2.01 PADGen 2.0.1.22 http://www.padgen.org Portable Application Description, or PAD for short, is a data set that is used by shareware authors to disseminate information to anyone interested in their software products. To find out more go to http://www.asp-shareware.org/pad Sevana Oy Hiihtäjäntie 4 C 14 35 N/A Helsinki Etela Suomi 00810 Finland http://www.sevana.fi Endre Domiczi sales@sevana.fi Endre Domiczi sales@sevana.fi sales@sevana.fi sales@sevana.fi info@sevana.fi +37253485178 +37253485178 +358923164165 PHP Proactive Sales Module 1.1 02 15 2008 17 EUR 12 Shareware New Release No Install Support WinME,WinNT 3.x,WinNT 4.x,Windows2000,WinXP,Windows2003,Unix,Linux English Business Web Development::E-Commerce E-commerce Web server, PHP 4.x N N N 17132 16 0.02 Y 90 Days New license has to be obtained after expiration Online, shopping, cart, web, shop, internet, store, increase, proactive, sales, on-line, module, php, xml, data, analysis, engine PHP Proactive Sales Module for Web Shop PHP Proactive sales module for online shops, stores, shopping carts Proactive Sales Module is ideal for integrating to any web store, shop, or shopping cart to increase your sales by on the fly data analysis based on purchase transactions Proactive Sales Module analyses purchase transactions sent to it by POST method in comma separated text format. Based on the data, it builds associative rules and returns predictions based on supplied information of purchases in XML format finding out hidden information of what different types of customers like to buy. This module is specially designed for small to medium size online shopping carts or web stores. To learn which products are most likely purchased together is a very powerful knowledge helping online merchants or any other company increase their sales. A good example explaining what a Proactive Sales Module is can be an online music shop selling tracks or ringtones. The idea is that we analyze list of purchase transactions (what customers buy as a single purchase is: track1, track23, track76, ..., track17) and search for associations within purchases digging out buying behaviour of different type of customers. Thus we have two results: 1. we can say f.e. that if somebody buys trac23, track67 and track 44 then he will also buy track 17, and furthermore one can predict that if somebody buys track23, track67, track44 then he would also like to listen to track86. All of this comes from analyzing purchase transactions made by other customers. This can be done once a day f.e. or even live for a single customer while he makes his purchases on the site. This leads to the following scenario: an online customer buys one track, the script checks what other tracks usually come with this one and your online shopping cart displays links to these tracks f.e. on the right panel attracking customer's attention. When the customer buys second track (not necesserely from the right panel) the procedure repeats and so forth till he stops buying or exceeds "the knowledge" hidden in the purchase transaction data. This results to customers easier finding tracks of their interest and increasing purchases (they get links to tracks they are interested in, because the analysis is based on the purchases of the customers with the same taste). This module is implemented as a PHP module returning analysis results in XML format that can easily be integrated into any online shop or a web store. En ligne, faisant des emplettes, chariot, enchaînement, magasin, Internet, magasin, augmentation, proactive, ventes, en ligne, module, php, xml, données, analyse, moteur Module proactif de ventes de PHP pour le maga Module proactif de ventes de PHP pour les magasins en ligne, magasins, caddies Le module proactif de ventes est idéal pour intégrer à n'importe quel magasin d'enchaînement, magasin, ou caddie pour augmenter vos ventes par l'analyse de données en marche basée sur des transactions d'achat Les analyses proactives de module de ventes achètent des transactions envoyées à lui par la poste méthode dans la mise en forme de texte séparée par virgule. Basé sur les données, elle établit des règles associatives et renvoie des prévisions basées sur l'information fournie des achats dans le format de XML trouvant hors de l'information cachée de quels différents types de clients aiment acheter. Apprendre quels produits sont très probablement achetés ensemble est une connaissance très puissante aidant les négociants en ligne ou n'importe quelle autre augmentation de compagnie leurs ventes. Bon expliquer d'exemple quel module proactif de ventes est peut être un magasin en ligne de musique vendant des voies ou des ringtones. L'idée est que nous analysons la liste des transactions d'achat (quel achat de clients comme achat simple est : track1, track23, track76..., track17) et recherchent des associations dans des achats creusant hors du comportement de achats du type différent de clients. Ainsi nous avons deux résultats : 1. nous pouvons dire que le Fe qui si quelqu'un achète trac23, track67 et dépistent 44 alors qu'il achètera également la voie 17, et en outre une peut prévoir que si quelqu'un achète track23, track67, track44 puis il voudrait également écouter track86. Toute la ceci vient d'analyser des transactions d'achat faites par d'autres clients. Ceci peut être fait une fois par jour un Fe ou même vivre pour un client simple tandis qu'il fait ses achats sur l'emplacement. Ceci mène au scénario suivant : un client en ligne achète une voie, le manuscrit vérifie ce que d'autres voies viennent habituellement avec celle-ci et votre caddie en ligne montre des liens au Fe de ces voies sur l'attention du client attracking de panneau droit. Quand la voie d'achats deuxièmes de client (pas necesserely du panneau droit) les répétitions de procédé et ainsi de suite jusqu'à ce qu'il cesse d'acheter ou excède "la connaissance" caché dans les données de transaction d'achat. Ceci résulte à des voies de conclusion plus faciles de clients de leur intérêt et achats croissants (elles obtiennent des liens aux voies qu'elles sont intéressées dedans, parce que l'analyse est basée sur les achats des clients avec le même goût). Ce module est mis en application pendant qu'une analyse de renvoi de module de PHP a comme conséquence le format de XML. Online kaufend, Karre, Netz, Geschäft, Internet, Speicher, Zunahme, proaktiv, Verkäufe, on-line, Modul, php, xml, Daten, Analyse, Maschine Proaktives Verkäufe Modul für Netz-Geschäft PHP proaktives Verkäufe Modul für on-line-Geschäfte, Speicher, Einkaufenkarren Proaktives Verkäufe Modul ist für die Integrierung ideal, zu jedem möglichem Netzspeicher, zu Geschäft oder zu Einkaufenkarre, zum Ihrer Verkäufe durch die Schnelldatenanalyse zu erhöhen, die auf Erwerb Verhandlungen basiert Proaktive Verkäufe Modulanalysen kaufen die Verhandlungen, die zu es durch POST Methode in Komma getrenntem Textformat geschickt werden. Gegründet auf den Daten, errichtet es vereinigende Richtlinien und bringt die Vorhersagen zurück, die auf gelieferten Informationen der Erwerbe im XML Format basieren, das aus versteckten Informationen findet, welcher unterschiedlicher Arten der Kunden kaufen mögen. Dieses Modul ist besonders für kleines mittler Zu erlernen welche Produkte zusammen gekauft wahrscheinlichstes sind ist ein sehr leistungsfähiges Wissen, das on-line-Kaufleuten oder jeder möglicher anderen Firmazunahme ihre Verkäufe hilft. Ein gutes Beispielerklären ein welches proaktives Verkäufe Modul ist, kann ein on-line-Musikgeschäft sein, das Schienen oder ringtones verkauft. Die Idee ist, daß wir Liste der Erwerb Verhandlungen analysieren (welcher Kunden Kauf als einzelner Erwerb ist: track1, track23, track76..., track17) und suchen nach Verbindungen innerhalb der Erwerbe, die aus Einkaufsverhalten der unterschiedlichen Art der Kunden graben. So haben wir zwei Resultate: 1. können wir sagen, daß F.E., der, wenn jemand trac23 kauft, track67 und 44 aufspüren, dann, das er auch Schiene 17 kauft und ausserdem man voraussagen kann, daß, wenn jemand track23, track67, track44 dann kauft, er auch zu track86 hören möchte. Das ganzes dieses kommt vom Analysieren der Erwerb Verhandlungen, die von anderen Kunden gebildet werden. Dieses kann getan werden einmal täglich ein F.E. oder sogar für einen einzelnen Kunden leben, während er seine Erwerbe auf dem Aufstellungsort abschließt. Dieses führt zu das folgende Drehbuch: ein on-line-Kunde kauft eine Schiene, überprüft der Index, was andere Schienen normalerweise mit dieser kommen und Ihre on-line-Einkaufenkarre Verbindungen zu diese Schienen F.E. auf des rechte Verkleidung attracking der Aufmerksamkeit Kunden anzeigt. Wenn die Schiene der Kunde Käufe zweite (nicht necesserely von der rechten Verkleidung) die Verfahren Wiederholungen und so weiter, bis er stoppt zu kaufen oder "das Wissen" versteckt in den Erwerb Verhandlungdaten übersteigt. Dieses resultiert Kunden zu den einfacheren findenen Schienen ihres Interesses und zunehmenden Erwerbe (sie gelangen Verbindungen an Schienen, die sie innen interessiert sind, weil die Analyse auf den Erwerben der Kunden mit dem gleichen Geschmack basiert) Online shopping, cart, web, shop, Internet, store, increase, proactive, sporchi, on-line, modula, php, xml, datò, analysis, motore PHP Proactive sporchi modulo foro web Shop Il foro proactive di modula di sporchi di PHP in linea acquista, depositi, carre Il modulo proactive di vendite è ideale per l'integrata a tutto il deposito di fotoricettore, negozio, o carrello di shopping per aumentare le vostre vendite da analisi di dati in moto basata sulle transazioni dell'acquisto Le analisi proactive del modulo di vendite comprano le transazioni trasmesse esso per posta metodo nella disposizione di testo separata virgola. Sulla base dei dati, sviluppa le regole associative e restituisce le previsioni basate sulle informazioni fornite degli acquisti nella disposizione di XML che trova verso l'esterno le informazioni nascoste di che tipi differenti di clienti gradiscono comprare. Imparare quali prodotti sono comprati molto probabilmente insieme è una conoscenza molto potente che aiuta i commercianti in linea o qualunque altro aumento dell'azienda le loro vendite. Una buona spiegazione di esempio ché modulo proactive di vendite è può essere un negozio in linea di musica che vende le piste o i ringtones. L'idea è che analizziamo la lista delle transazioni dell'acquisto (che buy dei clienti come singolo acquisto è: track1, track23, track76..., track17) e cercano le associazioni all'interno degli acquisti che scavano verso l'esterno il comportamento di acquisto di tipo differente di clienti. Così abbiamo due risultati: 1. possiamo dire che il Fe che se qualcuno compra trac23, track67 e rintraccia 44 allora inoltre comprerà la pista 17 ed ancora una può predire che se qualcuno compra track23, track67, track44 allora inoltre vorrebbe ascoltare track86. Tutto il questo viene dall'analizzare le transazioni dell'acquisto fatte da altri clienti. Ciò può essere fatta una volta al giorno un Fe o persino vivere per un singolo cliente mentre fa i suoi acquisti sul luogo. Ciò conduce al seguente piano d'azione: un cliente in linea compra una pista, lo scritto controlla che cosa altre piste vengono solitamente con questa ed il vostro carrello di shopping in linea visualizza i collegamenti al Fe di queste piste sull'attenzione del cliente attracking del pannello di destra. Quando la pista dei buys secondi del cliente (non necesserely dal pannello di destra) le ripetizioni di procedura e così via finchè smette di comprare o eccede "la conoscenza" nascosto nei dati di transazione dell'acquisto. Ciò risulta alle piste d'individuazione più facili dei clienti del loro interesse ed acquisti aumentanti (ottengono i collegamenti alle piste che sono interessati dentro, perché l'analisi è basata sugli acquisti dei clienti con lo stesso gusto). Questo modulo è effettuato mentre un'analisi di rinvio del modulo di PHP provoca la disposizione di XML. Онлайн, покупки, тележка, веб, магазин, интернет, универмаг, увеличение, проактивный, продажи, он-лайн, модуль, php, xml, данные, анализ, движок PHP Модуль проактивных продаж для веб магазин PHP Модуль проактивных продаж для онлайн магазинов, тележек, универмагов Модуль проактивных продаж идеален для интеграции с веб магазином, универмагом или онлайн тележкой для увеличения продаж путем анализа данных совершенных покупок Модуль проактивных продаж анализирует транзакции покупок, данные о которых посылаются методом POST в текстовом виде, разделенные запятой. Основываясь на этих даннх строятся ассоциативные прави и возвращается предсказание на основе переданных данны. Информация возвращается в XML формате. Модуль находит скрытую информацию о том, что предпочитают покупать люди с различными вкусами. Модуль разработан для малых и средних онлайн магазинов. Узнать, какие продукты наиболее часто покупаются вместе – очень мощный инструмент, помогающий онлайн продавцам увеличить объем продаж. Хорошим примером, объясняющим, что собой представляет Модуль Проактивных Продаж, может быть онлайн магазин по продаже музыкальных клипов или рингтонов. Работа модуля заключается в анализе списка транзакций покупок (одна транзакция представляет собой покупку вида: клип1, клип23, клип76, ..., клип17) и поиск ассоциаций среди покупок, выявляя поведение различных типов покупателей. Таким образом, получается два вида результатов: 1. мы сможем утверждать, что если кто-то покупает клип23, клип67 и клип44, то он также купит клип17. Дальше больше: можно предсказать, что если кто-то покупает клип23, клип67, клип44, то он также захочет купить клип86 – этот клип также во вкусе покупателей, подобных данному. Вся информация поступает из анализа транзакций, сделанных другими покупателями. Анализ может производиться на лету или, например, один раз в день. Типичный сценарий можно представить следующим образом: клиент онлайн магазина выбирает один клип, PHP скрипт модуля проверяет, какие другие клипы обычно покупаются вместе с этим, и ваш онлайн магазин отображает ссылки на эти клипы, например, на правой панели, привлекая внимание покупателя. Когда он покупает следующий клип (не обязательно из предложенных), процедура повторяется, и так до тех пор, пока покупатель не завершит свои покупки. Покупателям облегчается поиск интересных им клипов и увеличиваются продажи: клиенты получают ссылки на клипы по их вкусу, поскольку анализ основан на покупках клиентов с тем же вкусом. This module is implemented as a PHP module returning analysis results in XML format that can easily be integrated into any online shop or a web store. Модуль выполнен в виде PHP скрипта, возвращающего результат анализа в виде XML, который может быть легко интегрирован в любой онлайн универмаг или веб магазин. En línea, haciendo compras, carro, tela, tienda, Internet, almacén, aumento, proactive, ventas, en línea, módulo, php, xml, datos, análisis, motor Módulo proactive de las ventas de PHP para la Módulo proactive de las ventas de PHP para las tiendas en línea, almacenes El módulo proactive de las ventas es ideal para integrar a cualquier almacén de la tela, tienda, o carro de compras para aumentar sus ventas en el análisis de datos en marcha basado en transacciones de la compra Los análisis proactive del módulo de las ventas compran las transacciones enviadas a él por correo método en formato de texto separado coma. De acuerdo con los datos, construye reglas sociables y vuelve las predicciones basadas en la información provista de compras en el formato de XML que descubre la información ocultada de qué diversos tipos de clientes tienen gusto de comprar. Este módulo se diseña especialmente para los carros de compras del Aprender qué productos se compran muy probablemente juntos es un conocimiento muy de gran alcance que ayuda a comerciantes en línea o a cualquier otro aumento de la compañía sus ventas. El buen explicar del ejemplo es un qué módulo proactive de las ventas puede ser una tienda en línea de la música que vende pistas o ringtones. La idea es que analizamos la lista de las transacciones de la compra (es qué compra de los clientes como sola compra: track1, track23, track76..., track17) y buscan para asociaciones dentro de las compras que cavan fuera de comportamiento de compra de diverso tipo de clientes. Así tenemos dos resultados: 1. podemos decir que el FE que si alguien compra trac23, track67 y sigue 44 entonces que él también comprará la pista 17, y además una puede predecir que si alguien compra track23, track67, track44 entonces él también quisiera escuchar track86. Todo el esto viene de analizar las transacciones de la compra hechas por otros clientes. Esto puede ser hecha una vez un FE del día o aún vivir para un solo cliente mientras que él hace sus compras en el sitio. Esto conduce al panorama siguiente: un cliente en línea compra una pista, la escritura comprueba lo que vienen otras pistas generalmente con ésta y su carro de compras en línea exhibe acoplamientos al FE de estas pistas en la atención del cliente attracking del panel derecho. Cuando la pista de las compras segundas del cliente (no necesserely del panel derecho) las repeticiones del procedimiento y así sucesivamente hasta que él para el comprar o excede "el conocimiento" ocultado en los datos de la transacción de la compra. Esto resulta a pistas que encuentran más fáciles de los clientes de su interés y compras de aumento (consiguen acoplamientos a las pistas que están interesados adentro, porque el análisis se basa en las compras de los clientes con el mismo gusto). Se pone en ejecucio'n este módulo mientras que un análisis que vuelve del módulo de PHP da lugar al formato de XML que se puede inte Online, het winkelen, kar, Web, winkel, Internet, opslag, pro-actieve verhoging, online verkoop, module, php, xml, gegevens, analyse, motor Php de Pro-actieve Module van de Verkoop voor Php Pro-actieve verkoopmodule voor online winkels, opslag, het winkelen karren De pro-actieve Module van de Verkoop is ideaal voor het integreren aan om het even welke Webopslag, winkel, of het winkelen kar om uw verkoop op de analyse langs te verhogen van vlieggegevens die op aankooptransacties wordt gebaseerd De pro-actieve analyses van de Module van de Verkoop kopen transacties die naar het per POST methode in komma gescheiden tekstformaat worden verzonden. Gebaseerd op de gegevens, bouwt het associatieve regels en keert voorspellingen terug die op verstrekte inlichtingen van aankopen in formaat XML worden gebaseerd te weten komend verborgen informatie van welke verschillende soorten klanten als om te kopen. Deze module wordt speciaal ontworpen voor Leren welke samen gekochte producten het waarschijnlijkst zijn is een zeer krachtige kennis die online handelaars of een ander bedrijf helpt hun verkoop verhogen. Een goed voorbeeld dat wat verklaart een Pro-actieve Module van de Verkoop is kan verkopende sporen van een de online muziekwinkel zijn of ringtones. Het idee is dat wij lijst van aankooptransacties analyseren (welke klanten kopen aangezien één enkele aankoop: track1, track23, track76..., track17) is en onderzoek naar verenigingen binnen aankopen die het kopen gedrag van verschillend type van klanten blootleggen. Aldus hebben wij twee resultaten: 1. wij kunnen f.e. zeggen dat als somebody trac23 koopt, track67 en spoor 44 hij dan ook spoor 17 zal kopen, en verder kan men voorspellen dat als somebody track23 koopt, track67, track44 dan hij ook aan track86 zou willen luisteren. Elk van dit komt uit het analyseren van aankooptransacties die door andere klanten worden gemaakt. Dit kan gedaane één keer per dag f.e. zijn of zelfs voor één enkele klant leven terwijl hij zijn aankopen op de plaats maakt. Dit leidt tot het volgende scenario: een online klant koopt één spoor, controleert het manuscript wat andere sporen gewoonlijk met dit één en uw online het winkelen verbindingen van karvertoningen aan deze sporen f.e. op de aandacht van de juiste paneel attracking klant komen. Wanneer de klant tweede spoor koopt (niet necesserely van het juiste paneel) de procedure herhaalt enzovoort tot hij ophoudt kopend of de "kennis overschrijdt" die in de gegevens van de aankooptransactie wordt verborgen. Dit vloeit aan klanten gemakkelijkere het vinden sporen van hun belang en stijgende aankopen (zij krijgen verbindingen aan sporen zij in geinteresseerd zijn, omdat de analyse op de aankopen van de klanten met de zelfde smaak gebaseerd is) voort. Deze module wordt uitgevoerd als een PHP module het terugkeren analyseresultaten in formaat XML dat gemakkelijk in om het even welke online winkel of een Webopslag kan worden geïnteg Θ*ον-ληνε, αγορές, κάρρο, Ιστός, κατάστημα, Διαδίκτυο, κατάστημα, αύξηση, δυναμική, πωλήσεις, σε απευθείας σύνδεση, ενότητα, πέσος Φιλιππίνων, xml, στοιχεία, ανάλυση, μηχανή Δυναμική ενότητα πωλήσεων πέσος Φιλιππίνων γι Δυναμική ενότητα πωλήσεων πέσος Φιλιππίνων για τα σε απευθείας σύνδεση καταστήμα Η δυναμική ενότητα πωλήσεων είναι ιδανική για την ενσωμάτωση σε οποιοδήποτε κατάστημα Ιστού, κατάστημα, ή κάρρο αγορών για να αυξήσει τις πωλήσεις σας κοντά στην ανάλυση στοιχείων μυγών βασισμένη στις συναλλαγές αγορών Οι δυναμικές αναλύσεις ενότητας πωλήσεων αγοράζουν τις συναλλαγές που στέλνονται σε το με τη ΜΕΤΑ μέθοδο με χωρισμένο το κόμμα σχήμα κειμένων. Με βάση τα στοιχεία, χτίζει τους συνειρμικούς κανόνες και επιστρέφει τις προβλέψεις βασισμένες στις παρεχόμενες πληροφορίες των αγορών με το σχήμα XML ανακαλύπτοντας τις κρυμμένες πληροφορίες ποιων διαφορετικών τύπων πελατών όπως για να αγοράσουν. Αυτή η ενότητα σχεδιάζεται ειδικά για τα μικρομεσαία μεσαία Να μάθει ποια προϊόντα αγοράζονται πιθανότατα μαζί είναι μια πολύ ισχυρή γνώση που βοηθά τους σε απευθείας σύνδεση εμπόρους ή οποιαδήποτε άλληδήποτε επιχείρηση να αυξήσουν τις πωλήσεις τους. Ένα καλό παράδειγμα που εξηγεί τι μια δυναμική ενότητα πωλήσεων είναι μπορεί να είναι πωλώντας διαδρομές σε απευθείας σύνδεση μουσικής καταστημάτων ή ringtones. Η ιδέα είναι ότι αναλύουμε τον κατάλογο συναλλαγών αγορών (ποιοι πελάτες αγοράζουν δεδομένου ότι μια ενιαία αγορά είναι: track1, track23, track76..., track17) και αναζήτηση των ενώσεων μέσα στις αγορές που σκάβουν έξω τη συμπεριφορά αγοράς του διαφορετικού τύπου πελατών. Κατά συνέπεια έχουμε δύο αποτελέσματα: 1. μπορούμε να πούμε f.e. ότι εάν κάποιος αγοράσει trac23, track67 και διαδρομή 44 έπειτα θα αγοράσει επίσης τη διαδρομή 17, και επιπλέον κάποια μπορεί να προβλέψει ότι εάν κάποιος αγοράσει track23, track67, track44 έπειτα που θα επιθυμούσε επίσης να ακούσει track86. Όλο αυτό προέρχεται από την ανάλυση των συναλλαγών αγορών που γίνονται από άλλους πελάτες. Αυτό μπορεί να είναι γίνοντα μία φορά την ημέρα f.e. ή ακόμα και να ζήσει για έναν ενιαίο πελάτη ενώ κάνει τις αγορές του στην περιοχή. Αυτό οδηγεί στο ακόλουθο σενάριο: ένας σε απευθείας σύνδεση πελάτης αγοράζει μια διαδρομή, το χειρόγραφο ελέγχει τι άλλες διαδρομές έρχονται συνήθως με αυτήν και τις σε απευθείας σύνδεση συνδέσεις επιδείξεων κάρρων αγορών σας με αυτές τις διαδρομές f.e. στην προσοχή του σωστού πελάτη επιτροπής attracking. Όταν ο πελάτης αγοράζει τη δεύτερη διαδρομή (όχι necesserely από τη σωστή επιτροπή) η διαδικασία επαναλαμβάνει και ούτω καθ'εξής μέχρης ότου σταματά ή υπερβαίνει "τη γνώση" που κρύβεται στα στοιχεία συναλλαγής αγορών. Αυτό οδηγεί στις ευκολότερες διαδρομές εύρεσης πελατών του ενδιαφέροντος και των αυξανόμενων αγορών τους (φτάνουν τις συνδέσεις στις διαδρομές που ενδιαφέρονται για, επειδή η ανάλυση είναι βασισμένη στις αγορές των πελατών με την ίδια προτίμηση). Αυτή η ενότητα εφαρμόζεται ως αποτελέσματα μιας πέσος Φιλιππίνων ενότη http://www.sevana.fi/context_data_analysis.php http://www.sevana.fi/context_data_analysis.php http://www.sevana.fi/pics/php_proactive_sales_module_for_online_web_shop.png http://www.sevana.fi/php_proactive_sales_module_online_shop_pad_file.xml http://www.sevana.fi/php/pro-sales.zip http://www.sevana.fi/php/pro-sales.zip PHP Proactive Sales Module Demo Version Sevana Oy By using, copying, transmitting, distributing or installing Sevana PHP Proactive Sales Module, you agree to all of the terms of this License. If you do not agree to any of the terms of this License, then do not use, copy, transmit, distribute, or install PHP Proactive Sales Module. You may, without making any payment to Sevana: a) give exact copies of this evaluation version of Sevana PHP Proactive Sales Module personally to anyone; b) distribute exact copies of this demo version of Sevana PHP Proactive Sales Module, if done exclusively through electronic channels; c) make as many exact copies of this demo version of Sevana PHP Proactive Sales Module as you wish, for purposes of distribution as described in (a) and (b) above. You are specifically prohibited from charging, or requesting donations, for any copies, however made, and from distributing such copies with other products of any kind, commercial or otherwise, without prior written permission from Sevana. Sevana reserves the right to revoke the above distribution rights at any time, for any or no reason. This software, and all accompanying files, data and materials, are distributed "AS IS" and with no warranties of any kind, whether express or implied. Good data processing procedure dictates that any program be thoroughly tested with non-critical data before relying on it. The user must assume the entire risk of using the program. This disclaimer of warranty constitutes an essential part of the agreement. In no event shall Sevana, or its principals, shareholders, officers, employees, affiliates, contractors, subsidiaries, or parent organizations, be liable for any incidental, consequential, or punitive damages whatsoever relating to the use of Sevana PHP Proactive Sales Module, or your relationship with Sevana PHP Proactive Sales Module. In addition, in no event does Sevana authorize you to use Sevana PHP Proactive Sales Module in applications or systems where Sevana PHP Proactive Sales Module's failure to perform can reasonably be expected to result in a significant physical injury, or in loss of life. Any such use by you is entirely at your own risk, and you agree to hold Sevana harmless from any claims or losses relating to such unauthorized use. All rights of any kind in Sevana PHP Proactive Sales Module which are not expressly granted in this License are entirely and exclusively reserved to and by Sevana. You may not rent, lease, modify, translate, reverse engineer, decompile, disassemble or create derivative works based on Sevana PHP Proactive Sales Module. You may not make access to Sevana PHP Proactive Sales Module available to others in connection with a service bureau, application service provider, or similar business, or use Sevana PHP Proactive Sales Module in a business to provide customer management, product of any kind sales, testing, analysis, or conversion services to others. There are no third party beneficiaries of any promises, obligations or representations made by Sevana herein. Copyright c 2003-2008 by Sevana Oy, Finland. All rights reserved. Y N