Kepala Pemasaran dan CMO – Usaha Kecil & Menengah
Bagaimana Kepala Pemasaran dan CMO Menggunakan SAS®
Memanfaatkan kekuatan semua data, dari semua sumber, di setiap perjalanan pelanggan, dalam satu tampilan terkonsolidasi.
Memungkinkan interaksi langsung dan individual dengan solusi analitik pemasaran SAS di cloud.
Menemukan prospek terbaik, klien yang berpotensi kehilangan atau klien yang berisiko, dan memberikan wawasan yang mendukung penjualan lebih efektif
Pelanggan Unggulan | Seacoast
Ketika layanan perbankan beralih ke online, sangat penting bagi bank untuk mendapatkan pandangan yang jelas tentang pelanggan mereka yang paling setia untuk menjawab pertanyaan tentang nilai seumur hidup pelanggan dan profitabilitas. Seacoast Bank meningkatkan nilai pelanggan menggunakan AI dan SAS® Visual Analytics pada SAS® Viya®
Kami dapat menyempurnakan strategi pelayanan pelanggan kami serta upaya akuisisi pelanggan kami untuk menghasilkan pengembalian yang sangat tinggi. Jeff Lee Chief Marketing Officer Seacoast Bank
Fakta & Angka Seacoast
1926
tahun berdiri
$6,7 miliar
total aset
Bank komunitas
salah satu yang terbesar di Florida
Sumber Daya yang Direkomendasikan untuk Kepala Pemasaran dan CMO
WHITE PAPER
Keadaan Transformasi Digital untuk UKM: Lima Langkah Anda menuju Kesuksesan DX
WHITE PAPER
Analitik Pelanggan: Sebagai Langkah Pertama untuk Meningkatkan Kinerja Pemasaran
Perangkat Lunak yang Disarankan untuk Kepala Pemasaran dan CMO
- SAS® Event Stream ProcessingGunakan pembelajaran mesin dan analitik streaming untuk mengungkap wawasan di edge dan membuat keputusan cerdas secara waktu nyata di cloud.
- SAS® Visual AnalyticsSecara visual, eksplorasi semua data, temukan pola baru, dan publikasikan laporan ke web dan perangkat seluler.
- SAS® Visual Penambangan Data and Pembelajaran MesinDukung proses penambangan data dan pembelajaran mesin end-to-end dengan antarmuka visual dan pemrograman yang komprehensif untuk pengguna dari semua tingkat keahlian.
- SAS® Visual StatisticsDengan mudah membuat dan menyesuaikan sejumlah besar model prediktif dengan cepat.