CMR in banca e le applicazioni. Data Mining per le decisioni aziendali. Segmentazione, promozione, innovazione, retention, scori

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Franco Angeli
De Luca Amedeo
Management. I textbook per l'università e la professione
Libro in brossura
21 Aprile 2017
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CMR in banca e le applicazioni. Data Mining per le decisioni aziendali. Segmentazione, promozione, innovazione, retention, scori
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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 multicanalità - 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 è 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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