Cada funcionalidade desses pacotes se destaca em fornecer uma experiência superior ao cliente, facilitando as rotinas diárias e aumentando o valor comercial.
Cada funcionalidade desses pacotes se destaca em fornecer uma experiência superior ao cliente, facilitando as rotinas diárias e aumentando o valor comercial.
Executar regras de reconhecimento de padrão
Analise o conjunto de clientes identificados
Priorize suas inspeções de campo e execute ordens de serviço
Monitore os KPIs de todo o processo de negócios
Aproveite ML e IA incorporados para melhorias nos processos de negócios
Reúne um conjunto abrangente de detalhes de cada cliente, visíveis em uma única tela, capacitando o usuário de negócios para cada experiência do cliente com a empresa. Recursos de pesquisa avançada também são fornecidos.
Interfaces com a API do Google Maps, fornecendo uma interface de usuário geográfica abrangente que os capacita a selecionar alvos de inspeção diretamente no mapa. As inspeções de campo podem ser ajustadas de acordo com a Propensão de Perda ao Cliente, Impacto Financeiro e Localização Geográfica de cada cliente. As opções de filtro adicionais ajudam a refinar os alvos de inspeção combinando esses 3 componentes para aumentar ainda mais a produtividade.
Permite que os usuários de negócios monitorem a execução dos principais KPIs.
Use +100 relatórios predefinidos que medem todas as dimensões do processo de negócios, com opções adicionais para modificar ou criar novos relatórios. Exemplos de relatórios incluem a quantidade ideal de inspeções, retorno financeiro real da inspeção, monitoramento da equipe de inspeção e monitoramento da eficácia de regras/padrões, entre outros.
Crie seus próprios padrões de fraude aproveitando o conhecimento e a experiência de sua equipe. A interface do usuário é muito intuitiva, semelhante ao arrastar e soltar, para criar regras de negócios e simular a eficácia esperada, a receita recuperada e agregada e a produtividade geral.
Esta é a abordagem complementar, não rasgar e substituir. As empresas de utilities podem aproveitar ao máximo outros algoritmos ou iniciativas de Machine Learning construídas em diferentes tecnologias (Python, Knime ou qualquer outra), carregando esse conjunto de dados no Choice Revenue Intelligence® e combinando-o com todo o conjunto completo de funcionalidades incluídas na plataforma.
