Business Intelligence e AI per il CRM Aziendale

Questa seconda edizione di Business Intelligence e AI nel CRM si colloca  nel cuore della trasformazione digitale che sta investendo il marketing, il management e il settore finanziario, segnando il passaggio definitivo verso modelli decisionali data-driven, predittivi e intelligenti.
L’edizione è stata significativamente aggiornata e potenziata ‒ in modo sistematico ‒ con l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (AI), del Machine Learning, della Explainable AI, degli Analytics predittivi e prescrittivi, dei Robo-advisor, dei Chatbot, della RPA e delle architetture di Business Intelligence avanzata, offrendo una visione rigorosa e al tempo stesso operativa del nuovo paradigma decisionale.
L’opera coniuga:

• Attualità, perché interpreta le più recenti evoluzioni di AI, Big Data, Fintech e CRM analitico;
• Rigore scientifico, fondato su modelli statistici, econometrici e algoritmi di data mining ampiamente validati;
• Utilità manageriale, grazie a numerose applicazioni reali su segmentazione, campagne promozionali, scoring, churn analysis, customer satisfaction e trasformazione digitale.

Il volume si configura come un manuale operativo per il decision making intelligente, atto a guidare Manager, Analisti, Studiosi e Studenti nell’uso concreto dei modelli quantitativi e dell’AI, per creare valore muovendo dai dati sul cliente.
La sua struttura, in quattro sezioni e dieci capitoli, accompagna il lettore lungo l’intero ciclo del percorso della Business Analytics: dalla Business Intelligence alla Customer Analytics, dalla segmentazione predittiva all’ottimizzazione delle campagne, fino alla customer satisfaction.
Più specificmente:
Cap. 1 -Business Intelligence e AI: architetture di BI, AI, Big Data, DSS, XAI, Robo-advisor e automazione intelligente dei processi decisionali, Analytics,  Chatbot e Blockchain.
Cap. 2 - Customer Relationship Management e Data Mining: CRM analitico, ciclo di vita del cliente, valore del cliente e modelli predittivi per il marketing.
Cap. 3 - Segmentazione della clientela con cluster analysis su variabili miste: Metodologie avanzate di segmentazione descrittiva e profilazione strategica.
Cap. 4 - Segmentazione comportamentale con alberi decisionali: Modelli predittivi, regole decisionali e marketing mirato.
Cap. 5 - Segmentazione e Market Basket Analysis per il cross-selling: Analisi delle associazioni tra prodotti e costruzione di offerte personalizzate.
Cap. 6 - Ottimizzazione delle campagne promozionali con regressione logistica su variabili qualitative: Modelli di risposta, probabilità di adesione e supporto alle decisioni di targeting.
Cap. 7 - Regressione logistica su variabili miste per la massimizzazione della redemption: Scoring avanzato e modelli predittivi integrati.
Cap. 8 - Alberi di classificazione per la massimizzazione dei risultati delle campagne: Modelli CART, gain chart e regole decisionali.
Cap. 9 - Alberi di regressione per l’ottimizzazione delle performance commerciali: Previsione dei risultati e supporto alla pianificazione.
Cap. 10 - Customer Satisfaction nel sistema bancario: Analisi fattoriale, modelli di qualità del servizio e misurazione della fedeltà. Applicazione dell’AI nel processo di Customer Satisfaction.