Today every organization is acting in a dynamic environment and in a world characterised by turbulent change and fierce competition due to technological advancement and the knowledge based economy, an organization must always ready to adapt and transform themselves so as to be able to confront the shifting needs of the new environment, more demanding customers, smarter workers, anticipating ability to changes, accelerating the development of new products, processes and services, changing technologies and customer expectations, businesses have realised the importance (...) of Customer Relationship Management in acquiring new customers, retain existing ones and maximize their lifetime value. The wide spread availability of the internet across the world has led airlines to use their corporate web-sites to bypass travel intermediaries and focus on online communication, information and transaction. The paper considers five dimensions of Web site quality-usability, web site design, service quality, information quality and enjoyment on a sample of 150 respondents from four airlines namely, Air India, Spicejet, Indigo and Jet Airways. Respondents consisted of 40 employed, 80 business men and 30 students. Overall, the majority of respondents are frequent, experienced Internet users and likely to be relatively good judges of Web quality. Analysis of results shows that customers’ priority about airlines website are changing. As the self-service, no-frills and low-cost trend for air travel has grown in recent years, so consumers have been driven less by service quality and more by easy access to good information packaged in an entertaining and fun "wrapper'. More over the airlines have pursued different strategies for their Web sites over the period of study .Air India rated badly for service quality and Jet Airways and Spice jet scored high on service and information quality. The paper suggests that careful management and selection of subjects to be placed on web site can retain the customers and reduce switching intentions. (shrink)

Customer Relationship Management (CRM) is a new technique in marketing where the marketer tries to develop long term relationship with the customers to develop them as life time customers. This research check the impact of customer relationship management activities on bank’s customer retention in The Nainital Bank Ltd.,Vikasnagar . For the purpose of study, a sampling analysis was conducted among (400) customers selected with the help of a structured questionnaire. (370) questionnaires were usable. Statistical answers give support on the high (...) positive relationship between customer relationship management (CRM) and customer satisfaction. Thus, this paper aims to identify the reasons for the customers to prefer The Nainital Bank Ltd. at Vikasnagar. Further, this paper focuses the service provided by the staff in the bank. This paper is an attempt to find out CRM role in The Nainital bank Ltd. Few recommendations were suggested from this study were to create an awareness of loan facility, internet banking and locker service. (shrink)

Lograr beneficios económicos a partir de la satisfacción de las necesidades de los clientes, es y será el objetivo principal de cualquier empresa en el sentido de ser una organización que busca crear valor. -/- En el entorno actual parece casi imposible satisfacer las necesidades de los clientes y es grande la dificultad de obtener beneficios en economías abiertas. Los sistemas de manejo de las relaciones con los clientes (CRM) constituyen una pieza clave al momento de brindar herramientas para la (...) segmentación, fidelización y análisis de los datos que surgen en el contacto con el cliente. -/- Aquí se presentan conceptos relacionados con esta estrategia, la visión de especialistas y usuarios, así como el análisis de algunos productos. Además se presentan tres casos de empresas uruguayas, donde los sistemas de atención de clientes se han llevado adelante de maneras diferentes. -/- Finalmente se resumen una serie de recomendaciones en cuanto al tipo de herramienta que se ha de utilizar en cada caso, la forma de evaluar productos, el análisis del retorno de la inversión, y los principales elementos que se deben tomar en cuenta para llevar adelante un sistema de mejora continua en su uso y aplicación al objetivo inicial de crear valor. (shrink)

dolce, the first top-level (foundational) ontology to be axiomatized, has remained stable for twenty years and today is broadly used in a variety of domains. dolce is inspired by cognitive and linguistic considerations and aims to model a commonsense view of reality, like the one human beings exploit in everyday life in areas as diverse as socio-technical systems, manufacturing, financial transactions and cultural heritage. dolce clearly lists the ontological choices it is based upon, relies on philosophical principles, is richly formalized, (...) and is built according to well-established ontological methodologies, e.g. OntoClean. Because of these features, it has inspired most of the existing top-level ontologies and has been used to develop or improve standards and public domain resources (e.g. CIDOC CRM, DBpedia and WordNet). Being a foundational ontology, dolce is not directly concerned with domain knowledge. Its purpose is to provide the general categories and relations needed to give a coherent view of reality, to integrate domain knowledge, and to mediate across domains. In these 20 years dolce has shown that applied ontologies can be stable and that interoperability across reference and domain ontologies is a reality. This paper briefly introduces the ontology and shows how to use it on a few modeling cases. (shrink)

Abstract: The study investigated the impact of Customer Relationship Management (CRM) on performance of deposit money banks in Abia State. The study adopted a random sampling technique which made it possible for all the workers to have equal opportunity to being selected as the representative sample based on the total population of the two hundred and ten (210), a normal confidence level of 95% and error tolerance of 5% was used. ANOVA showed a large F-statistics of 509.23 coupled with a (...) significant value of less than 0.005 which indicated that there was a 95% confidence interval that the difference was accepted. The regression gave the value 0.564. The value using 2-tailed analysis was flagged as being significant with a 0.001 sig. value. Equally implied that there was a more than 95% confidence interval. More so, Since the p-value 0.154 was greater than 0.059 that was (real 0.154 > rtab 0,059). Therefore, the researcher found that there was relationship between CRM practice and customer satisfaction of First bank and GT Bank Plc. in Abia state. Also that there was an influence of CRM practice on profitability in First Bank and GT Bank Plc. in Abia state. Finally that there was an influence of CRM practice on the market share of First bank and GT bank plc in Abia state. (shrink)

The COVID-19 pandemic that began in 2020 has significantly impacted businesses, regardless of size or industry. The hybrid and remote working models have moved all meetings with potential and existing suppliers to an online environment. This also applies to small- and medium-sized enterprises (SMEs), which have had to adapt themselves to the new situation and implement the solutions necessary to survive on the market. On the other hand, clients have become more aware of the environment and its changes. Customers are (...) trying to be more eco-friendly, by choosing and moving towards Green IT. Thus, this needs to be considered. The acquisition of management information systems (MIS) in the pandemic era is based only on virtual meetings. The main goals of this paper were the identification of the changes in the negotiations caused by the COVID-19 pandemic, the transformation of this process into virtual environment, discussion of the possibility of using Green IT in addition to Management Information Systems, and the changes caused by the pandemic. The article was prepared based on the results of qualitative research using the case study method. The comparative analysis includes purposely selected cloud-based Enterprise Resource Planning (ERP) and Customer Relationship Management (CRM) systems’ acquisition processes, presented from the clients’ perspective. The research was conducted in 2021, based on the authors’ practical experience, and presents four cases. This research illustrates the negotiations concerning an acquisition transaction pre-pandemic and during the pandemic. Finally, the conclusions and main differences caused by the pandemic in the acquisition transaction process of management information systems (MIS) are presented. (shrink)

Odată cu creșterea volumului de date pe Internet, în media socială, cloud computing, dispozitive mobile și date guvernamentale, Big Data devine în același timp o amenințare și o oportunitate în ceea ce privește gestionarea și utilizarea acestor date, menținând în același timp drepturile persoanelor implicate. În fiecare zi, folosim și generăm tone de date, alimentând bazele de date ale agențiilor guvernamentale, companiilor private și chiar cetățenilor privați. Beneficiem în multe feluri de existența și utilizarea Big Data, dar trebuie să ne (...) amintim de asemenea că „nu există nimic gratuit”. Există riscuri în utilizarea Big Data, un fel de parte întunecată. Schimbările de piață pot fi obținute prin utilizarea Big Data: în timp ce acestea pot fi pozitive pentru cineva, ele pot dăuna altcuiva. Riscurile potențiale provin și de la agențiile publice. Este clar că datele mari pot aduce beneficii cetățenilor și companiilor, dar trebuie să fie echilibrate de o conștientizare sporită a „părții întunecate” a Big Data în exploatarea noilor capacități și oportunități pe care le oferă tuturor . -/- CUPRINS -/- 1. Big Data - Definiție - Caracteristici - Clasificarea datelor mari - Arhitectura - Tehnologii - Oportunități - Provocări - Critici - - Criticile paradigmei Big Data - - Criticile modelului "V" - - Criticile de noutate - - Criticile execuției Big Data - 1.1 Viața datelor mari - - Nașterea - - Copilăria - - - Educație - - - Divertisment - - Adolescența - - - Servicii online - - - Comunicații mobile - - - Servicii de streaming - - Adulți tineri - - - Căutarea de locuri de muncă - - - Servicii bancare și asigurări - - - Utilități - - - Dating online și pornografie - - Vârsta medie - - - Servicii de sănătate - - - Aplicații pentru îngrijire și aplicații pentru sănătate și fitness - - - Căutarea de locuri de muncă - - - Dating online - - Bătrânețea - - - Îngrijirea sănătății - - Moartea - 1.2 Aplicații - - Guvern - - Dezvoltare internațională - - Fabrici - - Sănătate - - Educaţie - - Mass-media - - Asigurare - - Internetul obiectelor (IoT) - - Tehnologia informației - 1.3 Studii de caz - - Guvern - - - China - - - India - - - Israel - - - Regatul Unit - - - Statele Unite ale Americii - - Cu amănuntul - - Ştiinţă - - Sport - - Tehnologie - - Activități de cercetare - - - Prelevarea de date mari - 1.4 Agenda europeană privind societatea digitală - - Cadrul juridic - - Peisajul opiniei părților interesate - 1.5 GDPR - - Etapele procesării datelor personale - - Principiile procesării datelor - - Politica de confidențialitate și transparența - - Scopurile procesării datelor - - Confidențialitate prin design și implicită - - - Paradoxul (legal) al Big Data - - Domeniul teritorial al GDPR - - Definirea datelor mari, a datelor personale și a datelor anonime - - Etapele procesării datelor cu caracter personal - - Principii de prelucrare a datelor - - Politica de confidențialitate și Transparența - - Scopuri de prelucrare a datelor - - Confidențialitate prin design și confidențialitate în mod implicit - - Paradoxul (legal) al datelor mari 2. Analiza Big Data - 2.1 Analitica - - Analitica vs. analiză - - Aplicații ale analiticii - - - Optimizarea marketingului - - - Analiza oamenilor - - - Analiza portofoliului - - - Analitica riscurilor - - - Analitica digitală - - - Analitica securității - - - Analitica software-ului - - Provocări - - Riscuri - 2.2 Analitica predictivă - - Definiție - - Procesul de analitica predictivă - - Tipuri - - - Modele predictive - - - Modele descriptive - - - Modele de decizie - - Aplicații - - - Managementul relațiilor cu clienții analitic (CRM) - - - Protecția copilului - - - Sisteme de suport decizional clinic - - - Analiticile colecțiilor - - - Vânzări încrucișate - - - Retenția clienților - - - Marketing direct - - - Detectarea fraudelor - - - Prezicerea rezultatelor deciziilor legale - - - Previziuni privind portofoliul, produsele sau economia - - - Managementul riscului de proiect - - - Acceptanța (Underwriting) - - Tehnologia și influențele big data - - Tehnici analitice - - - Tehnici de regresie - - - - Model de regresie liniară - - - - Modele de alegere discretă - - - - Regresie logistică - - - - Regresie logistică multinomială - - - - Regresie probit - - - - Logit versus probit - - - - Modele pentru serii de timp - - - - Analiza supraviețuirii sau a duratei - - - - Arborele de clasificare și regresie (CART) - - - - Funcții spline adaptive de regresie multivariate - - - Tehnici de învățare automată - - - - Rețele neuronale - - - - Perceptron multistrat (MLP) - - - - Funcții radiale de bază - - - - Mașini cu vectori de suport - - - - Bayesiene naive - - - - Vecinul k-cel mai apropiat - - - - Modelarea predictivă geospațială - - Instrumente - - - PMML - - Critici - 2.3 Analitica prescriptivă - - Istorie - 2.4 Studiul critic al datelor - - Perspective critice - - Abordare: Pragmatismul și etica discursului 3. Etica Big Data - Datele personale ale copiilor - Rolul instituțiilor - - State naționale - - Bănci - Articole relevante de știri despre etica datelor - Legislație relevantă privind etica datelor - 3.1 Principii ale eticii Big Data - - Etica în cercetare - - Conștientizarea - - Consimţământul - - Controlul - - Transparența - - Încrederea - - Proprietatea - - Supravegherea și securitatea - - Identitatea digitală - - Realitatea ajustată - - De-anonimizarea - - Inegalitatea digitală - - Confidențialitatea - - Financiar - - - Cât de mult merită datele? - - Deschidere - 3.2 Probleme etice în cercetare - - Etica cercetării pentru cercetarea socială - - Principalele aspecte etice ale cercetării sociale - - - Intimitate - - - Consimțământ informat - - - De-identificarea - - - Inegalitate – Diviziune digitală - - Integritatea cercetării - - Probleme emergente - - Aviz legal - 3.3 Aspecte filosofice - 3.4 10 reguli de bază în lucrul cu Big Data - - Concluzie Referințe Despre autor - Nicolae Sfetcu - - De același autor - - Contact Editura - MultiMedia Publishing . (shrink)