Data Mining Per Ottimizzare Gli Investimenti In CRM, Direct e Local Marketing

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Informazione importanti

  • Corso
  • Per aziende
  • Milano
  • 8 ore di lezione
Descrizione

Obiettivo del corso: Sfruttare le potenzialità offerte dai customer database: segmentazione, profilazione, scoring, previsioni. Acquisire, sviluppare e fidelizzare i clienti, configurando campagne di marketing mirate e massimizzando il ritorno sugli investimenti.
Rivolto a: CEO, Manager e Responsabili del settore Marketing e Retail.

Informazione importanti Sedi

Dove e quando

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Milano
Via Durini, 23, 20122, Milano, Italia
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Domande più frequenti

· Requisiti

Nessuno

Cosa impari in questo corso?

Data Mining
CRM (Customer Relationship Management)

Programma

Definizione di data mining, principali tecniche e ambiti di applicazione nelle aree del marketing, comunicazione e vendite

Metodologie applicate a case study di successo

Finance

  • Identificare le determinanti della retention
  • Determinare uno scoring dei clienti in base al rischio di abbandono
  • Valutare l'impatto delle diverse tipologie di campagna, per migliorare l'efficacia delle azioni di marketing
  • Classificare i clienti in base ai diversi profili di rischio

Utilities

  • Segmentare la cientela in funzione dei comportamenti di acquisto
  • Selezionare i clienti su cui incrementare la penetrazione attraverso azioni di direct marketing
  • Identificare i clienti fedeli e costrire azioni di CRM ad hoc per il loro mantenimento nel tempo

Fashion & Luxury

  • Aumentare l’efficacia delle attività di marketing e CRM grazie ad una maggior conoscenza del cliente
  • Arricchire e profilare il cliente Boutique, definendone le potenzialità di acquisto ed identificando le azioni per svilupparne gli acquisti
  • Misurare la redemption delle attività di marketing e CRM
  • Individuare prodotti “trainanti” e “trainati” per la definizione delle traiettorie d’acquisto
  • Fornire evidenze analitiche a supporto della costruzione di un nuovo layout di negozio

Sviluppare una Strategia di Marketing su Web utilizzando la Sentiment Analysis

Retail

  • Analizzare i comportamenti di acquisto per categoria di prodotto, per identificare il target di una campagna promozionale
  • Impostare campagne di loyalty management
  • Razionalizzare il portafoglio prodotti
  • Definire bundle promozionali tra le proprie referenze

E-Commerce
Mirare l'attività di e-mail marketing profilando la clientela

Leisure & Entertainment

  • Segmentare le agenzie, per pianificare azioni di trade marketing
  • Identificare i clienti su cui mirare azioni di cross-selling e up-selling

Metodologie di costruzione della base dati per analisi di data mining

Avvertenze nella realizzazione di un datawarehouse per data mining e customer relationship management


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