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Perguntas frequentes (FAQs) sobre maya.ai

1. maya.ai - Sobre a plataforma

maya.ai é uma plataforma de personalização projetada para ajudar as empresas de cartão de crédito, cartão de débito e carteira a envolver seus clientes de forma mais eficaz com escolhas personalizadas do consumidor. Nossa plataforma oferece atualmente recursos de envolvimento personalizado em várias categorias de consumidores, como compras, varejo, jantares, viagens, etc.

A maya.ai permite que as empresas de cartões e carteiras se tornem as principais opções de pagamento dos clientes e, eventualmente, sua escolha de opções de pagamento com facilidade e confiança.

maya.ai pode operar em todos os canais de engajamento digital, desde páginas de ofertas em sites, sites móveis, aplicativos móveis até canais mais tradicionais, como e-mail e SMS

Temos um aplicativo com etiqueta branca (Engage App) no qual ofertas personalizadas podem ser exibidas.

Maya.ai também oferece Engage App, um aplicativo de marca branca pronto para implantar para clientes sem um ativo de engajamento digital existente, para exibir recomendações personalizadas e envolver seus clientes.

Até certo ponto, é. Para clientes com ofertas existentes, maya.ai pode personalizá-las para seus clientes. Se maya.ai detectar que as ofertas existentes não são eficazes no engajamento dos clientes, ele pode oferecer sugestões sobre quais ofertas os comerciantes devem adquirir e a bordo para melhorar o nível de engajamento. Além disso, o maya.ai Bazaar é nossa oferta de mercado que conecta sua empresa a um suprimento de ofertas comerciais de todo o mundo e em todas as categorias de consumidores.

Embora maya.ai, a personalização possa ser usada para aquisição digital, a plataforma tem sido usada principalmente para gerar engajamento, transações e reativação. No passado, vimos melhoria de 1,3x sobre o controle de reativação, melhoria de 3x-10x sobre o controle de taxa de resposta, aumento de 20% -50% nas taxas de clique, aumento de 3% -7% nos gastos

maya.ai adota uma abordagem única para gerar recomendações aproveitando dados estruturados, não estruturados, históricos e em tempo real. maya.ai deduz o gosto de um cliente observando seus padrões de consumo com o auxílio de nosso profundo conhecimento de cada comerciante com o qual o cliente faz transações, bem como os sinais que recebemos por meio de engajamento em tempo real.

Para chegar a um perfil de cliente detalhado, maya.ai adota uma abordagem de três etapas ao analisar os dados da transação:

1. Deduplicação de nomes de comerciantes em dados de transação
O mesmo comerciante nos dados da transação pode aparecer com nomes diferentes ou mesmo entidades diferentes, resultando em dificuldades no entendimento das transações do cliente. Com uma série de algoritmos de propriedade, maya.ai pode limpar> 1 milhão de transações em menos de 4 horas, com mais de 80% de precisão ao atribuir os comerciantes corretos às transações

2. Enriquecimento de dados do comerciante em escala
maya.ai aproveita nosso TasteGraph patenteado, que contém conhecimento profundo (+300 atributos) para mais de 6 milhões de comerciantes em todo o mundo, bem como outros algoritmos de propriedade para analisar dados estruturados e não estruturados de fontes primárias e de terceiros.

maya.ai usa o TasteGraph para enriquecer cada entrada de comerciante com centenas de atributos. Por exemplo, tipo de produto transportado, faixa de preço, classificação do comerciante onde a transação é feita. Isso permite que a maya.ai compreenda o significado por trás de cada transação do cliente com mais precisão.

3. Cálculo TasteMatch para identificar a melhor recomendação para um cliente
Usando métodos proprietários e patenteados com base na teoria dos gráficos (TasteGraph), maya.ai calcula a afinidade entre os produtos ou comerciantes no enorme conjunto de dados de transações. Combine essa afinidade com as saídas de alguns outros algoritmos, misturados com sinais contextuais em tempo real, como localização, dispositivo, intenção, clima, ocasião, eventos e sinais de influência, como tendências, fontes de dados confiáveis, uma pontuação TasteMatch é usado para identificar as escolhas mais relevantes para um cliente.

maya.ai traça o perfil do cliente – compreendendo os “gostos” do cliente – por meio da desduplicação dos dados da transação, enriquecendo os dados da transação com atributos e calculando a pontuação da correspondência de sabor entre cada cliente e comerciante / produto

  • Desduplicação de dados de transação: O mesmo comerciante nos dados da transação pode aparecer com nomes diferentes ou mesmo entidades diferentes, resultando em dificuldades no entendimento das transações do cliente. Com uma série de algoritmos de propriedade, maya.ai pode limpar> 1 milhão de transações em menos de 4 horas, com mais de 80% de precisão ao atribuir os comerciantes corretos às transações
  • Enriquecendo os dados da transação com atributos: maya.ai enriquece as transações com centenas de atributos, por exemplo, tipo de produto transportado, faixa de preço, classificação do comerciante onde a transação é feita. Para fazer isso, maya.ai aproveita nosso TasteGraph patenteado, que contém conhecimento profundo (+ 300 atributos) para mais de 6 milhões de comerciantes em todo o mundo, bem como uma série de algoritmos de propriedade para analisar dados estruturados e não estruturados de fontes primárias e de terceiros.
  • Calculando o Taste Match entre os produtos e ofertas do portfólio: por meio de métodos patenteados baseados na teoria dos gráficos, maya.ai é capaz de calcular a afinidade entre o produto / comerciante nas transações do cliente e outro produto / comerciante. Essa afinidade, combinada com o contexto, como local, dispositivo, intenção, clima, ocasião, eventos e influências, como tendências, fontes de dados confiáveis, é usada para refinar as escolhas mais relevantes para um cliente
  • Combinar dados internos e externos, dados estruturados e não estruturados, para ter uma compreensão abrangente do cliente: menos de 20% dos fornecedores no espaço de personalização utilizam dados externos para aprimorar o perfil e a recomendação e, mesmo quando o fazem, normalmente trazem o cliente dados de rastreamento – o que geralmente viola as leis de privacidade do cliente
    • maya.ai traz a vasta compreensão de produtos e comerciantes do mundo exterior. Esses insights não se limitam a dados estruturados. Os algoritmos de PNL permitem que maya.ai extraia insights de dados não estruturados, como revisões de texto. Com dados internos, externos, estruturados e não estruturados combinados, maya.ai cria perfis de gosto do cliente muito mais profundos do que os concorrentes
    • Quase todos os outros fornecedores contam com algoritmos baseados em segmentação para criar perfis de clientes, o que, por definição, trata grupos de indivíduos da mesma forma. Isso vai contra o propósito e a premissa da personalização. Combinar dados internos e externos, dados estruturados e não estruturados, para ter uma compreensão abrangente do cliente: menos de 20% dos fornecedores no espaço de personalização utilizam dados externos para aprimorar o perfil e a recomendação e até mesmo quando o fazem, normalmente trazem dados de rastreamento do cliente – o que geralmente viola as leis de privacidade do cliente
  • Sensível à privacidade: ao observar os gostos do cliente em vez de rastrear a identidade do cliente, maya.ai é capaz de oferecer personalização sem qualquer PII, oferecendo aos clientes finais privacidade completa
    Trabalhe com conjuntos de dados esparsos: maya.ai requer apenas algumas transações por cliente para começar a recomendar escolhas. Mesmo quando não há transação, maya.ai ainda pode construir um perfil de gosto do cliente por meio de algumas perguntas simples / escolhas de teste. Com o aprendizado de máquina, maya.ai pode melhorar com o tempo os perfis dos clientes, aprendendo as interações dos usuários com as escolhas recomendadas.
  • As interações feitas pelo cliente nas recomendações mostradas em um ativo digital informam maya.ai sobre o seguinte:
    • O estilo de vida atual precisa do cliente – em que categoria o cliente está procurando gastar ou ele / ela está apenas navegando aleatoriamente?
    • Perfil do comerciante que atrai o cliente – qual é o tamanho médio do bilhete? Quão popular é o comerciante? O comerciante é novo para o cliente ou o cliente já gastou dinheiro neste comerciante antes?
    • Quais atributos estão direcionando suas necessidades atuais – quais são os atributos comuns subjacentes aos comerciantes com os quais um cliente está interagindo?
  • Todas essas informações aumentam a compreensão do contexto do cliente no momento dado
  • A partir daqui algumas coisas acontecem:
    • Na sessão, as listas de recomendações são priorizadas novamente para mostrar aos clientes recomendações mais relevantes em um lance para impulsionar uma compra
    • Durante a sessão, antecipe as combinações de comerciantes que vão bem juntas e tente priorizar as recomendações em um lance para aumentar o “valor do carrinho”
    • Em todas as sessões, identifique as próximas melhores recomendações com base no comportamento previsto do cliente
    • Armazene dados de interação para enviar notificações ao cliente
  • Existem mais de 4,5 milhões de comerciantes em todo o mundo que foram marcados e enriquecidos no repositório de maya.ai
  • Um comerciante, de acordo com um banco, é:
    • Um código MCC
    • Um tamanho de ingresso
    • Uma cidade / país onde está disponível
  • O acima é limitado aos comerciantes mais populares, comerciantes de cauda média e longa são irreconhecíveis nos conjuntos de dados do banco devido à baixa qualidade dos dados armazenados na descrição da transação
  • Para maya.ai, um comerciante é:
    • A categoria a que pertence
    • Os atributos que o definem
      • Uma categoria pode ter até 10 atributos
        • Cada atributo pode ter até 10-15 valores únicos
          • Um comerciante contém pelo menos 2 a 3 valores por atributo
    • As classificações atribuídas a ele por clientes em plataformas públicas
      • As classificações são normalmente dadas em 4-5 parâmetros, como orçamento, níveis de serviço, etc.
    • As avaliações fornecidas pelos clientes
      • Resenhas de texto livre das quais os principais pontos de discussão são extraídos usando algoritmos de PNL
        • O que é especial / único sobre o comerciante
        • O que é que as pessoas amam no comerciante
        • O que é que as pessoas não gostam no comerciante
    • Em essência, um comerciante está perto de 75-100 atributos no repositório maya.ai

Temos parceiros globais e podemos aumentar as ofertas deles conforme a necessidade

Seguimos um modelo de assinatura (taxa de licenciamento mensal). Contate-nos para saber mais.

2. maya.ai - Engajamento & Impacto

Usamos a abordagem Teste vs Controle para medir o ROI. O grupo de teste continuará recebendo comunicação personalizada, enquanto o grupo de controle receberá a comunicação BAU regular

  • maya.ai envolve clientes em diferentes canais, de e-mail / sms, a aplicativos móveis e portal da web, a canais de alto toque / alto valor, como concierge, usando uma poderosa Choice API.
    1. Para campanhas de e-mail / sms, maya.ai permite que os clientes identifiquem, explorem oportunidades, façam a curadoria e executem campanhas com base nos gostos dos clientes
    2. Para aplicativo móvel / portal da web: Choice API pode impulsionar a personalização de ativos existentes dos clientes, como página de recompensa e página de logout de internet banking
  • maya.ai também vêm com ativos de marca branca para acelerar as jornadas de personalização do cliente
    1. A API Choice pode até ser usada para direcionar a personalização em canais de alto valor / alto toque. Por exemplo, em um emissor de cartão global, maya.ai capacita o concierge para clientes que gastam muito. Nesse caso, maya.ai fornece as escolhas personalizadas para a equipe de concierge, que então recomenda as escolhas ideais para os clientes por telefone.
  • Com essa abordagem abrangente, maya.ai pode alcançar a maioria dos clientes do portfólio (75% -80%) e aumentar muitas métricas:
    • Reduza as taxas de rejeição do padrão da indústria de 50% para 15%
    • Aumentar as taxas de abertura em 50%
    • Aumente as CTRs em até 70%
    • Aumente as taxas de resposta em 1,6x-2,4x para campanhas (teste x controle)
  • Aumento da base de clientes ativos e do segmento: maya.ai pode aumentar a base de clientes ativos em 3-7% e impulsionar o aumento nos gastos de segmentos inativos (15-20% dos gastos incrementais que maya.ai impulsiona vêm de inativos ou “ em risco ”segmentos)
  • Aumento na lealdade do cliente: 10-15% dos clientes engajados fazem visitas repetidas
  • Reduza o tempo para valorização: leva apenas 7 dias para ir dos dados brutos à vitrine pessoal com maya.ai. A curadoria e execução da campanha com maya.ai leva apenas 45 minutos em vez de 1 a 2 semanas
  • Normalmente, maya.ai penetra 85-90% da base de clientes elegíveis dentro de uma carteira de clientes.
  • Em média, 50-60% dos clientes são contatados a cada semana por meio de campanhas.
  • 20-30% dos clientes negociam com base nas recomendações feitas por maya.ai na janela de observação
  • 10-15% dos clientes mostram visitas repetidas ao portal a cada mês
  • Este é o lado conservador da suposição
  • maya.ai mostrou entrega de valor de 5-10% com nossos clientes
  • Por exemplo, maya.ai proporcionou um aumento de gastos de 3-5% com campanhas de e-mail e SMS em 2019 para um maior banco do setor privado na Índia
  • maya.ai impulsiona o envolvimento do cliente e transações para empresas que impulsionam a era da relevância
  • maya.ai impulsionou o crescimento do portfólio com campanhas personalizadas para o maior emissor de cartão de crédito da Índia
    • Aumento dos gastos da campanha em cerca de 7%
    • Aumentou as taxas de cliques no canal digital em 20%

Podemos passar de dados para digitais em 7 dias. Os resultados começam a aparecer em 3 meses e em 12 meses conheceremos o impacto total da personalização com maya.ai

Podemos direcionar o tráfego por meio de campanhas. Nossas APIs podem ser integradas com ferramentas de automação de marketing de bancos e a cadência pode ser decidida em conjunto com o banco sobre os tipos de campanhas e escolha de canais

Podemos inicialmente mostrar ofertas populares com base em dados demográficos, localização e outras informações contextuais. Depois de começarmos a obter interações digitais nas páginas de ofertas, nossos modelos de IA começarão a capturar as preferências dos clientes e usá-las para recomendar as ofertas certas

3. maya.ai - Requisitos de dados e integração

Temos uma única API que pode ser integrada a quantos canais e ativos digitais forem necessários

  • Feed de dados de transações diárias
  • Atualização de oferta baseada em API  
  • integração maya.ai em ativos digitais
  • Colaboração multifuncional com equipes digitais, de marketing e analíticas periodicamente
  • Imagens limpas, criativos, campanhas push para novas temporadas de ofertas
  • O principal diferencial de maya.ai e um de seus principais IPs estão nos dados externos com curadoria de maya.ai
  • Esses dados externos são hospedados em um ambiente de nuvem multilocatário
  • Os algoritmos de maya.ai funcionam em conjunto com esses dados e dados acessados ​​com um cliente VPC dedicado
  • Não é economicamente viável implantar maya.ai e sua arquitetura complexa nos data centers do banco como:
    • A configuração demora muito
    • Os custos operacionais tornam-se altos e afetam o ROI do engajamento
  • Dito isso, a opção local pode ser discutida caso a caso.

4. maya.ai - Bazar

Bazaar é um mercado de comércio personalizado conduzido por IA que beneficia consumidores, comerciantes e bancos.

  • O Bazaar torna a jornada do consumidor pessoal e relevante, recomendando os comerciantes certos, bem como os produtos, com descoberta e realização em um portal.
  • O Bazaar ajuda os comerciantes com um portal a identificar e alcançar os clientes certos, direcionar o tráfego de dentro do ecossistema do banco e obter insights do consumidor.
  • O Bazaar fornece ao banco um modelo escalonável para aquisição de ofertas, fácil configuração das conversas do consumidor e rastreamento automatizado de desempenho.

Os comerciantes não têm visibilidade dos insights do cliente ou a capacidade de alcançar os clientes certos
Eles veem tração ZERO nos sites de bancos atuais. Além disso, a integração ainda é manual. Os portais de engajamento do comerciante foram projetados para atender a essas preocupações dos comerciantes

  • A Crayon Data pode fazer curadoria de imagens e outros conteúdos como um serviço adicional
  • No entanto, não é um processo escalonável se a Crayon Data tiver que fazer isso de maneira ad-hoc, serviços
  • Este processo é escalonado rapidamente se a responsabilidade pelo fornecimento de conteúdo de alta qualidade recair sobre o comerciante que possui a marca
  • O mecanismo maya.ai pode detectar automaticamente a qualidade da imagem e rejeitar imagens que não atendam aos padrões de qualidade para exibição aos clientes finais
  • Esta é uma das razões pelas quais os portais voltados para o comerciante são tão importantes
  • Todos os comerciantes armazenam catálogos de produtos em um nível de SKU
  • Os SKUs têm uma hierarquia bem definida para capturar os atributos do produto
  • Isso é muito semelhante, na construção, a como maya.ai armazena os atributos do comerciante
  • Os algoritmos de recomendação do comerciante existentes funcionariam como estão para recomendações de produtos

Sim, podemos trazer-lhe ofertas. Entre em contato conosco para saber mais.

  • O mecanismo fornece uma interface de autoatendimento 24 horas por dia, 7 dias por semana, onde as recomendações do comerciante estão disponíveis sob demanda
  • A questão é: com que frequência o banco precisa de novas ofertas?
    • Cada mês?
    • Cada temporada?
  • Sempre que o banco desejar identificar como está o desempenho de seu portfólio de ofertas atual e a melhor forma de melhorá-lo, basta acessar maya.ai

A plataforma maya.ai & Bazaar foi projetada para se conectar ao ecossistema de tecnologia existente em que os bancos operam e funciona com o mínimo de interrupção. Abaixo estão os diferentes tipos de integração com a proposição:

  • Integração com o banco de dados de clientes e transações
  • APIs e widgets que se integram aos ativos digitais do Banco – sites, aplicativos móveis, etc.
  • Integração com sistemas de execução de marketing para permitir campanhas por e-mail e SMS
  • Integração com o sistema de Alerta de transação para engajamento baseado em gatilhos

É necessário algum suporte de bancos em diferentes estágios da jornada maya.ai e Bazaar:

  • Estágio de contratação – Suporte na obtenção de aprovação de grupos de segurança na arquitetura proposta de maya.ai & Bazaar
    Estágio de configuração – Algum esforço de desenvolvimento (1-2 semanas) é necessário para automatizar a atualização de dados do data lake do banco para o VPC maya.ai
  • Gestão de carteira – Apoio na identificação das prioridades do banco no que diz respeito ao crescimento da carteira, definições de segmentos de clientes conforme identificados pelo banco (se houver) – isso ajuda a ajustar o mecanismo de recomendação para atender aos objetivos do Banco
  • Integração de API de Personalização – Algum esforço de desenvolvimento (1-2 semanas por ativo) é necessário do lado do Banco para integrar APIs e Widgets de maya.ai nos ativos digitais desejados – páginas da web, aplicativos móveis, etc.
    Fase de execução – 1 SPOC é necessário em uma base contínua (1 dia por semana) para concordar com a cadência da campanha e para garantir a execução de campanhas de e-mail e sms em sistemas de execução de terceiros, incl. coleta de modelos da equipe de marketing
  • Desembolso de Cashback – 1 SPOC é necessário uma vez por mês para reconciliar os desembolsos de Cashback em transações baseadas em contas de clientes
  • A infraestrutura
    • Os recursos de maya.ai são implantados em uma nuvem privada virtual – atualmente oferecemos suporte para implantação em AWS e Azure
    • O Bazaar é implantado em uma nuvem multilocatária de propriedade da Crayon e está conectada ao Repositório Global de Comerciantes da Crayon
  • Execução – os recursos do maya.ai & Bazaar são disponibilizados aos nossos clientes em três modos:
    • Totalmente assistido – Assim que a configuração for concluída, a Crayon assumirá total responsabilidade pela execução e gerenciamento de portfólio
    • Autosserviço assistido – Uma vez que a configuração esteja completa, a equipe de Ciência do Cliente da Crayon trabalhará em estreita colaboração com o banco para co-possuir execução e gerenciamento de portfólio
    • Totalmente self-service – Assim que a configuração for concluída, a Crayon entregará todos os estúdios, recursos e recursos de execução nas mãos do banco e fornecerá suporte apenas quando necessário

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