WWS Business Analytics Management

WWS Business Analytics Management

La solution qui facilite et accélère la prise de décisions stratégiques

Les établissements financiers disposent aujourd’hui d’une importante quantité de données sur leurs produits et services et sur la façon dont leurs clients les utilisent, et ils ont d’autant plus besoin d’outils capables d’exploiter pleinement ces Big Data. Des outils pouvant extrapoler les données utiles, les traiter pour en tirer des corrélations, déterminer les tendances et représenter les résultats d’analyses multidimensionnelles sous forme de rapports et de graphiques, immédiatement interprétables par les décideurs de la banque. Ainsi, tous les services bancaires fournis sur les différents canaux de distribution sont analysés afin de déterminer et déployer des stratégies de marché ciblées, destinées notamment à apporter des services personnalisés à valeur ajoutée et améliorer l’expérience client.

Afin de permettre aux banques d’exploiter au mieux cette mine d’informations et d’obtenir une vue globale des informations à valeur stratégique et décisionnelle, Auriga a créé la solution d’analyse des données WWS BAM (Business Analytics Management). WWS BAM est un outil d’analyse des données et processus métier pour l’extraction, le recueil, l’analyse et la représentation graphique des Big Data de la banque. Grâce à son interface intuitive, il permet aux décideurs de créer facilement de multiples dimensions d’analyse. Il fournit ainsi une vue d’ensemble de toutes les données provenant de l’ensemble des canaux de contact avec la clientèle, les transformant en informations à valeur ajoutée pour faciliter la prise de décisions.

 

Mode de fonctionnement de WWS BAM

L’architecture logique de WWS BAM se base sur trois niveaux:

  1. Extraction et recueil des données provenant de tous les points de contact clients selon des critères prédéfinis
  2. Gestion de la logique métier et analyse des données
  3. Représentation graphique des résultats.

 

Avantages de WWS BAM

  • Analyse et optimisation de la rentabilité de chaque service métier et canal de distribution
  • Réduction des coûts opérationnels liés aux transactions non abouties
  • Amélioration du service clients
  • Mise au point de stratégies étayées et ciblées, grâce à la vélocité d’analyse décisionnelle
  • Connaissance approfondie des choix des clients, créant un avantage concurrentiel à long terme

 

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