Részletesebben

Vezetői információs rendszerek

Vezetői információs rendszerek Vezetői információs rendszerek Kiadott anyag: Vállalat és információk Elekes Edit, 2015. E-mail: elekes.edit@eng.unideb.hu Anyagok: eng.unideb.hu/userdir/vezetoi_inf_rd 1 A vállalat, mint információs rendszer

Részletesebben

Linea Directa Communications contact@linea-directa.eu www.linea-directa.eu

Linea Directa Communications contact@linea-directa.eu www.linea-directa.eu contact@linea-directa.eu www.linea-directa.eu Szakmai szervezeteink: Európai Direkt Marketing Szövetség Direkt Marketing Szövetség InterDirect Network Ügyfélszolgálati központunk szolgáltatásai: Azzal

Részletesebben

E-kereskedelmi kommunikáció és marketing automatizáció. Prémium SEO és PPC megoldások, ügyfélre szabva

E-kereskedelmi kommunikáció és marketing automatizáció. Prémium SEO és PPC megoldások, ügyfélre szabva E-kereskedelmi kommunikáció és marketing automatizáció Prémium SEO és PPC megoldások, ügyfélre szabva E-kereskedelmi trendek Prémium SEO és PPC megoldások, ügyfélre szabva Klikkmánia - We understand, We

Részletesebben

webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon

webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon 1 Nagy teljesítményű és magas rendelkezésreállású webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon Nagy Péter Termékmenedzser Agenda Java alkalmazás grid Coherence Topológiák Architektúrák

Részletesebben

Az információs rendszerek funkcionális változásai a kis és középvállalkozások szemszögéből. DE ATC AVK Gazdasági- és Agrárinformatikai Tanszék

Az információs rendszerek funkcionális változásai a kis és középvállalkozások szemszögéből. DE ATC AVK Gazdasági- és Agrárinformatikai Tanszék MAGISZ Fórum 2004. augusztus 27. Az információs rendszerek funkcionális változásai a kis és középvállalkozások szemszögéből. Dr. Herdon Miklós - Rózsa Tünde DE ATC AVK Gazdasági- és Agrárinformatikai Tanszék

Részletesebben

Integrált Kampánymenedzsment Rendszer kialakítása

Integrált Kampánymenedzsment Rendszer kialakítása HOUG 2014 Siófok Integrált Kampánymenedzsment Rendszer kialakítása Bíró Dávid Senior manager Értékesítési Igazgatóság Kakas Gábor IT projekt manager IT Fejlesztési Igazgatóság I. Üzleti igények Üzleti

Részletesebben

PRÉMIUM TULAJDONSÁGOK VALÓS IDEJŰ NYOMKÖVETÉS ÜZLETI INTELLIGENCIA (BI) JELENTÉS

PRÉMIUM TULAJDONSÁGOK VALÓS IDEJŰ NYOMKÖVETÉS ÜZLETI INTELLIGENCIA (BI) JELENTÉS Mobil megoldások A Mobiz egy, az értékesítést támogató mobil alkalmazás, ami az területi képviselők napi feladatainak végrehajtását segíti. Széleskörű kommunikációt tesz lehetővé a cég központja, az értékesítők

Részletesebben

Webáruház elemzés. Miért hoztuk létre ezt a szolgáltatást?

Webáruház elemzés. Miért hoztuk létre ezt a szolgáltatást? Webáruház elemzés Miért hoztuk létre ezt a szolgáltatást? Tudatos e-kereskedelem (üzleti terv tervezés profi kivitelezés / mérés tesztelés elemzés optimalizálás) Internetes vásárlás támogatása, népszerűsítése,

Részletesebben

Oracle E-Business Suite üzemeltetés a Rába Járműipari Holding Nyrt.-nél

Oracle E-Business Suite üzemeltetés a Rába Járműipari Holding Nyrt.-nél Oracle E-Business Suite üzemeltetés a Rába Járműipari Holding Nyrt.-nél 1 Kósa György Szenior Rendszermérnök (Oracle OCP és MSSQL DBA, EBS DBA) T-Systems Magyarország Zrt. Kósa György - T-Systems Magyarország

Részletesebben

Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Oracle Konfiguráció Kezelő Gruhala Izabella 2013. Április 8. 2 Agenda Mi az Oracle Konfiguráció Kezelő (Configuration Manager - OCM)? Milyen adatokat gyűjt a Konfiguráció Kezelő? Előnyök, jellemzők,

Részletesebben

Adhouse megjelenési lehetőségek. Adó 1 % kampányok számára

Adhouse megjelenési lehetőségek. Adó 1 % kampányok számára Adhouse megjelenési lehetőségek Adó 1 % kampányok számára Adhouse Adó 1% Adó 1% A non-profit szervezetek bevételei között jelentős arányt képviselnek az adó 1%-ból befolyó összegek. A szervezetek számára

Részletesebben

Gazdálkodási modul. Gazdaságtudományi ismeretek II.

Gazdálkodási modul. Gazdaságtudományi ismeretek II. Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek II. Vezetés és kommunikációs ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc Információmenedzsment 90. lecke INFORMÁCIÓ MENEDZSMENT

Részletesebben

fogadalom kampány offline kampány Előkészítő kampányok Felvezető Karácsonyi kampány kampány

fogadalom kampány offline kampány Előkészítő kampányok Felvezető Karácsonyi kampány kampány offline kampány fogadalom kampány Előkészítő kampányok Felvezető kampány Karácsonyi kampány 18 nap karácsonyig 17 / 18 nap az offline vásárlásig 13 nap az online szállítási határidőig Karácsony 2017 Közösségi

Részletesebben

Az alábbiak közül melyek a vállalati stratégia típusok?

Az alábbiak közül melyek a vállalati stratégia típusok? Az alábbiak közül melyek a vállalati stratégia típusok? Piacorientált, dinamikus, jövőorientált, integratív Költségvezető, megkülönböztető, koncentráló HELYES Innovatív, stabilizáló, leépítő Vízió, misszió

Részletesebben

FIGYELEMFELKELTŐ HIRDETÉS BANNERES KAMPÁNY TÖBB REKLÁMHÁLÓZATBAN

FIGYELEMFELKELTŐ HIRDETÉS BANNERES KAMPÁNY TÖBB REKLÁMHÁLÓZATBAN FIGYELEMFELKELTŐ HIRDETÉS BANNERES KAMPÁNY TÖBB REKLÁMHÁLÓZATBAN A sikeres kampányok tervezésében az internet a médiamix mára már kihagyhatatlan elemévé vált. A jóváhagyott költésgvetések tervezéséhez

Részletesebben

JOOTTHON MÉDIAAJÁNLAT TARIFATÁBLÁZAT (utolsó frissítés: 2014. március 25.)

JOOTTHON MÉDIAAJÁNLAT TARIFATÁBLÁZAT (utolsó frissítés: 2014. március 25.) JOOTTHON MÉDIAAJÁNLAT TARIFATÁBLÁZAT (utolsó frissítés: 2014. március 25.) A Jootthon nem csupán egy hirdetési- nyilvántartási portál, Jootthon egy olyan közösség, amelynek tagjai folyamatosan oszthatnak

Részletesebben

Prediktív analitika. Körmendi György. SPSS Hungary 2011. május 24.

Prediktív analitika. Körmendi György. SPSS Hungary 2011. május 24. Prediktív analitika Körmendi György SPSS Hungary 2011. május 24. Agenda A prediktív analitika fogalma Az intelligens vállalat Cognos SPSS integráció Összefoglaló 2 Hogy változik a döntéshozatal A vonat

Részletesebben

Nagy bonyolultságú rendszerek fejlesztőeszközei

Nagy bonyolultságú rendszerek fejlesztőeszközei Nagy bonyolultságú rendszerek fejlesztőeszközei Balogh András balogh@optxware.com A cég A BME spin-off-ja A Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport tagjai alapították Tisztán magánkézben Szakmai háttér Hibatűrő

Részletesebben

Együttműködésben a külvilággal, együttműködésben a piaccal

Együttműködésben a külvilággal, együttműködésben a piaccal Együttműködésben a külvilággal, együttműködésben a piaccal CMS alapú Internet megoldás a Richter Gedeon Rt-nél Bóna László Dolgos Olga, PhD Wildom Informatikai Szolgáltató és Tanácsadó Kft. A Wildom Kft.

Részletesebben

Component Soft 1994-2013 és tovább

Component Soft 1994-2013 és tovább Component Soft 1994-2013 és tovább IT szakemberek oktatása, tanácsadás Fő témáink: UNIX/Linux rendszerek, virtualizációs, fürtözési, tároló menedzsment és mentési technológiák Adatbázisok és middleware

Részletesebben

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor Üzleti intelligencia (Teljesítmény menedzsment) Web Scorecard & Műszerfal Excel Email riasztás Riportok Irányít Összehangol Ellenőriz Stratégia Stratégia

Részletesebben

Vezetői információs rendszer

Vezetői információs rendszer Vezetői információs rendszer A stratégiai tervezés (általában a tervezés) elemzések, döntések, választások sorozata, melynek során a stratégiai menedzsmentnek elemeznie kell a környezetet, a szervezet

Részletesebben

Hirdess hatékonyan: Google vagy Facebook?

Hirdess hatékonyan: Google vagy Facebook? Hirdess hatékonyan: Gombos Zsolt Fehér Márton Google vagy Facebook? Hirdess hatékonyan: Google vagy Facebook? I. A hirdetési rendszerek működése 2 Szőnyegbombázó vs. mesterlövész 3 Google AdWords Keresési

Részletesebben

47M. Megérkezett!!! A legnagyobb. AZ EGÉSZ VILÁGON!

47M. Megérkezett!!! A legnagyobb. AZ EGÉSZ VILÁGON! Megérkezett!!! A legnagyobb. AZ EGÉSZ VILÁGON! A Muscle & Fitness a világ legnagyobb látogatottságú nőknek és férfiaknak szóló, populáris fitnesz és testépítés témakörére fókuszáló médiafelülete. A testformálás

Részletesebben

Hamisítás, kalózkodás a szellemi tulajdon vizein Budapest, 2008. november 20. Magyar Szabadalmi Hivatal

Hamisítás, kalózkodás a szellemi tulajdon vizein Budapest, 2008. november 20. Magyar Szabadalmi Hivatal Vigyázat hamisítják! emarks projekt intelligens informatikai megoldás a hamisítás kiszűrésére Vadász Ágnes Hamisítás, kalózkodás a szellemi tulajdon vizein Budapest, 2008. november 20. 1 Hamisítási esetek

Részletesebben

Györke-Szász Kata. Marketing Konferencia, Budapest Október 12.

Györke-Szász Kata.  Marketing Konferencia, Budapest Október 12. Györke-Szász Kata E-mail Marketing Konferencia, Budapest 2016. Október 12. Mi az e-mail marketing? Email marketing a direkt marketing egy formája, amely az e-mailt használja kommunikációs csatornának Email

Részletesebben

Intelligens adatelemzés

Intelligens adatelemzés Antal Péter, Antos András, Horváth Gábor, Hullám Gábor, Kocsis Imre, Marx Péter, Millinghoffer András, Pataricza András, Salánki Ágnes Intelligens adatelemzés Szerkesztette: Antal Péter A jegyzetben az

Részletesebben

47M. Megérkezett!!! A legnagyobb. AZ EGÉSZ VILÁGON!

47M. Megérkezett!!! A legnagyobb. AZ EGÉSZ VILÁGON! Megérkezett!!! A legnagyobb. AZ EGÉSZ VILÁGON! A Muscle & Fitness a világ legnagyobb látogatottságú nőknek és férfiaknak szóló, populáris fitnesz és testépítés témakörére fókuszáló médiafelülete. A testformálás

Részletesebben

E-Beszerzés sikertényezői

E-Beszerzés sikertényezői E-Beszerzés sikertényezői Szomor László és S.Farkas Imre 1 Tartalom Az elektronikus beszerzés módjai Logisztikai webáruház a www.zenitkft.hu www.zenitkft.hu sikertényezői Logisztika Portálban rejlő lehetőségek

Részletesebben

Mitől sikeres egy webáruház? Kulcsár István Róbert

Mitől sikeres egy webáruház? Kulcsár István Róbert Mitől sikeres egy webáruház? Kulcsár István Róbert A sikeresség három szintje Hatékony Üzemeltetés A legjobb webáruház sem ér semmit, ha nem működtetjük megfelelően Vevőbarát kialakítás Hiába az erős webáruház

Részletesebben

CRM Customer Relationship Management

CRM Customer Relationship Management CRM Customer Relationship Management alkalmazási lehetőségei a könyvtárban Első az ügyfél számunkra - mert, ha nem, valaki más számára az lesz. BLK:CRM 1 Mi is ez? Ügyfélkapcsolat menedzsment Ügyfélszolgálat

Részletesebben

ONLINE MARKETING STRATÉGIÁK avagy Hogyan növelhetjük eredményeinket az internet segítségével?

ONLINE MARKETING STRATÉGIÁK avagy Hogyan növelhetjük eredményeinket az internet segítségével? ONLINE MARKETING STRATÉGIÁK avagy Hogyan növelhetjük eredményeinket az internet segítségével? A VALÓDI PROBLÉMÁT KELL MEGOLDANOD! ÚJ VEVŐK SZERZÉSE ÚJ VEVŐK SZERZÉSE KOSÁRÉRTÉK NÖVELÉSE RÉGI VEVŐK VISSZAHÍVÁSA

Részletesebben

PPC megoldások az [origo] Adhouse-ban

PPC megoldások az [origo] Adhouse-ban PPC megoldások az [origo] Adhouse-ban Affiliate megoldások Alapfogalmak I. Affiliate program Online együttmőködések, amelyekben egy hirdetı a hirdetéseit valamilyen formában közzétevı online médiatulajdonosainak

Részletesebben

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

Történet John Little (1970) (Management Science cikk) Információ menedzsment Szendrői Etelka Rendszer- és Szoftvertechnológia Tanszék szendroi@witch.pmmf.hu Vezetői információs rendszerek Döntéstámogató rendszerek (Decision Support Systems) Döntések információn

Részletesebben

Érdekességek és trendek a társkeresésben l.

Érdekességek és trendek a társkeresésben l. Érdekességek és trendek a társkeresésben l. Az elmúlt évek során a 30 év alatti társkeresők aránya a Randivonalon 45%-ról 30% alá csökkent, azaz napjainkra elmondható, hogy a társkeresők kétharmada 30

Részletesebben

Gáspár Bencéné Vér Katalin *

Gáspár Bencéné Vér Katalin * 109 Gáspár Bencéné Vér Katalin * ADATBÁNYÁSZAT A GAZDASÁGI ÉLETBEN Az adatbányászat egy döntéstámogatási módszer, olyan üzleti intelligencia megoldás, amely új üzleti lehetõségeket segít megtalálni és

Részletesebben

Automatizált Marketing Webshopoknak

Automatizált Marketing Webshopoknak Automatizált Marketing Webshopoknak Kocsis Márk üzletágvezető, Digitális Marketing Tanácsadás linkedin.com/in/kocsismark Konverziós költség CPC / Konv. arány CPC függ: hirdetési csatorna hirdetői verseny,

Részletesebben