 |
Beorg и Manzana Group: опыт успешной IT-интеграции на рынке программ лояльности
Ужесточение законодательства в области сбора, хранения и обработки персональныx данных в Российской федерации накладывает дополнительные обязательства на все компаний, которые если они планируют в своем бизнесе использовать личную информацию о клиенте. Любая программа лояльности зачастую выстраивается именно на персональных данных, что позволяет сегментировать клиентскую базу для наиболее продуктивной работы.
Именно поэтому крупные сетевые ритейлеры обращаются к проверенным компаниям по обработке анкетной информации. Поскольку только лицензированные и аккредитованные компании могут работать с персональными данными. В России существует единичная компания, которая создавалась и ориентирована именно на обработку данных, анкет и документов. Это агентство по техническому обеспечению программ лояльности Beorg. Сейчас среднемесячный оборот такой обработки составляет от 2 до 3 миллионов анкет в месяц.
Также на практике видно, что особую эффективность программам лояльности придает тесная интеграция с CRM-системой предприятия. И если еще совсем недавно эксперты заявляли о том, что такая модель доступна лишь крупнейшим игрокам рынка, то современные IT-решения позволяют внедрять подобный алгоритм по оптимальной цене. Так компания Manzana Group была объявлена лучшим поставщиком CRM-решения в сфере розничной торговли среди всех российских партнеров уже в третий раз.
Но уже сейчас можно говорить о прорыве на рынке технического оснащения программ лояльности. Поскольку для удобства своих клиентов, крупного сетевого ритейла, обе компании тесно взаимодействуют на всех этапах программы лояльности, предлагая эффективный и оптимальный алгоритм по работе с данными.
Новое программное обеспечение BeScan, которое позволяет прямо из точки продажи одним нажатием отправлять отсканированные анкеты прямо в «облачный» сервис, где анкета дробиться на части. И уже эти части обрабатывают операторы в контакт-центре. В последующем, анкетные данные вновь группируются и уже в обработанном виде интегрируются в CRM-систему Manzana Loyalty, которая адаптирована под потребности каждого конкретного бизнеса и позволяет принимать до 40 000 анкет и более.
Подобные интеграции среди компаний, предлагающих высокотехнологичные IT-решения, позволяют розничным сетям существенно сократить время обработки анкет, а также сократить расходы на логистику, доставку, хранение бумажных анкет.
Подобный алгоритм от Beorg и Manzana Group уже успешно внедрен и функционирует в ряде крупнейших российских продуктовых сетях, ювелирном заводе, сети автозаправочных станций.
Дополнительную информацию вы можете узнать у pr-менеджера, Анастасии Ворониной, anastasia.voronina@beorg.ru.
Контактное лицо: Анастасия Воронина
Компания: Beorg
Добавлен: 09:36, 19.12.2015
Количество просмотров: 737
Страна: Россия
| CorpSoft24 модернизировал систему «Цифровое снабжение», CorpSoft24, 15:37, 10.09.2025, Россия74 |  |
| Оператор цифровой экосистемы для бизнеса CorpSoft24 выводит на рынок усовершенствованную версию своей системы управления корпоративными закупками и снабжением на базе 1С – «Цифровое снабжение», предназначенной для автоматизации полного цикла закупок. |
| БФТ-Холдинг выпустил обновленную версию АИС «МФЦ-Капелла», БФТ-Холдинг, 15:00, 10.09.2025, Россия69 |  |
| БФТ-Холдинг обновил систему для автоматизации процессов оказания госуслуг в МФЦ – АИС «МФЦ-Капелла». Решение получило больше возможностей взаимодействия со смежными федеральными информационными системами, новые инструменты оповещения заявителей, а также ряд других функциональных улучшений. |
| Школьники со всей России могут испытать себя в космическом хакатоне «Привет, Спутник!», ООО "ГЕОСКАН", 14:57, 10.09.2025, Россия52 |
| Компания «Геоскан» продлевает регистрацию на всероссийский школьный хакатон «Привет, Спутник!» до 15 сентября 2025 года. Проект объединяет онлайн-квест и очный финал в Москве, где команды участников будут работать с оборудованием и специализированным ПО, собирать наземную станцию и восстанавливать связь со спутником в условиях смоделированной внештатной ситуации. |
|
|
