IBM Content Analytics Zajistěte si loajalitu Vašich zákazníků a nárůst obchodních výsledků Martin Švík – ECM CoP for CEEMEA
11/2011
© IBM Corporation
Inovativní řešení
1. Představení Content Analytics 2. Use Cases 3. Reference 4. Live ukázka 5. Dotazy
© IBM Corporation 2
© IBM Corporation
Tradiční přístupy postupně konvergují Je potřebné vyhledávat více než klíčová slova
Analýza nestrukturovaného obsahu je nutností
“Making unstructured data searchable is now a presumed
“For many business process professionals, access to structured data, even when
primary interface for applications of all kinds, as well as for intranets and content repositories.”
Enterprise Search
– Whit Andrews, Rita Knox Gartner
Zvýšení významu textové analýzy “Early adopters of [text analytics] are already gaining a competitive advantage. Organizations that fail to do so will be at risk.” – Sue Feldman IDC
Business Intelligence
Content Analytics Text Analytics
supported by BI or predictive analytics, lacks sufficient context for customer service, finance, and other areas where communications with customers involves many channels”
– Craig Le Clair Forrester
Konvergence směrem k oblasti Content Analytics “Every enterprise should understand how content analytics can produce answers to its critical questions; understanding this now will make it possible to exploit these tools as their availability proliferates.” – Rita Knox Gartner
4
4 © IBM Corporation
Organizace potřebují Content Analytics
Drtivá většina obchodních informací se nachází mimo databáze Textová analýza přináší nové možnosti analýzy informací pro různá řešení a aplikace
Content Data
Co je textová analýza? Textová analýza (NLP*) popisuje množinu jazykových, statistických a samoučících se technik, které umožňují analýzu textu pro extrakci klíčových informací pro následnou business integraci
5
5
* NLP = Natural Language Processing
© IBM Corporation
IBM Content Analytics 101 – Jak pracuje
Component Issue: “Engine Light” Situation: “Refueling” Person
Issue
Noun
Verb
Warning
Extracted Concept
Analyzovaný obsah (a data)
Driver action
Noun Phrase
Prep Phrase
“Owner” “reports” “check engine lite” “flashes” “after refueling”
...
Zdrojová informace Corporate (Contact Center, Test Data, Dealer notes, ECM, etc.) and External ( NHTSA, Edmunds, Consumer Reports, MotorTrend etc.)
Automatická vizualizace pro interaktivní analýzu
6
6
© IBM Corporation
IBM Content Analytics přináší hodnotu pro… Healthcare Analytics •Analyzing: E-Medical records, hospital reports •For: Clinical analysis; treatment protocol optimization •Benefits: Better management of chronic diseases; optimized drug formularies; improved patient outcomes
Banking/Customer Care •Analyzing: Call center logs, emails, online media •For: Buyer Behavior, Churn prediction •Benefits: Improve Customer satisfaction and retention, marketing campaigns, find new revenue opportunities
Crime Analytics • Analyzing: Case files, police records, 911 calls… • For: Rapid crime solving & crime trend analysis • Benefits: Safer communities & optimized force deployment
Insurance Fraud • Analyzing: Insurance claims • For: Detecting Fraudulent activity & patterns • Benefits: Reduced losses, faster detection, more efficient claims processes
Automotive Quality Insight •Analyzing: Tech notes, call logs, online media •For: Warranty Analysis, Quality Assurance • Benefits: Reduce warranty costs, improve customer satisfaction, marketing campaigns
Content Assessment •Analyzing: File shares, Sharepoint, multiple content repositories •For: Content Decommissioning or Smarter Archiving •Benefits: reduce storage costs, repurpose IT assets, save on energy consumption, reduce risk exposure © IBM Corporation
7
70% všech respondentů vnímá oblast Content Analytics jako “Extrémně užitečnou” nebo “Velmi užitečnou”
Jak užitečné by bylo, pokud byste byli schopni odpovědět na následující otázky přes veškerý obsah? •Co se vyskytuje nejčastěji? •Proč se zde nachází vyšší četnost v rámci určitého časového úseku? • Jaké jsou trendy a proč se vyskytují? • Jedná se o normální jev nebo extrémní hodnoty? • Jaké typy lidí, žijících kde, mají tento názor a proč? • Mohu najít sobě podobné obrázky? • Byl tento fakt zmiňován předtím v tomto kontextu? • Jak mohu vědět něco co nevím? 0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100% N=484 Non-trade
1
Extremely useful
Very useful
Fairly useful
Slightly useful
Not particularly useful © IBM Corporation
8
IBM Content Analytics
Market Intelligence – Řeší analýzy z pohledu marketingu – Analýza konkurence ve veřejných portálech – Analýza konkurence ve firemních prezentacích – Detekce nových produktů konkurence – Hledání spojitostí s jinými odvětvími, společnostmi – Možnosti analýz kampaní – analýzy strukturovaných a nestrukturovaných dotazníků – Výstupy z call center a veřejných emailových schránek – stížnosti, detekce odchodu zákazníka – Výstupy z monitoringu sociálních sítí – detekce klíčových lidí Key Decision Leader, screening přístupů dle mnoha dimenzí – vzdělání, věk, pohlaví atd.
© IBM Corporation
9
IBM Content Analytics
Social Media Analytics – Řeší analýzy sociálních sítí – Možnost napojení na Twitter, Facebook, Google+ a další i privátní sociální sítě – Analýzy příspěvků – Možnosti detekce vztahů – Automatická klasifikace zákazníka – Detekce nových příspěvků – Detekce klíčových osob, kteří ovlivňují mínění ostatních – Zpětná vazba – pozitivní, negativní reakce – Analýza konkurence – Detailní analýza profilů – pohlaví, věk, vzdělání, záliby atp.
© IBM Corporation
1
IBM Content Analytics
PR Monitoring – Řešení pro okamžitou zpětnou vazbu trhu – Monitoring portálů (idnes, ihned, novinky, blesk …) – Detekce klíčových slov – Reakce na nově spuštěné produkty, monitoring konkurence – Možnost definice vlastních klíčových slov, vlastních spojení – Detekce pozitivní, negativné reakce na produkt, společnost atd – Možnost analýzy diskusních fór – Možnost analýzy diskuzi pod články – Frekvenční analýzy výskytů slov – Možnost detekce překlepů – Detekce diakritických chyb, detekce hrubých chyb na firemních stránkách – Detekce nedovolených výrazů na diskusních fórech
© IBM Corporation
1
IBM Content Analytics
Fraud Detection – Detekce podvodného jednání v komunikaci – Detekce v rámci vnitrofiremní komunikace – Detekce v rámci veřejné komunikace – Detekce v emailech, veřejných diskuzí, sociálních medií, call center – Vyhledávání – adres, jmen, příjmení, měst – Detekce čísel účtů – Detekce čísel kreditních karet – Detekce smluvní dokumentace – Možnost psaní vlastních sofistikovaných pravidel tak, aby detekce podvodného chování nemusela být řešena namátkově a manuálně
© IBM Corporation
1
IBM Content Analytics Call Center Analysis – Analýza Call Center – Přepis hovorů do textové podoby s následnou analýzou textové informace – Analýza kvality agentů • Kvalitativní analýza – zahájení hovoru, ukončení hovoru, detekce hovorových výrazů • Kvantitativní analýza – počty aktivního upsellu – Detekce konkurence v hovorech – Detekce nespokojenosti zákazníka – Možnosti propojení call centra, emailové komunikace a webových formulářů – Offline Analýza • Hledání souvislostí v historických hovorech • Detekce klíčových slov – konkurence, živelné události, regionální informace, reakce na marketingové kampaně, politická situace – Ticket Submitting – přikládání přepsaného textu a hovoru k případu (stížnost, nový zákazník atd) – Možnost psaní vlastních sofistikovaných pravidel pro hlubší analýzy hovorů
© IBM Corporation
1
IBM Content Analytics
Churn Management – Detekce odchodu zákazníka – V rámci komunikace – email, webové formuláře, call centra, sociální sítě – Detekce odchodu zákazníka – nespokojenost, finanční problémy, konkurence – Detekce klíčových slov v komunikaci – Analýza s online daty – Analýza s historickými daty – Analýzy s interními systémy zákazníka – Možnost předání informací pro následnou statistickou analýzu
© IBM Corporation
1
Live demo
Ukázka Healthcare – Voice of the Customer Ukázka Telco Ukázka Banking
© IBM Corporation
Customer Care Case Study: NTT Docomo 360° view of customer improves customer sat, reduces churn, drives new marketing opportunities
The Solution:
The Corporate Strategy : • Adopt a customer-oriented business strategy to offer highly satisfying products and services based on real voice of customers (VoC)
Enabled by Content Analytics
Call Center
VoC
The Results: • Increased internal use of VoC across depts • Business benefits: Improved rates for model and service upgrades to loyal customers Started new Premium Club points program based on VoC Set initial parameters of mobile phones based on VoC Opened kiosks in international airports
Over 2 million meaningful records of VoC per a year
Web Site
Business System
Analysis System
Analyzer
Staff
• Collecting VoC • Sharing VoC Customer Service
• Accessing VoC • Utilizing VoC
Analysis of • major VoC • trends in VoC • remarkable VoC for specific products/services © IBM Corporation
1
Insurance Case Study for Fraud Detection and Prediction
1. Automatically aggregate structured
1
3
Content Analytics Based Predictive Fraud Indicators:
Claims Process
2.
Soft Tissue Injury Unwitnessed Event Prior Injury Multiple Claims …
3.
2 4 6 Historical Cross-Claim Content Analytics
5
4. 5. 6.
Automatic Routing to Investigations
and unstructured data accumulated over time from the claims process Correlate text analytics to apply meaning and understand patterns and trends … visualize and explore to uncover new insights into claims process Instrument by applying indicators to “in process” claims to identify suspicious claims and type of risk Score suspicious claims to predict probability and impact of fraud and risks Route high-likelihood and/or highimpact claims for investigation based on scoring outcomes Continuously improve outcomes through closed loop optimization
... © IBM Corporation
1
Massive recall of vehicles often makes the headlines…
http://www.baltimoresun.com/news/sns-ap-us-toyota-floor-mats,0,7236811.story http://www.msnbc.msn.com/id/33077383/ http://www.reuters.com/article/newsOne/idUSTRE58S69820090930 http://www.myfoxny.com/dpp/my9homepage/My9_Toyota_Mat_Recall
© IBM Corporation
1
New York Police Department’s Real Time Crime Center uses Content Analytics to crack cases Search and analyze complaints, police reports, 911 records, arrest records, and data marts All of these forms of text suffer from the common problems of call center text i.e. abbreviations, misspellings, synonyms (Police-specific i.e. perp, ML, FM, MO, pistol, gun, etc...) Content Analytics can analyze concepts and find similar situations described in different ways In the first week of deployment 2 old murder cases were solved
BUSINESS BENEFITS Find events that keyword search can never find because they are all described differently – what keyword to use? Content Analytics can describe events, categorize them and allow for concept searches across often unstructured and at times inaccurate descriptions
http://policechiefmagazine.org/magazine/index.cfm?fuseaction=display&article_id=995&issue_id=92006
1
© IBM Corporation
Mayo Clinic – Reference Architecture
Mayo Clinic extracts detailed knowledge from approximately 20 million clinical notes
– UIMA provided the flexibility to easily include their specialized homegrown annotators with what’s available out-of-the-box
2
© IBM Corporation
Architecture
2 1
© IBM Corporation
Partner Solution Snapshot Mindshare – VOC, sentiment, service quality, product issues, loyalty, reputation management
Dayhuff Group – Content Analytics for Mergers and Acquisition • Analysis, assessment, consolidation, decommissioning, mergers and acquisitions, litigation • Contest Assessment skills with Records Management
Oceanus – Social networking for securities and investments
Syscom IBIG – Exploit insight lock in images - extract text for fully searchable Reflection Repository
Wipro WiQTr (victor) – Uses text analytics to perform automotive warranty claims analysis
HCL America – iGOVERN Child Care for collaborative management and childcare program execution – Leverages OmniFind EE to meet information findability requirements
JSYMMETRIC – Multi-industry workplace safety management solution – Leverages OmniFind EE to meet information findability requirements
2 2
Prolifics Legal Accelerator – Tailored solution for legal analysts and business operations – Leverages OmniFind EE to meet information findability requirements © IBM Corporation
Možnosti rozšíření
IBM Advanced Case Management IBM Cognos Business Inteligence (DEMO) IBM SPSS
© IBM Corporation
Děkuji za pozornost © IBM Corporation
