Составители:
Рубрика:
90
• обеспечить более быструю и точную работу с потенциальными
заказчиками, оперативные действия на запросы клиентов;
• практически исключить вероятность потери клиента, по причине
неудовлетворенности сервисным обслуживанием;
• анализировать потребности клиентов и составлять перспективные и
стратегические планы изготовления продукции;
• организовывать и выдавать отчетность любого уровня сложности о
текущей и перспективной деятельности
предприятия;
• составить для руководства предприятия подробную и точную
картину работы отдела маркетинга по сбыту продукции;
• точно и быстро реагировать на изменения конъюнктуры рынка.
В настоящий момент практически любая современная CRM-система
имеет в большей или меньшей степени все указанные выше возможности и
уровни обработки информации. Примерами западных CRM-систем являются
mySAP CRM, Microsoft Dynamics CRM, CRM Siebel eBusiness, ACT!,
отечественных – 1С:Рарус «Управление продажами», Quick Sales, «Клиент-
Коммуникатор», «Terrasoft CRM», «Монитор CRM», «Экспресс-Контакт».
4.5. Экспертные системы
Экспертная система (ЭС, expert system) – информационная система,
способная заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной
ситуации. Экспертные системы начали разрабатываться исследователями
искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили
коммерческое подкрепление.
Типичные применения экспертных систем включают в себя
такие
задачи, как медицинская диагностика, локализация неисправностей в
оборудовании и интерпретация результатов измерений. Экспертные системы
должны решать задачи, требующие для своего решения экспертных знаний в
некоторой конкретной области. В той или иной форме экспертные системы
должны обладать этими знаниями. Поэтому их также называют системами,
основанными на знаниях.
Однако не всякую
систему, основанную на знаниях, можно
рассматривать как экспертную. Экспертная система должна также уметь
каким-то образом объяснять свое поведение и свои решения пользователю,
так же, как это делает эксперт-человек. Это особенно необходимо в областях,
для которых характерна неопределенность, неточность информации
(например, в медицинской диагностике). В этих случаях способность к
объяснению нужна для того, чтобы повысить степень доверия пользователя к
советам системы, а также для того, чтобы дать возможность пользователю
обнаружить возможный дефект в рассуждениях системы. В связи с этим в
экспертных системах следует предусматривать дружественное
взаимодействие с пользователем, которое делает для пользователя процесс
рассуждения системы «прозрачным».
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 88
- 89
- 90
- 91
- 92
- …
- следующая ›
- последняя »
