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Buscadero, Dicembre 2024
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Cmr In Banca E Le Applicazioni Data Mining Per Le Decisioni Aziendali Segmentazione Promozion...
Autore:De Luca Amedeo
EAN: 9788891751256
Editore: Franco Angeli Edit.
Collana: Management. I Testbooks Univ. E Profess.
Formato: libri
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30.40 €
NON DISPONIBILE 
     | | la globalizzazione dei mercati, la crisi economico-finanziaria, l`ingresso di nuovi operatori, la rivoluzione digitale, ecc., stanno modificando in modo dirompente l`arena competitiva del settore bancario. quotidianamente le banche acquisiscono - tramite la multicanalita` - grandi masse di dati (big data), la cui analisi (data mining) consente di estrarre sulla clientela preziose informazioni, da trasformare in conoscenza e poi in profitto: il customer relationship mangement (crm) costituisce oggi il cardine del rapporto impresa-cliente. nel volume si presentano operativamente le applicazioni dei nuovi strumenti di crm analitico, in grado di ottimizzare l`offerta dei prodotti ed i processi aziendali della banca innovativa e competitiva. l`opera e` strutturata in cinque parti e 17 capitoli. parte i. data mining, crm e vendite: big data, data mining e crm; segmentazione descrittiva e comportamentale della clientela; market basket analysis per il cross-selling. parte ii. promozione e massimizzazione della redemption: ottimizzazione della resa di una promozione (con la regressione logistica e gli alberi decisionali). parte iii. innovazione e customer satisfaction: lancio di nuovi prodotti con la conjont analysis (polizza vita, mutuo ipotecario, carta pay pass); valutazione della customer satisfacton. parte iv. churn analysis e retention: predizione dei clienti a rischio di abbandono. parte v. rischio creditizio nel retail e nel corporate e valutazione della tolleranza al rischio finanziario dei clienti (questionario mifid). il volume si indirizza ai manager e ai quadri coinvolti nel crm della banca; agli analisti di mercato; ai customer service manager; ai responsabili della comunicazione; ai marketing manager; ai bi analyst; agli studenti dei corsi di laurea di scienze statistiche, marketing e comunicazione e dei master in data science e in big data. |
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