CORSO ONLINE: LIVE TRAINING | DATA MINING & ML PER CRM

IKN Italy - Institute of Knowledge & Networking

Corso online su Internet
5 giorni
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ecniche avanzate di Data Analysis & Predictive Models per predire il comportamento del cliente e ridurre il churn.

Se vuoi imparare a

  • sviluppare predictive models per identificare i clienti con un alto potenziale di acquisto
  • creare modelli di data mining per descrivere, segmentare, profilare la clientela per indirizzare al meglio le strategie di marketing
  • potenziare le strategie di analisi e utilizzarle per impostare programmi di loyalty per abbattere il churn

Frequenta un corso pratico perché caratterizzato da use case di diversi settori!

  • Conterai sulle competenze di un Data Scientist con consolidate esperienza nelle aziende di prodotto e di servizio
  • Ti confronterai con la reale esperienza di due ManagerUtility e Retail - che racconteranno approcci e strategie di progetti concreti avviati nelle loro realtà per abbattere il churn e potenziare il cross e l’up selling.

Perché partecipare

Partecipa al corso per

  • Orientarti all’interno del panorama di tecniche, strumenti e approcci statistici di previsione e segmentazione
  • Comprendere le definizioni delle differenti fasi del Customer Life Cycle grazie anche all’impiego di metodologie statistiche
  • Misurare le relazioni tra fenomeni (es. churn) e metriche misurabili sulla base della tua customer base
  • Modellizzare i fenomeni comportamentali partendo da opportune segmentazioni della clientela
  • Costruire un impianto di valutazione della gestione della customer base (campioni di controllo, rendicontazione di campagna ecc)

Il corso si rivolge a tutte le figure delle aziende di servizio e prodotto (Utility e Retail, ma anche Telco, Bank&Insurance, GDO, Pharma) che si occupano della raccolta e dell’analisi dei dati per la profilazione della clientela.

  • Marketing Manager
  • Marketing Analyst
  • Data Analyst
  • CRM & Customer Journey Manager

26 maggio 2022 dalle 9.00 alle 13.00

In che modo approcciarsi in maniera analitica al Customer Life Cycle

  • Definizione
  • Approccio analitico al Life Cycle
  • Dalla gestione tradizionale al contextual marketing

Sviluppare tecniche innovative di Data mining per migliorare il CRM

  • Strumenti (open source vs enterprise | coding vs visuale)
  • Fonti dati (Gestionali, Esterni | Repository: DWH, Datamart)
  • Strumenti di segmentazione
  • Terminologia, Basi e approccio metodologico
  • Principali tecniche statistiche
  • Strumenti di predictive
  • Terminologia, Basi e approccio metodologico
  • Principali tecniche statistiche
  • Fattori esogeni e Stagionalità

Stefano Merighi, Chief Data Scientist & Senior Partner, Excelle

27 maggio 2022 dalle 9.00 alle 13.00

Strategie per aumentare Retention & Prevention

  • Retention & Prevention due differenti fasi del rischio Churn
  • Definizione Churn/trigger di rischio: eventi, orizzonte temporale, momento di previsione
  • Segmentare la CB in relazione al rischio
  • Predittori
  • Trend storico del churn. I mercati soggetti a forte competizione.
  • Comprendere le motivazioni del churn (analisi dei fattori di rischio e survey sulle deact)
  • Gestione del rischio churn e rischio cannibalizzazione delle revenue

Analisi dei 4 use case: Telco, Bank&Insurance, Utility e No-Profit

 Stefano Merighi, Chief Data Scientist & Senior Partner, Excelle

30 maggio 2022 dalle 9.00 alle 13.00

Modalità e strategie di segmentazione della clientela

  • Segmentazioni Data Driven & Market research driven
  • Definizione universo di studio
  • Scelta delle dimensioni analitiche
  • Variabili categoriche e numeriche. Quali strategie adottare

In che modo sviluppare modelli di riacquisto

  • Perché riacquisto e non churn
  • Il fenomeno del repurchase: strategie di loyalty a supporto

Quali modelli utilizzare per supportare le strategie di Cross-up selling

  • Modelli a supporto: definizione universi di sviluppo, utilizzo dello score probabilistico e possibili automatismi, distinzione fra upgrade volontario o indotto
  • Strategie di sviluppo di modelli di win back

Stefano Merighi, Chief Data Scientist & Senior Partner, Excelle

31 maggio 2022 dalle 9.00 alle 13.00

Monitoring delle campagne di marketing

  • Approccio A/B test nella gestione CB
  • Metriche da analizzare: effetto elasticità, effetto cannibalizzazione revenues, abbattimento churn
  • Contact policy e misurazione degli effetti della gestione CB
  • Unique controllo group
  • Tecniche miste

Stefano Merighi, Chief Data Scientist & Senior Partner, Excelle

Ratail Recomandation su canali fisici e online: come potenziare le strategie di up selling e cross-selling

Ermenegildo Zegna

Analisi dei dati relativi al comportamento dei clienti in ottica di Churn Prevention: L’esperienza di Edison Energia

Francesco Muscente, Head of Customer Experience, Edison Energia

Docenti

Stefano Merighi

Chief of Data Scientists & Senior Partner Excelle

Francesco Muscente

Head of Customer Experience Edison Energia

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