A Development Framework for Customer Experience Management Applications: Principles and Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Customer experience management (CEM) denotes a set of practices, processes, and tools that aim to personalize a customer's interactions with a company around the customer's needs and desires. This personalization depends on the purchase scenario at hand, and on how much a company knows about its customers. In turn, the purchase scenario depends, among other things, on the complexity of the product or service being offered (e.g., a carton of milk versus a house), and the complex set of motivations that can trigger a purchasing process. E-commerce software tool vendors need to provide the building blocks that enable retailers to configure and develop CEM functionalities that take into account these factors. In earlier work, we proposed such building blocks within the context of a CEM development framework that relies on a cognitive modeling of the purchasing process and identifies the touch points between seller and buyer and relevant influence factors. We envision a CEM scenario specification tool that enables business analysts to specify their purchase scenario, from which we generate data structures and algorithms to implement CEM functionalities by instantiating the framework. The framework is embodied in a set of ontologies and algorithm templates that can be instantiated with the specification parameters. In this paper, we present the principles behind our approach, and a prototype CEM scenario specification tool. We illustrate the tool with a moderately complex purchasing scenario, to validate the underlying theory, and to explore implementation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».