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BIG DATA E DATA MINING PER IL VANTAGGIO COMPETITIVO E LA REDDITIVITA’ DELL’IMPRESA

Quando: lunedì 22 maggio 2017
Orario: dalle ore 9.30 alle ore 17.30
Presso: Adico - Via Cornalia, 19
Con: Amedeo De Luca

Il Perché del corso

Quotidianamente le aziende acquisiscono  grandi masse di dati (anche destrutturati), tramite le tecnologie digitali (multicanalità) che – unite alle tradizionali fonti informative – generano i Big Data, le cui analisi (Data Mining – DM) consentono di estrarre preziose conoscenze sui clienti e per il Business.

La chiave del vantaggio competitivo dell’impresa è ritenuta, da tempo, l’ “Analisi dei dati”, ma solo oggi si va prendendo piena coscienza di questa verità.

Purtuttavia,  non tutte le aziende si rendono ancora conto dell’importanza dell’analisi dei loro dati  ai fini dello sviluppo della competitività aziendale, delle vendite e dell’azienda stessa.

Le analisi dei Big Data stanno  rivoluzionando le pratiche  di fare business dell’impresa, esse conferiscono una significativa fonte di valore.

Autorevoli ricerche rilevano che le imprese che praticano il DM conseguono un vantaggio competitivo,  incrementano la fidelizzazione,  le vendite ed il  valore aziendale.  (v. ricerca “Big success with Big Data”, Accenture Italia,  2016). Il 96% dei manager italiani che si sono avvicinati a questa tecnologia sono soddisfatti dei risultati ottenuti.

Gli strumenti di DM  utilizzano tecnologie ICT e metodologie predittive di ottimizzazione dei processi aziendali e di Marketing; essi consentono di:

  • innovare i prodotti ed i servizi;
  • trasformare i “dati” in “informazioni” (l’Informazione è potere!);
  • ottimizzare i modelli di business ed il processo decisionale.

I Big Data e le connesse analisi di DM pongono oggi le imprese di fronte a obiettivi sfidanti, di importanza strategica per la sopravvivenza  e la competitività dell’azienda.

Le nuove frontiere dei Big data e del DM non possono essere  più ignorate dall’azienda che intende restare sul mercato.


OBIETTIVI DEL CORSO

Il corso è di importanza basilare,  particolarmente per le Pmi, che non hanno le risorse necessarie per sostenere il costo di un Esperto di analisi dei dati (Data Scientist ) con competenze di matematica, statistica, marketing e comunicazione, IT).

Il corso risponde ai seguenti quesiti:

Come cogliere le opportunità di business legate alla gestione delle informazioni?

Come implementare il “sistema di Data mining e di Big Data”?

La giornata di formazione punta a fornire strumenti analitici performanti, in grado di aiutare e supportare  il decisore. Pertanto, essa affronta le principali tematiche dei Big Data e del DM.

Stante la difficoltà per l’azienda di reperire sul mercato nuove figure professionali (che assommino competenze  matematico-statistiche, tecnologiche e di business), in grado di analizzare i Big data con il DM, obiettivi specifici del corso sono:

• fornire una formazione di base ai Partecipanti sui principali metodi di analisi dei Big Data contenute nei database (repository) dell’azienda;

• promuovere l’applicazione dei metodi di DM (classificazione e regole associative) volti ad affrontare i problemi aziendali di: segmentazione e fidelizzazione della clientela (cluster analysis);  analisi della propensione del cliente all’abbandono (churn analysis); analisi del carrello della spesa (market basket analysis) e dei comportamenti di navigazione nel web (web mining).

 

Programma della giornata

1. Dai dati  alla conoscenza del cliente e al vantaggio competitivo dell’azienda

  • Intercettare i bisogni dei clienti e le tendenze della domanda con l’ausilio di funzioni predittive
  • Individuare efficaci criteri di segmentazione della clientela ed i clienti profittevoli (con la Cluster analysis e gli Alberi decisionali)
  • Trasformare i Big Data in profitto (tramite l’ottimizzazione delle azioni commerciali e l’analisi  della customer experience)

2. Calcolo del valore del cliente

  • Ciclo di vita del Cliente (Customer’s Lifetime Value). Fasi di: acquisizione del Cliente, mantenimento, abbandono
  • Calcolo del costo massimo sostenibile per cliente (Allowable Marketing Spend)
  • Calcolo del valore del Cliente (Customer value)
  • Calcolo del budget e del ROI per  singolo cliente
  • Mappa di posizionamento (Customer value/Loyalty) dei Clienti  strategici e politiche di marketing
  • Individuazione dei clienti più profittevoli (Customer Profitability Analysis - CPA )

 

3. Analitics  per l’up-selling e ottimizzazione dei risultati delle promozioni

  • Analizzare i Big data per conoscere la propria audience ed attivare con campagne personalizzate e multi-channel
  • Selezionare, trattare ed elaborare i dati disponibili da una precedente campagna per impostarne correttamente una nuova
  • Interpretare l’output degli analitics per massimizzare i risultati di una campagna, tramite lo Scoring promozionale e gli Alberi decisionali
  • Discriminant analysis  per individuare i probabili rispondenti ad una campagna in atto

 

4. La Market Basket Analysis (mbA) per  sviluppare il cross-selling

  • individuare le associazioni dei prodotti nel “carrello della spesa” (basket) o nel portafoglio prodotti dei clienti
  • Prodotti trainanti e prodotti trainati, nel BtoC e nel BtoB
  • Sfruttare i risultati della MBA per individuare nuovi clienti
  • Pianificare le vendite e gestire le scorte di prodotti associati
  • Ridurre i costi promozionali all’interno del paniere di prodotti

 

5. Analitics di nuova generazione per la retention della clientela

  • Come cogliere tempestivamente i segnali di un probabile abbandono del cliente (Churn analysis)
  • Individuare i clienti “a rischio di abbandono” (calcolo dello score di probabilità  di abbandono di ciascun cliente con gli Alberi decisionali)
  • Campagne mirate di retention dei clienti a rischio di abbandono

 

6. La clickstream analysis per l’ottimizzazione del sito web aziendale

  • Segmentazione degli internauti sulla base della tipologia di pagine visitate sul sito web dell’azienda (analisi del comportamento di visita degli internauti)
  • Ottimizzazione del sito web aziendale (analisi  degli accessi e sequenze di visita),  per rendere lo stesso rispondente alle esigenze degli internauti.
  • Caso: applicazione pratica ad un sito

 

7. Applicazioni di Data mining ai Big data

    Casi risolti nel settore dei prodotti di consumo/industriali, nei servizi commerciali e finanziari, nella grande distribuzione

 

Modalità di svolgimento el corso

Il corso è di natura pratica e si basa – allo stesso tempo – su un solido impianto metodologico.

Particolare attenzione verrà posta agli aspetti applicativi, mediante presentazione di casi reali, sperimentati  nel settore dei prodotti di largo consumo, industriale e nei servizi (finanziari e non).

La formazione del Relatore, considerato nel mondo accademico ed aziendale uno dei  massimi esperti di ’“Analisi dei dati”  (Data mining ante litteram ), unita alle sue eccellenti capacità didattiche (riconosciute  formalmente presso l’Università Cattolica di Milano) e di Consulente/ Ricercatore applicato, assicura ai Partecipanti una soddisfacente ricaduta del corso, in termini professionali e di ritorno economico.

Ai Partecipanti sarà fornito un copiosa ed inedita documentazione.

 

A CHI E’ DIRETTO

Marketing manager, Crm Manager, CRM Sales Manager,  Business Intelligence Manager, Loyalty manager,  Trade marketing manager, Data Analysis Manager,  Market Analysis, Marketing strategy Manager, Digital Marketing Manager, IT Manager, Market research , Analisti di mercato, Analisti di Data Mining e di Business Intelligence (Data Scientist), Responsabili dei sistemi informativi,  Web marketing, Web Analyst, Professionisti, Consulenti di direzione aziendale; Addetti che operano nei settori del largo consumo, della distribuzione e dei servizi; Funzioni che investono in servizi di progettazione per il marketing relazionale, interessati a valutare l'impatto per il business dei nuovi orientamenti di marketing (loyalty, digital, mobile e social).

 

Compresi nella quota di partecipazione :

due coffe break
materiale didattico
attestato di partecipazione

Costo:
Per i Soci ADICO:
Per i non Soci:
250,00 €
350,00 €

I nostri partners:

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ADICO Associazione Italiana per la Direzione Commerciale, Vendite e Marketing – P. IVA 04463770158
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