Leggere, analizzare, interpretare e presentare dati

INTRODUZIONE
Cultura del cliente e del dato
Conoscere il cliente è così difficile o spaventa le aziende?
I dati in silos: ad ogni area aziendale il suo database
Big Data o Small Data?
FONTI E STRUTTURA DATI
I dati: interni ed esterni, strutturati e non strutturati
Benefici e difficoltà nella raccolta e integrazione delle informazioni
L’importanza di un archivio di qualità per ottenere un vantaggio competitivo
IL PROCESSO DI DATA ANALYSIS: DALLA PREPARAZIONE DEL DATO ALLA LETTURA DI INSIGHT
Trend e priorità del mercato
Elaborare i dati attraverso l’uso di tool specifici: Excel, Analytics e Business Intelligence
Analisi descrittive: una fotografia della Customer Base attraverso indicatori sintetici e rappresentazioni grafiche
Analisi avanzate: le principali tecniche per Classificare, Raggruppare, Prevedere
Cosa sono e come funzionano gli algoritmi di Machine Learning
Gli algoritmi per Segmentare la Customer Base o Prevedere il comportamento di un cliente
Leggere e interpretare i risultati
REPORTING E DATA VISUALIZATION
Organizzare e presentare gli output dell’analisi
Report statico o dinamico
Presentare i dati in una dashboard per indirizzare le decisioni strategiche
PREVEDERE IL COMPORTAMENTO DEI CLIENTI
Segmentare…e poi?
Estrarre una regola di classificazione
Arricchire la Customer Base con informazioni predittive
STRUMENTI DI ARCHIVIAZIONE DEI DATI
Costruire e alimentare il Customer Database con i processi aziendali
Sistemi gestionali, datawarehouse, software CRM
Catturare i dati sui canali digitali e social: piattaforme di email marketing, marketing automation, online surveys
ESERCITAZIONI PRATICHE