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La figura del ”data scientist” è un professionista che analizza e interpreta grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili e supportare decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I data scientist utilizzano strumenti avanzati, come machine learning e intelligenza artificiale, per costruire modelli predittivi e risolvere problemi complessi. La loro attività può spaziare dall'analisi dei dati aziendali per migliorare l'efficienza operativa, alla creazione di algoritmi per migliorare i prodotti o i servizi offerti da un'azienda
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2023
2022
2020
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6 anni del centro in Emagister.
Materie
Analisi di mercato
E-learning
Segmentazione
Posizionamento
E-business
Programma
Modulo 1: la Segmentazione del Mercato
Cos'è la segmentazione del mercato e perché è importante.
Obiettivi della segmentazione: personalizzazione, aumento delle vendite, miglioramento della soddisfazione del cliente.
Differenza tra segmentazione, targeting e posizionamento.
Panoramica del processo di segmentazione.
Modulo 2: Criteri di Segmentazione del Mercato
Segmentazione geografica: suddivisione in base alla posizione.
Segmentazione demografica: età, sesso, reddito, istruzione, etc.
Segmentazione psicografica: stili di vita, valori, interessi, opinioni.
Segmentazione comportamentale: acquisti, fedeltà, benefici cercati.
Come combinare più criteri per ottenere segmentazioni più precise.
Modulo 3: Tecniche di Segmentazione Avanzata
Segmentazione basata su cluster: come identificare gruppi di consumatori simili.
Segmentazione tramite modelli statistici: analisi delle componenti principali (PCA), analisi fattoriale.
Uso del machine learning per la segmentazione del mercato.
Creazione di profili di segmento con analisi dei dati.
Modulo 4: Identificazione e Profilazione dei Segmenti di Mercato
Come descrivere e profilare i segmenti di mercato.
Analisi delle caratteristiche di ciascun segmento (demografiche, comportamentali, psicografiche).
Creazione di personas per rappresentare i segmenti di mercato.
Valutazione della potenzialità e attrattività di ciascun segmento.
Modulo 5: Analisi della Competizione nella Segmentazione
Studio della concorrenza per comprendere la segmentazione del mercato.
Analisi delle forze competitive: modello delle 5 forze di Porter.
Mappatura dei segmenti di mercato rispetto ai competitor.
Identificazione di segmenti non serviti o mal serviti dai concorrenti.
Modulo 6: Segmentazione del Mercato e Analisi dei Dati
Tecniche di analisi dei dati per identificare segmenti di mercato (analisi descrittiva, inferenziale).
Strumenti di analisi dei dati: software statistici e di business intelligence.
La raccolta di dati primaria e secondaria per la segmentazione.
Come interpretare i dati per creare segmenti significativi.
Modulo 7: Principi del Targeting: Scelta del Segmento di Mercato
Cos'è il targeting e come si differenzia dalla segmentazione.
Strategie di targeting: mass marketing, segmentato, concentrato e micro-targeting.
Come scegliere il segmento target ideale (attraente, accessibile, distinto, e competitivo).
Vantaggi e svantaggi di ciascuna strategia di targeting.
Modulo 8: Posizionamento del Prodotto e Differenziazione
Concetto di posizionamento: come posizionare il prodotto in base ai segmenti di mercato.
Differenziazione: come creare un'offerta unica per ciascun segmento.
Strategie di posizionamento: qualità, prezzo, innovazione, servizi.
Esempi di aziende che utilizzano efficacemente il posizionamento e la differenziazione.
Modulo 9: Targeting nel Marketing Digitale
Segmentazione e targeting nel contesto digitale (social media, web analytics, SEO).
Strumenti digitali per il targeting: Google Analytics, Facebook Ads, LinkedIn Ads.
Personalizzazione dei contenuti e delle campagne pubblicitarie in base al target.
Come misurare l’efficacia del targeting digitale.
Modulo 10: Comportamento del Consumatore e Segmentazione
Come il comportamento del consumatore influisce sulla segmentazione del mercato.
Analisi delle motivazioni e dei bisogni dei consumatori nei vari segmenti.
Comportamenti d’acquisto e influenze psicologiche.
Tecniche di analisi psicografica per il targeting.
Modulo 11: Segmentazione e Targeting nella Strategia Aziendale
Come integrare la segmentazione e il targeting nella strategia di marketing.
Allineamento dei segmenti di mercato con gli obiettivi aziendali.
Pianificazione di campagne marketing personalizzate per i diversi segmenti.
Monitoraggio e adattamento della strategia di targeting in base ai cambiamenti di mercato.
Modulo 12: Segmentazione dei Mercati Internazionali
Differenze tra segmentazione nei mercati locali e internazionali.
Criteri per la segmentazione dei mercati globali: cultura, linguaggio, norme e valori.
Approccio etnocentrico, poli-centrico e geocentrico nel targeting internazionale.
Case study: esempi di targeting nei mercati globali.
Modulo 13: Targeting e Sostenibilità
Come i valori legati alla sostenibilità influenzano la segmentazione del mercato.
I consumatori green: identificazione e targeting del segmento ecologico.
Creazione di prodotti e servizi per segmenti attenti alla sostenibilità.
Strategie di comunicazione per segmenti interessati alla responsabilità sociale e ambientale.
Modulo 14: Misurazione dell’Efficacia delle Strategie di Segmentazione e Targeting
KPI (Key Performance Indicators) per monitorare l’efficacia delle strategie di targeting.
Analisi dei ritorni sulle campagne di marketing per ciascun segmento.
Strumenti di feedback e customer satisfaction per valutare il targeting.
Come modificare la strategia di targeting in base ai risultati.
Modulo 15: Futuro della Segmentazione e del Targeting
Tendenze future nella segmentazione e targeting dei mercati (Big Data, AI, analisi predittiva).
Segmentazione basata su intelligenza artificiale e machine learning.
Il targeting dei consumatori attraverso nuove tecnologie (realtà aumentata, IoT).
Come evolveranno le tecniche di segmentazione e targeting nei prossimi anni.