今天的客座博客作者是William Tangalos，爱回扣返现网，实时大数据，决策科学家，CenturyLink

在CenturyLink，我们最近研究了一个问题，许多组织都在帮助入境销售顾问在他们面前为客户提供最好的报价。在很多情况下，入境销售顾问依靠他们的经验（在某些情况下可能只有几个月或几周）筛选成百上千个潜在的产品包，然后决定向特定客户提供哪一个特定的产品包。

我们的方法是开发和实施基于经验的分析组件实时性，大数据工具，以便以盈利的方式实现自动连续学习。我们团队的目标是使用：

解决方案是如何工作的？

这两个基于分析的解决方案为每个来电者实时筛选成百上千个潜在的产品报价包，并在一秒钟内为销售顾问提供特定的产品报价包。然后，销售顾问在其销售屏幕上查看他们可以向来电者提供的独特产品报价包。

最理想的情况是，报价的"结果"会立即传回分析的决策引擎部分，它将每个特定报价的销售效率调整到呼叫者所在的特定客户群中。

duo分析功能的另一个组成部分是个人级别的产品倾向得分，它为每个客户的数百个产品捆绑组件的产品购买可能性排序。使用SAP Predictive Analytics Automated Analytics模块在SAP HANA环境中快速构建并轻松部署这些分数。

开发和部署团队还发现，SAP Real-Time Offer Management decisioning engine与SAP HANA环境配合良好。为了达到最佳的销售率，我们能够"调整"duo analytics两个功能（单个产品倾向组件和实时决策引擎/细分组件）的权重。

duo analytics解决方案的好处

有超过500万的个人客户可以打电话来呼叫中心每天有超过2000个I/B呼叫。组织现在能够在这个新的I/B次优产品销售流程中实现效率。

尽管更多的测试和组织采用正在进行中，淘客论坛，初步结果表明，使用duo analytics解决方案时，每100个入站呼叫的销售额比以前的正常业务销售流程要高得多。

未来使用

尽管此初始部署已在入站呼叫中心实施，同样的功能可以在商店和公司网站上实时使用。但是，大数据培训，这种能力、过程和相关的测量是另一天的博客主题。

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