Analisi predittiva per marketing, vendite e operazioni.

Modulo 1: l'Analisi Predittiva Definizione di analisi predittiva e sue applicazioni Panoramica degli algoritmi predittivi più comuni Differenza tra analisi descrittiva, diagnostica e predittiva Modulo 2: Fondamenti di Statistica per l'Analisi Predittiva Concetti di base della statistica: media, varianza, distribuzioni Correlazione, regressione e distribuzione dei dati Introduzione ai modelli predittivi (lineari e non lineari) Modulo 3: Raccolta e Preparazione dei Dati Importanza della qualità dei dati nell'analisi predittiva Tecniche di pulizia dei dati e gestione dei dati mancanti Preparazione dei dati per l'analisi predittiva: normalizzazione, trasformazione, e feature engineering Modulo 4: Modelli di Regressione per Analisi Predittiva Introduzione ai modelli di regressione lineare e logistica Come utilizzare la regressione per fare previsioni in marketing e vendite Applicazione di modelli di regressione per predire comportamenti dei clienti Modulo 5: Serie Temporali e Previsioni per le Operazioni Fondamenti delle serie temporali: tendenze, stagionalità e ciclicità Modelli di previsione delle serie temporali (ARIMA, Holt-Winters) Previsioni delle vendite e pianificazione delle operazioni Modulo 6: Analisi Predittiva nel Marketing: Segmentazione dei Clienti Come utilizzare l'analisi predittiva per segmentare i clienti Modelli di clustering (K-means, DBSCAN) per la segmentazione del mercato Creazione di profili cliente per una targeting efficace Modulo 7: Analisi Predittiva per il Lifetime Value dei Clienti (CLV) Come calcolare e prevedere il valore del ciclo di vita del cliente Tecniche di analisi predittiva per il CLV Utilizzo del CLV per ottimizzare strategie di marketing e fidelizzazione Modulo 8: Previsione delle Vendite con Analisi Predittiva Modelli predittivi per stimare le vendite future Ottimizzazione delle strategie di vendita tramite analisi predittiva Utilizzo dell'analisi predittiva per migliorare la pianificazione delle risorse e delle scorte Modulo 9: Analisi Predittiva per il Comportamento dei Consumatori Modelli predittivi per comprendere il comportamento dei consumatori Previsione della probabilità di acquisto e churn Ottimizzazione delle campagne di marketing digitale tramite analisi predittiva Modulo 10: Ottimizzazione dei Prezzi con l'Analisi Predittiva Strategie di pricing basate su modelli predittivi Analisi della domanda e ottimizzazione del prezzo dinamico Tecniche per la gestione delle promozioni e sconti in modo predittivo Modulo 11: Analisi Predittiva per la Gestione delle Operazioni Aziendali Utilizzo dell'analisi predittiva nella gestione delle risorse Previsione delle necessità operative, approvvigionamento e ottimizzazione della supply chain Applicazione nell'efficienza operativa e nella pianificazione strategica Modulo 12: Analisi Predittiva per la Gestione del Magazzino e Logistica Previsione della domanda per una gestione ottimizzata del magazzino Modelli di previsione per il controllo delle scorte Tecniche predittive per ottimizzare la logistica e ridurre i costi operativi Modulo 13: Implementazione di Sistemi Predittivi nei Processi Aziendali Come integrare l'analisi predittiva nei flussi di lavoro aziendali Strumenti e tecnologie per l'analisi predittiva: Python, R, e software di business intelligence Creazione di dashboard interattive per monitorare i risultati predittivi Modulo 14: Etica e Privacy nell'Analisi Predittiva Problematiche etiche e di privacy nell'utilizzo dei dati per l'analisi predittiva Come garantire la trasparenza e l'integrità dei modelli predittivi Best practices per garantire la protezione dei dati sensibili e conformità alle normative (GDPR) Modulo 15: Tendenze Future nell'Analisi Predittiva per Marketing, Vendite e Operazioni L'evoluzione dell'analisi predittiva con l'intelligenza artificiale e il machine learning Nuove tecniche predittive e applicazioni in marketing e vendite Come la predizione e l'automazione possono trasformare le operazioni aziendali in futuro