Descrizione

Il corso illustra i modelli predittivi di Artificial Intelligence (AI) per le vendite, i clienti, il marketing ed il CRM. Il corso esemplifica con molti casi d’uso le capacità predittive della AI in ambito commerciale e marketing. Il taglio del corso è pratico, tutti i casi d’uso sono illustrati con codice Python (oppure R) riccamente commentato in italiano.

Obiettivi Raggiunti

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• applicare le tecniche di AI del mondo commerciale a problemi reali delle aziende
• conoscere i diversi casi d'uso della AI del mondo commerciale
• utilizzare il codice software fornito nel corso come punto di partenza per adattarlo alla propria realtà aziendale.

Target

Il corso si rivolge ad Analisti di mercato, Marketer, Responsabili delle vendite, Responsabili di customer Service, Commerciali, Data Scientist e chiunque voglia acquisire una competenza effettiva e pratica sul tema della AI per il mondo commerciale e marketing.

Prerequisiti

Conoscenze di base effettiva di del linguaggio Python od R

Programma Corso

Casi d'uso trattati dal corso:

• Analisi di prodotto di base (product analytics)
• Scoperta delle associazioni tra prodotti venduti (cross-selling)
• Market Basket Analysis di dati retail e demografici
• Analisi del comportamento (on-line) del cliente: comprenderne i pattern di spesa
• Analisi del comportamento del cliente in risposta alle iniziative commerciali
• Segmentazione / clustering dei clienti simili (per marketing mirato) con tecniche avanzate
• Ricerca di clienti redditivi
• Previsione di abbandono del cliente (e motivi dell'abbandono)
• Previsione delle vendite
• Previsione dei comportamenti di acquisto dei clienti
• Modellazione della relazione tra promozione ed acquisto
• Scoring di click, keyword e contenuti dei siti web (cioè assegnare un valore commerciale a keyword, gruppi di keyword, o categorie di contenuti)
• Miglioramento del servizio di Customer Service aziendale (grandi potenzialità)
• Miglioramento delle vendite in base ai gusti dei clienti ed agli ultimi acquisti
• Motori di raccomandazione: raccomandare i prodotti giusti ai clienti giusti
• Previsione della probabilità che un certo cliente risponda ad una certa offerta commerciale
• Previsione della probabilità che un certo cliente sul sito aziendale clicchi un certo tipo di annuncio pubblicitario
• Analisi dei questionari di soddisfazione dei clienti
• Individuazione dei report di vendita alterati
• Stima della percentuale di risposta dei clienti ad una campagna di Direct Marketing per ottimizzare la selezione dei clienti destinatari
• Click stream analysis dei siti web
• Marketing virale, spinto dagli influencer
• Grafici interessanti ed utili al Marketer