ACTIVE DATA RETENTION

Almacena datos de clientes de más de 30 canales de forma segura durante un máximo de 84 meses

Cuando se trata de datos de clientes, el tiempo real es solo el principio. Active Data Retention te permite controlar el almacenamiento de datos en Sprinklr Platform (por tipo y duración de almacenamiento, de 12 a 84 meses), de modo que dispongas siempre de acceso completo a los datos que necesitas para asegurar el cumplimiento, generar informes históricos y de tendencias, y optimizar futuras campañas con información del pasado.

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Las marcas más importantes del mundo confían en Sprinklr

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Refuerza tu estrategia de gestión de datos

Mantente al día de los requisitos normativos

Requisitos normativos como el RGPD, la FINRA o la CCPA regulan el periodo de tiempo en el que deben estar disponibles determinados tipos de datos y los tipos que deben eliminarse. Active Data Retention puede ayudarte a cumplir la normativa en más de 30 canales.

Utiliza datos históricos para abordar necesidades operativas clave

La generación de informes históricos, el análisis interanual, las revisiones del historial de casos anteriores y el análisis de tendencias son tareas casi imposibles si solo se dispone de 12 meses de datos. Accede a un máximo de 84 meses de información y realiza análisis estratégicos para mejorar el rendimiento.

Optimiza las campañas con datos de clientes recopilados durante años

Los datos históricos, no solo de campañas anteriores, sino de tendencias en el engagement, la actividad y los intereses de los clientes, pueden proporcionarte la información necesaria para elaborar estrategias más específicas y eficaces para nuevas iniciativas.

¿Por qué una política de retención de datos activa es una parte fundamental de la estrategia digital de cualquier empresa?

Cuando se trata de datos de clientes, el tiempo real es solo el principio. Con Sprinklr Active Data Retention puedes controlar el almacenamiento de datos por tipo y duración para reforzar el cumplimiento, mejorar la generación de informes y optimizar las campañas con información sobre el rendimiento anterior.

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Almacena y gestiona datos de los clientes durante un máximo de siete años con Sprinklr Active Data Retention

Ponte en contacto con nuestros expertos para analizar tus casos de uso específicos, y descubre cómo conservar y gestionar en Sprinklr los valiosos datos de clientes que has recopilado durante años puede ayudarte a:

Descubrir las tendencias y los patrones comerciales que impulsan una alineación proactiva de recursos, un mejor servicio al cliente y un crecimiento de los ingresos.

Aprovechar un conjunto de datos más completo para aumentar el rendimiento y la facilidad de uso del modelo de IA.

Reducir la exposición al riesgo mediante el cumplimiento de los requisitos de retención de datos internos y externos.

Optimiza el rendimiento empresarial con una política de retención de datos ampliada y personalizada

Cuando se trata de almacenar y eliminar objetos de datos de clientes, es necesario recurrir a soluciones personalizadas. Sprinklr ayuda a las empresas a crear políticas de retención de datos personalizadas que les permiten cumplir diversos requisitos de cumplimiento para diferentes tipos de datos activos y reducir el espacio de almacenamiento.

Unlock data retention that flexes to fit your needs

Utiliza hasta siete años de datos históricos de clientes para identificar tendencias de actividad y rendimiento a lo largo de un periodo ampliado, y proporciona a tu equipo la información necesaria para tomar decisiones más informadas sobre estrategias futuras. Podrás incluso lograr que tus datos cobren vida en presentaciones y visualizaciones llamativas.

Drive stronger business insights with up to 84 months of data

La creación de modelos de IA eficaces requiere un set de datos amplio, detallado y enriquecido. Sprinklr Active Data Retention te ayuda a aprovechar los datos de comportamiento de los clientes recopilados durante un largo periodo de tiempo para mejorar el rendimiento y la precisión de tus modelos.

Más información

Improve the performance of your AI models
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