Big Data per la comprensione dei comportamenti di acquisto - Bologna

La personalizzazione deve guidare necessariamente tutte le strategie di contatto rivolte alla propria customer base. Ci permette di essere percepiti come rilevanti e quindi di differenziarci dalla concorrenza portando la relazione con i nostri clienti su di una dimensione di servizio. Tutto parte dalla comprensione dei comportamenti di acquisto; analizzarli in profondità ci permette di incentivare quelli virtuosi e scoraggiare quelli che non lo sono. Il corso racconterà con use case reali tutto il percorso end-to-end che ci porta verso l'eccellenza nella relazione con i nostri clienti.

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Perchè partecipare

Per comprendere finalmente come le Advanced Analytics applicate ai tuoi dati possano diventare motore della relazione con i tuoi clienti (CRM analitico e marketing automation).
Per disegnare format e template promozionali 1to1 e valutarli in maniera continuativa rispetto la loro reale efficacia.
Per massimizzare contestualmente i tuoi obiettivi di business (marginalità e buoni fatturati) e la soddisfazione della tua base clienti.

A chi è rivolto

Il corso è rivolto a CIO e CMO o affini di aziende retail.

Obiettivi

Al termine del corso ogni partecipante avrà chiari quali sono i processi analitici da attivare per perseguire la rilevanza, fidelizzare i propri clienti e quali KPI osservare per monitorare lo stato di salute del business e della relazione con la propria base clienti. Non ultimo tramite la presentazione di use case reali i partecipanti potranno comprendere quali investimenti, in risorse umane e tecnologie, siano necessari per rendere realmente efficaci le strategie di marketing 1to1.

Docenti e Responsabili

Danilo Maurizio è “Advanced and Predictive Divison Manager” in Horsa S.p.a. Ha una laurea in statistica dell'Università di Padova. Quasi 20 anni di esperienza maturati lavorando per aziende leader e in progetti di ricerca di carattere nazionale. Il suo lavoro, oltre all'analisi in progetti squisitamente data-driven, include attività di consulenza, sviluppo business e project management. Ha svolto le sue attività di docenza tenendo seminari sul disegno di base dati statistiche presso la facoltà di Statistica dell'Università di Padova.

https://it.linkedin.com/in/danailon/it

Ing. Michele Stecca, Ph.D - Big Data & IoT Consultant at Horsa

Dopo un’esperienza di lavoro negli Stati Uniti (come ricercatore all’ICSI di Berkeley, CA), Michele è entrato nel Gruppo Horsa come Big Data & IoT Consultant. Le sue conoscenze riguardano le piattaforme JAVA, lo stack Spark/Hadoop, i sistemi per l’IoT, self-service BI e i Mashup. Su questi temi ha collaborato in importanti progetti co-finanziati dalla comunità europea con aziende come Telefonica, Telecom Italia, Centro Ricerche FIAT, Atos, Alcatel-Lucent, Siemens. Michele Stecca ha pubblicato circa 30 articoli in conferenze/riviste internazionali, partecipato come speaker a numerosi eventi internazionali ed è stato docente esterno presso le Università di Genova e Padova.

https://it.linkedin.com/in/michele-stecca-a657888/it

Materiale / Servizi compresi

  • Dispense, file di autoapprendimento
  • Attestato di partecipazione
  • Coffee Break
  • Light Lunch
Orario delle lezioni: 9:30 - 17:30

Prezzi (IVA esclusa)

Costo per partecipante: 340,00€

Promozione "EARLY BIRD": sconto di 50,00€ a partecipante per iscrizioni entro il 16/05/2017

Promozione 2° iscritto: per iscrizioni di almeno 2 persone (es. dal 2° partecipante della stessa azienda) sconto di 50,00€ dal 2° iscritto

Si accettano coupon riduzione, non cumulabili ad altre agevolazioni (Early Bird, Promozione 2° iscritto, agevolazioni associati AUSED). Indicare al momento dell'iscrizione il nome della promozione e il valore dello sconto (es. promo BlackFriday, sconto 10%)

L'iscrizione al corso ed il pagamento andranno regolarizzati entro la data di termine iscrizioni.

Il corso si terrà con un minimo di 4 partecipanti.

Termine iscrizioni 23/06/2017

Programma
  • Big Data e la moderna Scienza del Dato: definizioni e glossario
  • Tecniche di valorizzazione della base clienti (RFM)
  • Tecniche di stima del potenziale di un cliente
  • Personalizzazione del momento e del messaggio
  • La market Basket Analysis e le tecniche associative
  • Le engine di raccomandazione
  • Tecniche di stima dei giorni al prossimo acquisto
  • La valutazione dei format promozionali (inferenza causale)
  • Agilità tecnologica: il CRM analitico e la marketing automation

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