Webinar
1de Julho | 9h30 - 9h55

Intelligent Decisioning

Este webinar é o nono episódio do Analytics Webinar Series; um conjunto de episódios que irão percorrer, semanalmente, todo o ciclo analítico.

Sobre este episódio

As operações diárias da maioria das organizações podem variar entre simples decisões repetíveis, que afectam apenas uma unidade de negócios, e decisões multifuncionais complexas e de alto impacto, que envolvem vários participantes.

  • Qual é o preço ideal?
  • Quando é que um desconto é excessivo - e não é rentável?
  • Que potenciais clientes se qualificam para ofertas direccionadas?
  • Quando é que as mudanças nos parâmetros de crédito ou cobrança afectarão negativamente a empresa e o cliente?
  • Que oferta é a mais relevante para os clientes, dada a situação actual?

Nesta sessão, mostraremos como a plataforma SAS automatiza a tomada de decisões com base analítica para que as organizações possam funcionar com mais eficiência, melhorando as interacções com clientes, fornecedores, parceiros e colaboradores.

Da mesma forma, as organizações que são altamente regulamentadas - como serviços financeiros, assistência médica e seguros - conseguem cumprir as regras de compliance com mais facilidade, em resultado de decisões documentadas e rastreáveis.

Apresentaremos uma estrutura de decisão abrangente, integrada com as capacidades do SAS Machine Learning, combinada com uma analítica líder do setor para optimizar a automação das decisões empresariais

Do Great Things From Home - white

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Sobre o nosso Expert

Ricardo Galante

Ricardo Galante, Customer Advisory Analytics, SAS

Profissional com mais de 15 anos de experiência no mercado na área analítica, com sólida atuação em estatística, data mining, text mining e big data. É docente convidado no curso de Pós Graduação em Marketing: Big Data e Analytics na Universidade Européia e na Universidade Instituto de Administração – FIA (Brasil) ministrando as disciplinas: Estatística, Data Mining e Text Mining. É Doutorando em Gestão da Informação na NOVA IMS, Mestre e Graduado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos – UFSCar.

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