Crm - Customer relationship management per la redditività dell'impresa. Intelligenza Artificiale Applicata

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 trasformateinconoscenza,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 IA 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. Appendice - 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.