Corso in aula
Machine Learning e Predictive Analytics nel Marketing
Prezzo
1.430 € + IVA
Durata
16 ore
Date:
18-19 Gennaio
Titolo conseguito
Attestato
Codice corso
AGSAI007
La grande mole di dati che è possibile raccogliere oggi dai clienti sta rivoluzionando diversi settori, tra cui quello del Marketing. Tramite algoritmi di Machine Learning è possibile ottimizzare la soddisfazione dei clienti, prevedere il loro comportamento e le probabilità di “churning”, misurare il loro “lifetime-value” e raggruppare la clientela in cluster “non tradizionali” al fine di proporgli campagne mirate.
Il corso è rivolto a data scientists che vogliano approfondire il tema dell'AI nel Marketing
È necessario per comprendere il corso:
- avere le basi del Machine Learning (es. apprendimento supervisionato, reti neurali, funzioni di costo ecc.)
- conoscere la costruzione di modelli di Machine Learning con Python
- conoscere i fondamenti di Teoria della Probabilità
Uno dei settori più impattati dall'AI è sicuramente il marketing e il customer profiling.
Tramite algoritmi di Machine Learning è possibile ottimizzare la soddisfazione dei clienti, prevederne il comportamento ed il valore prospettico ("CLV"), calcolarne le probabilità di "churning". Con tecniche moderne di AI, la clientela viene raggruppata in cluster mirati alle campagne di marketing.
Questo corso mira a fornire gli strumenti e le conoscenze necessarie al fine di applicare le più recenti conoscenze di machine learning per rendere la gestione della clientela il più efficace possibile.
- Introduzione al Machine Learning per il Marketing: confronto modelli probabilistici e machine learning
- Previsione del tasso di abbandono o "Churn Prediction"
- Stima del Customer Lifetime Value (CLV)
- Segmentazione della clientela
- Sistemi di raccomandazione
Le lezioni si terranno all'Arco della Pace nell'esclusiva location Dazi Milano .
Per il rispetto delle norme di sicurezza Covid-19, l’aula sarà dotata di appositi sistemi di filtraggio dell’aria e la partecipazione sarà limitata al massimo di 8 partecipanti dotati di green pass. Il corso sarà confermato al raggiungimento del numero minimo di 4 partecipanti.
La grande mole di dati che è possibile raccogliere oggi dai clienti sta rivoluzionando diversi settori, tra cui quello del Marketing. Tramite algoritmi di Machine Learning è possibile ottimizzare la soddisfazione dei clienti, prevedere il loro comportamento e le probabilità di “churning”, misurare il loro “lifetime-value” e raggruppare la clientela in cluster “non tradizionali” al fine di proporgli campagne mirate.
Il corso è rivolto a data scientists che vogliano approfondire il tema dell'AI nel Marketing
È necessario per comprendere il corso:
- avere le basi del Machine Learning (es. apprendimento supervisionato, reti neurali, funzioni di costo ecc.)
- conoscere la costruzione di modelli di Machine Learning con Python
- conoscere i fondamenti di Teoria della Probabilità
Uno dei settori più impattati dall'AI è sicuramente il marketing e il customer profiling.
Tramite algoritmi di Machine Learning è possibile ottimizzare la soddisfazione dei clienti, prevederne il comportamento ed il valore prospettico ("CLV"), calcolarne le probabilità di "churning". Con tecniche moderne di AI, la clientela viene raggruppata in cluster mirati alle campagne di marketing.
Questo corso mira a fornire gli strumenti e le conoscenze necessarie al fine di applicare le più recenti conoscenze di machine learning per rendere la gestione della clientela il più efficace possibile.
- Introduzione al Machine Learning per il Marketing: confronto modelli probabilistici e machine learning
- Previsione del tasso di abbandono o "Churn Prediction"
- Stima del Customer Lifetime Value (CLV)
- Segmentazione della clientela
- Sistemi di raccomandazione
Le lezioni si terranno all'Arco della Pace nell'esclusiva location Dazi Milano .
Per il rispetto delle norme di sicurezza Covid-19, l’aula sarà dotata di appositi sistemi di filtraggio dell’aria e la partecipazione sarà limitata al massimo di 8 partecipanti dotati di green pass. Il corso sarà confermato al raggiungimento del numero minimo di 4 partecipanti.