Skóring poptávek v automotive CRM - Turišin, Lukáš; Zimmermann, Pavel, 1980-; Fojtík, Jan; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2024)
Automobilový průmysl čelí mnoha výzvám, mezi které patří i neefektivní prodejní proces, tedy konverze poptávek, tzv. leadů, na zákazníky. Prodejců vozidel je relativně méně než poptávek od zákazníků na nákup nového vozidla. Prodejce stihne ve stejný den reagovat pouze na část (cca. 50 %) příchozích leadů, kterým se věnuje náhodným výběrem, a proto dochází k neefektivitě v prodejním procesu. Ve vybrané společnosti neefektivita vede ke konverznímu poměru ve výši 27 %. To znamená, že 73 % obchodních příležitostí, potenciálních tržeb, je nevyužito. Primárním cílem projektu je zvýšit konverzní poměr o 5–10% (procentních bodů), což povede ke zvýšení tržeb o 15–37% (procentních bodů). Projekt dosahuje cíle pomocí aplikování strojové učení, tzv. machine learning, vedoucí k identifikaci poptávek s nejvyšší šáncí na konverzi. To umožní prodejcům věnovat svůj omezený čas reakcím na správné poptávky, tedy odstranit přístup náhodného výběru, a tím zvýšit svou efektivitu vedoucí ke zvýšení konverzního poměru.
Vedoucí práce: Pavel Zimmermann
Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání (MBA)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet