Müügiprotsessi optimeerimine läbi ennustava protsessiseire

Nimi
Madhu Tipirishetty
Kokkuvõte
Äriprotsesside toetamiseks on üha laiemalt kasutusele võetud ettevõtte ressursside planeerimise (ERP) tööriistad, sealhulgas CRM süsteemid müügiprotsessi jaoks. ERP süsteemid salvestavad oma töö käigus protsesside logisid, mille oskuslik käsitlemine võimaldab efektiivistada äriprotsesse. Protsessilogide analüüsimiseks on välja töötatud protsessikaeve meetodid, mis oskavad logidest pöördprojekteerida tegelikult käivitatud protsesside mudeleid. Neid meetodeid on rakendatud koos ennustava seire meetoditega protsesside tulemuste soovitud ja soovimatute tulemuste varajaseks tuvastamiseks.
Kuigi ennustav seire on hiljuti rohkelt tähelepanu saanud ja leidnud rakendamist soovitusmootorites, mis pakuvad välja soovitusi äriprotsesside parendamiseks, ei ole seni palju uuritud kontekstiandmete, nt müügisüsteemi kirjetes klientide finantsandmed, mõju ennustava seire tulemustele soovituste kontekstis.
Käesolevas magistritöös uuritakse kontekstiandmete mõju ennustava seire mudelite kvaliteedile müügiprotsessi optimeerimise kontekstis. Eksperimendid näitavad, et välistel kontekstiandmetel on pigem negatiivne mõju, samas kui sisemistel, protsessi käigus kogutud kontekstiandmetel on positiivne mõju mudelite kvaliteedile. Muuhulgas selgub eksperimentidest, et juba kolme esimese sündmuse baasil saab müügiprotsessis ennustada müügi õnnestumist.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d)
Peep Küngas
Kaitsmise aasta
2016
 
PDF