Il Marketing è uno dei terreni più sfidanti in cui ogni tecnologia trova ampio margine di utilizzo.
Anche l’intelligenza artificiale diventa uno strumento molto potente per i marketer che vogliono sfruttare la potenza delle decisioni automatizzate per creare prodotti e servizi “aumentati”.
Il corso si sviluppa in due moduli:
Il primo riguarda un’introduzione doverosa su come ottenere e ‘leggere’ insights, per un processo totalmente data-driven.
Da questo si parte per un’esplorazione dei dati e degli esempi di visualizzazione più adeguata.
Il modulo si completa con l’utilizzo del canvas per fare il corretto set-up e definire in modo organico un progetto di machine learning per il marketing.
Nel secondo modulo vogliamo trasferire l’esperienza empirica e progettuale di cosa significa realizzare progetti AI driven con l’analisi di casi d’uso specifici per i campi del retail, marketing management e digital adv.

A chi è dedicato?

E’ indicato per Marketing Manager, Social Media Manager, ADV manager, Media Advisors, Brand/Product manager, E-commerce manager, Digital strategist, Community Manager e Web Content Strategist, Programmatic Specialist, Executives e Funzionari in genere del settore Marketing e dei settori IT che si occupano dello sviluppo digitale all’interno della propria azienda.

Programma

Prima parte: DATA SCIENCE IN PRACTICE
 – the 5P in digital marketing
 – from data to actionable insights
 – descriptive EDA (exploratory data analysis)
 – data visualization: cohort and conversion examples
 – customer engagement and acquisition strategies
 – Machine Learning: supervised vs unsupervised
 – How to set up a ML project: business solutions
Seconda parte: Machine Learning Marketing BUSINESS CASES
 – Customer churn (perdita clientela), segmentation
 – RFM model and clustering methods.
 – Media optimization: classification models
 – Audience targeting: look-alike models
 – Data Mgmt Platforms overview:
 • dal processo di tracking di un sito per la raccolta dati
 • attivazione di campagne data-driven in programmatic
 • analisi dell’andamento delle campagne digitali tramite modelli
avanzati (approcci bayesiani vs neural networks)
Wrap-up e brainstorming finale

I docenti:

Gianvito Siciliano

Gianvito Siciliano

Big Data/ML Engineer

Quando

Giovedi 21 Novembre 2019

Domenica 24 Novembre 2019

 

Subscription fee

tkticona

 PARTECIPAZIONE Prima parte

1 persona

  95 €

PARTECIPAZIONE Seconda parte

1 persona

  150 €

PARTECIPAZIONE Intera sessione

1 persona

  200€

Come mi iscrivo?

1- SCARICA LA SCHEDA

2 – Si aprirà la scheda di iscrizione che andrà compilata e re-inviata come da istruzioni nella stessa scheda;

3- Si riceverà conferma dell’iscrizione al corso.

Il pagamento può avvenire attraverso bonifico bancario come specificato nella scheda.

Per ogni informazione è a disposizione la chat online facendo clic in basso a destra su questo sito o scrivendo all’indirizzo email info(@)fluel.it