Struttura e contenuti
Il corso prevede un’esperienza formativa della durata complessiva di 3 giornate (24 ore totali equivalenti) durante le quali verranno approfonditi i seguenti temi:
1. Classificazione delle fonti informative e modelli tradizionali di analisi dei dati
- Introduzione alla identificazione delle diverse fonti informative interne ed esterne all’azienda, definizione e tassonomia dei Big e Small Data
- I repository dei dati: Data Lake e Data Warehouse, strutture architetturali e logiche di utilizzo
- La costruzione di Analytical Base Table funzionali alla costruzione di KPI di profilazione complessa di una Customer Base
- Principali modelli tradizionali avanzati di analisi dei dati generati dalla relazione con i clienti e i prospect: regressione lineare e logistica, analisi discriminante lineare
2. I nuovi modelli di analisi dei dati per la gestione e ottimizzazione della interazione con i clienti
- Principali modelli di Machine Learning per Small e Big Data: Alberi di Regressione e Classificazione, Random Forest, Gradient Boosting, Neural Networks e Deep Learning
- Ottimizzazione e valutazione di qualità dei modelli predittivi
- La costruzione e l’utilizzo di Lift Chat e Gain Chart per la selezione dei target di iniziative/campagne
- Il passaggio in “produzione” dei modelli sviluppati per la costruzione dei KPI di profilazione e la predisposizione di sistemi di misurazione di performance dei Customer Journey
- I principali metodi di campionamento e la gestione Customer Feedback per la misurazione della Customer Experience
- Applicazioni e use case rilevanti rispetto ad acquisto, loyalty, selezione dei Target rispetto a obiettivi di iniziative/campagne, pianificazione dei Customer journey e misurazione delle loro performance
Scarica la brochure per scoprire di più sui risultati di apprendimento attesi, il modello di apprendimento e la Faculty del corso.
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Perché partecipare?
I vantaggi per il partecipante
- Imparare a gestire e ottimizzare i dati disponibili per attività di profilazione della propria Customer Base
- Utilizzare al meglio le potenzialità dei modelli predittivi statistici e dei modelli di machine learning
- Conoscere metodi e criteri di misurazione delle iniziative/campagne pianificate in contesti complessi
I vantaggi per l'azienda
- Accelerare il processo di trasformazione dei dati disponibili in informazione
- Implementare processi di analisi avanzata efficaci su clienti e prospect
- Implementare un sistema di “produzione” degli analytics finalizzati alla gestione ottimizzata della propria Customer Base mediante i sistemi di CRM in logica end to end
Attestati
Badge digitali
I badge digitali rappresentano una forma innovativa e immediata di condivisione dei traguardi raggiunti. Sono verificabili e associati in modo univoco a ogni singolo utente e offrono la possibilità di tenere aggiornata la propria rete di contatti mettendo in evidenza il percorso intrapreso in SDA Bocconi.
Attestato di partecipazione
L’attestato – erogato sia in formato digitale, sia cartaceo – rappresenta una risorsa utile con cui arricchire il proprio curriculum e il proprio bagaglio di esperienze formative. È rilasciato ai partecipanti che hanno frequentato almeno l’80% delle lezioni.
Informazioni
Calendario
Il programma ha una durata complessiva di 3 giornate (24 ore ore totali equivalenti).
25 - 27 giu 2024
9:00 - 18:00
Sede delle lezioni
SDA Bocconi School of Management
Via Sarfatti 10, 20136 Milano
Quota di partecipazione
€ 3.000
La quota si intende al netto di IVA comprensiva del materiale didattico e delle colazioni di lavoro.
Agevolazioni
Per informazioni e approfondimenti sulle agevolazioni: www.sdabocconi.it/agevolazioni
Iscriviti subito
Per poter vivere al meglio l’esperienza formativa del corso, la Scuola potrà richiederti di condividere il CV o il link al tuo profilo LinkedIn per assicurare che le tue aspettative siano in linea con l’offerta formativa scelta. Il numero massimo dei partecipanti è programmato. La prenotazione e l'iscrizione potranno essere effettuate online alla pagina web del programma. Le iscrizioni sono aperte fino al giorno precedente l’inizio del programma, salvo esaurimento disponibilità. Per motivi organizzativi ti consigliamo di completare la procedura di iscrizione almeno 10 giorni prima della data d’inizio.
