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CRM - CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT PER LA REDDITIVITÀ DELL'IMPRESA: Intelligenza Artificiale Applicata

CRM - CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT PER LA REDDITIVITÀ DELL'IMPRESA: Intelligenza Artificiale Applicata in Ottawa, ON

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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 informazionisui clienti,da trasformatein 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 visioneper la redditività d’impresa) introduce le più avanzate applicazioni di I A 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. Appendic e - 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 .
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 informazionisui clienti,da trasformatein 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 visioneper la redditività d’impresa) introduce le più avanzate applicazioni di I A 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. Appendic e - 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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