CRM - Customer Relationship Management per la redditività dell'Impresa (fixed-layout eBook, ePUB)
Intelligenza Artificiale Applicata
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Le aziende dispongono oggi – tramite la trasformazione digitale – di un’enorme quantità e tipologia di dati (Big data), che rappresentano un asset di grande valore. Da questi dati possono essere estratte preziose informazioni sui clienti, da trasformate in conoscenza, e poi in profitto. Pertanto, la strategia del Customer Relationship Mangement (CRM), cioè, la gestione della relazione con il cliente, è divenuta il cardine del rapporto impresa-cliente. Questa nuova edizione (CRM e Intelligenza Artificiale (IA), una nuova visione per la redditività d’impresa) introduce le più avanza...
Le aziende dispongono oggi – tramite la trasformazione digitale – di un’enorme quantità e tipologia di dati (Big data), che rappresentano un asset di grande valore.
Da questi dati possono essere estratte preziose informazioni sui clienti, da trasformate in conoscenza, e poi in profitto.
Pertanto, la strategia del Customer Relationship Mangement (CRM), cioè, la gestione della relazione con il cliente, è divenuta il cardine del rapporto impresa-cliente.
Questa nuova edizione (CRM e Intelligenza Artificiale (IA), una nuova visione per la redditività d’impresa) introduce le più avanzate applicazioni di IA e di Machine Learning al CRM operativo, analitico e strategico.
Ciascuna tecnica tradizionale è affiancata da soluzioni di IA: Modelli predittivi, Segmentazione automatica, Customer experience, Cross-Selling, Churn Analysis, Retention, Risk Management, Scoring evoluto, Personalizzazione dinamica, Sentiment analysis, ecc.
L’opera è uno strumento utile per chi intende passare da un CRM statico a un CRM predittivo e automatizzato, capace di generare reale valore dai dati.
Il manuale illustra operativamente le applicazioni degli strumenti di CRM analitico ed operativo; è strutturato in sei parti e 14 capitoli.
Parte I - Big data, Data mining, Crm, analytics e valore del cliente;
Parte II- Scelta del mercato-obiettivo: segmentazione descrittiva (con la cluster anaysis) e comportamentale (con gli Alberi decisionali); targeting per il marketing.
Parte III - Innovazione di prodotto e Customer satisfaction (CS): lancio di nuovi prodotti con la Conjont analysis e Segmentazione flessibile; valutazione della CS.
Parte IV - Promozione e cross-selling: massimizzazione della redemption di una promozione; Market basket analysis.
Parte V - Predizione dei clienti a rischio di abbandono: churn analysis con la funzione Logistica e gli Alberi di regressione.
Parte VI - Risk management: valutazione del rischio creditizio.
Appendice - Big Data nelle Pmi italiane, stato dell’arte e prospettive.
Indice analitico.
L’opera si caratterizza per la sua innovatività, il carattere operativo e il rigore metodologico.
Essa si indirizza a quanti si occupano professionalmente di Crm, di Data mining, di Machine Learning e di IA.
Da questi dati possono essere estratte preziose informazioni sui clienti, da trasformate in conoscenza, e poi in profitto.
Pertanto, la strategia del Customer Relationship Mangement (CRM), cioè, la gestione della relazione con il cliente, è divenuta il cardine del rapporto impresa-cliente.
Questa nuova edizione (CRM e Intelligenza Artificiale (IA), una nuova visione per la redditività d’impresa) introduce le più avanzate applicazioni di IA e di Machine Learning al CRM operativo, analitico e strategico.
Ciascuna tecnica tradizionale è affiancata da soluzioni di IA: Modelli predittivi, Segmentazione automatica, Customer experience, Cross-Selling, Churn Analysis, Retention, Risk Management, Scoring evoluto, Personalizzazione dinamica, Sentiment analysis, ecc.
L’opera è uno strumento utile per chi intende passare da un CRM statico a un CRM predittivo e automatizzato, capace di generare reale valore dai dati.
Il manuale illustra operativamente le applicazioni degli strumenti di CRM analitico ed operativo; è strutturato in sei parti e 14 capitoli.
Parte I - Big data, Data mining, Crm, analytics e valore del cliente;
Parte II- Scelta del mercato-obiettivo: segmentazione descrittiva (con la cluster anaysis) e comportamentale (con gli Alberi decisionali); targeting per il marketing.
Parte III - Innovazione di prodotto e Customer satisfaction (CS): lancio di nuovi prodotti con la Conjont analysis e Segmentazione flessibile; valutazione della CS.
Parte IV - Promozione e cross-selling: massimizzazione della redemption di una promozione; Market basket analysis.
Parte V - Predizione dei clienti a rischio di abbandono: churn analysis con la funzione Logistica e gli Alberi di regressione.
Parte VI - Risk management: valutazione del rischio creditizio.
Appendice - Big Data nelle Pmi italiane, stato dell’arte e prospettive.
Indice analitico.
L’opera si caratterizza per la sua innovatività, il carattere operativo e il rigore metodologico.
Essa si indirizza a quanti si occupano professionalmente di Crm, di Data mining, di Machine Learning e di IA.
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