Dedika è una piattaforma per imparare facendo: preparare una proposta commerciale, diventare manicure o imparare a usare un nuovo strumento, per esempio. Qualunque sia il tuo obiettivo, i migliori contenuti sull’argomento esistono già. Il problema è che spesso sono in un’altra lingua, costano caro, sono sparsi in giro, non offrono esercizi pratici o fanno parte di corsi troppo lunghi per chi ha una vita frenetica. Per questo Dedika ha un metodo tutto suo: cerchiamo questi materiali ovunque si trovino, selezioniamo ciò che è utile per il tuo obiettivo, li rivediamo con il supporto di esperti sempre disponibili per chiarire dubbi e creiamo attività pratiche per farti imparare facendo. Tu sei la persona più importante nel tuo percorso e nessuno lo conosce meglio di te: scegli i contenuti e la durata del corso, se vuoi imparare online o offline e in quale formato. Può essere in video, testo, audio o riassunto. A modo tuo, solo con ciò che ha senso per te. Qui, ogni momento dedicato vale di più e arrivi più velocemente a ciò che conta davvero.

I nostri corsi includono un riassunto alla fine di ogni capitolo, dal quale puoi scaricare un PDF e stamparlo.

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Corso di CRM analytics

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Corso di CRM analytics

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Corso di CRM analytics

Padroneggi l'intero spettro dell'analisi CRM — dalla qualità dei dati e la segmentazione della clientela alla previsione del churn e alle previsioni di vendita. Questo corso Le fornisce le competenze tecniche e i framework strategici per trasformare i dati CRM grezzi in decisioni che generano ricavi. Che lavori nelle vendite, nel marketing o nelle operations, uscirà con modelli e dashboard che la Sua organizzazione potrà utilizzare immediatamente.

Dedika per aziende

Cosa imparerai:

Inizierà padroneggiando le strutture dei dati CRM, le metriche chiave e le pratiche di governance che garantiscono che la Sua analisi sia costruita su dati puliti e affidabili. Da lì, svilupperà modelli di segmentazione della clientela utilizzando l'analisi RFM e tecniche di clustering, per poi passare al territorio predittivo con modelli di churn e calcoli del customer lifetime value. Il corso copre l'analisi della pipeline di vendita, la previsione di serie temporali e la pianificazione delle quote utilizzando scenari reali di dati CRM. Imparerà inoltre a progettare dashboard che comunicano gli insight in modo chiaro agli stakeholder aziendali. Entro il capitolo finale, sarà in grado di costruire una roadmap di analisi CRM pronta per l'azienda, allineata agli obiettivi organizzativi.

Come studi in modo pratico Corso di CRM analytics

Come metti in pratica Corso di CRM analytics

Per te che sei un'azienda e vuoi formare il tuo team

Su Dedika per aziende, il corso include esercizi ed esempi personalizzati sul tuo business e secondo le esigenze della tua azienda.

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Contenuto del corso

8 Capitoli • 40 LezioniDurata tra 4 e 360 ore (decidi tu)

Capitolo 1Vedi dettagli

Fondamenti di CRM e Analytics

Lezione 1 • Cosa Fanno i Sistemi CRM
Definisce l'architettura CRM, i moduli e i meccanismi di acquisizione dati. Collega la struttura del sistema alle opportunità di analisi esplorate in tutto il capitolo.
Lezione 2 • Valore dell'Analisi nei Contesti CRM
Spiega perché l'analisi trasforma i dati CRM grezzi in decisioni aziendali. Inquadra l'argomentazione del ROI utilizzata per giustificare l'investimento in analisi.
Lezione 3 • Maturità dell'Analisi nelle Organizzazioni
Mappa la progressione dal reporting descrittivo alla strategia predittiva all'interno dei team CRM. Stabilisce le aspettative per lo sviluppo delle competenze durante il corso.
Lezione 4 • Tipi e Strutture di Dati CRM
Distingue i dati CRM strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Prepara gli studenti a gestire formati di dati diversi nel successivo lavoro analitico.
Lezione 5 • Metriche e KPI Chiave del CRM
Introduce gli indicatori di performance standard monitorati all'interno delle piattaforme CRM. Fornisce il vocabolario di misurazione utilizzato in ogni capitolo successivo.

Capitolo 2Vedi dettagli

Qualità dei Dati CRM e Governance

Lezione 1 • Framework di Data Governance
Stabilisce politiche, ruoli e strutture di responsabilità per la qualità continua dei dati. Collega la governance a programmi di analisi sostenibili.
Lezione 2 • Tecniche di Data Cleansing
Copre metodi sistematici per correggere, standardizzare e deduplicare i record CRM. Consente direttamente il calcolo accurato delle metriche nei capitoli successivi.
Lezione 3 • Fondamenti di Privacy e Compliance
Affronta la gestione del consenso, la minimizzazione dei dati e i diritti del cliente all'interno dei sistemi CRM. Garantisce che il lavoro di analisi rispetti gli obblighi di privacy applicabili.
Lezione 4 • Diagnosticare i Problemi di Qualità dei Dati
Identifica i difetti più comuni dei dati CRM e il loro impatto aziendale. Fornisce agli studenti una base nella valutazione della qualità prima di introdurre tecniche di correzione.
Lezione 5 • Misurare e Monitorare lo Stato di Salute dei Dati
Introduce scorecard e dashboard che tracciano la qualità dei dati nel tempo. Consente una governance proattiva piuttosto che una pulizia reattiva.

Capitolo 3Vedi dettagli

Analisi Descrittiva e Reporting

Lezione 1 • Reporting di Assistenza e Supporto
Copre il volume dei casi, il tempo di risoluzione e le metriche di soddisfazione del cliente nei moduli CRM di assistenza. Collega i dati dell'assistenza all'analisi complessiva dello stato di salute del cliente.
Lezione 2 • Reporting di Vendite e Pipeline
Si concentra sull'analisi delle fasi di opportunità, sui rapporti vittorie/perdite e sui report di accuratezza delle previsioni. Fornisce le basi di analisi delle vendite per il lavoro avanzato sulla pipeline successivo.
Lezione 3 • Filtrare, Raggruppare e Ordinare i Dati
Insegna filtri condizionali, raggruppamenti di campi e logiche di ordinamento per isolare i dati rilevanti. Sviluppa la precisione nella costruzione dei report utilizzata durante tutto il corso.
Lezione 4 • Principi di Progettazione delle Dashboard
Applica le best practice di visualizzazione dei dati al layout della dashboard CRM e alla selezione dei componenti. Garantisce che le dashboard comunichino insight piuttosto che mostrare semplicemente dati.
Lezione 5 • Tipi di Report e Casi d'Uso
Distingue i report tabellari, di riepilogo, a matrice e uniti all'interno delle piattaforme CRM. Abbina il formato del report a domande aziendali specifiche.

Capitolo 4Vedi dettagli

Segmentazione e Profilazione della Clientela

Lezione 1 • Fondamenti di Strategia di Segmentazione
Definisce obiettivi di segmentazione, tipi di criteri e allineamento aziendale. Stabilisce la logica strategica prima di introdurre metodi tecnici.
Lezione 2 • Profilazione Comportamentale e di Engagement
Utilizza la cronologia delle interazioni, l'utilizzo del prodotto e i dati sulle preferenze di canale per costruire profili cliente ricchi. Approfondisce la precisione del segmento oltre gli attributi demografici.
Lezione 3 • Analisi RFM nel CRM
Applica il punteggio di Recency, Frequency e Monetary per classificare e raggruppare i clienti per valore. Produce segmenti immediatamente utilizzabili per campagne di marketing e fidelizzazione.
Lezione 4 • Tecniche di Clustering per la Segmentazione
Introduce il clustering k-means e gerarchico come alternative basate sui dati ai segmenti basati su regole. Collega l'analisi descrittiva ai metodi predittivi introdotti successivamente.
Lezione 5 • Attivare i Segmenti nei Flussi di Lavoro CRM
Traduce i segmenti definiti in liste CRM, campagne e trigger di automazione. Chiude il ciclo tra analisi ed esecuzione operativa.

Capitolo 5Vedi dettagli

Analisi del Customer Lifetime Value

Lezione 1 • Modellazione Predittiva del CLV
Applica approcci probabilistici e basati su regressione per prevedere il valore futuro del cliente. Estende il CLV storico nella pianificazione strategica previsionale.
Lezione 2 • Costruire un Modello CLV Storico
Costruisce il CLV dalla cronologia delle transazioni utilizzando il valore medio dell'ordine, la frequenza di acquisto e il tasso di fidelizzazione. Fornisce un modello di base prima di introdurre estensioni predittive.
Lezione 3 • Segmentazione e Tiering del CLV
Utilizza i punteggi CLV per creare livelli di valore che guidano investimenti differenziati in servizi e marketing. Collega l'output del CLV alle competenze di segmentazione del capitolo precedente.
Lezione 4 • Monitorare e Aggiornare i Modelli CLV
Stabilisce cadenze di aggiornamento, rilevamento del drift e trigger di riaddestramento per i modelli CLV. Garantisce che i modelli rimangano accurati man mano che il comportamento del cliente evolve.
Lezione 5 • Concetti di CLV e Impatto Aziendale
Definisce il CLV, i suoi componenti e perché supera le metriche di ricavo a breve termine. Motiva il lavoro di modellazione che segue nel capitolo.

Capitolo 6Vedi dettagli

Previsione del Churn e Analisi della Fidelizzazione

Lezione 1 • Valutazione del Modello e Impostazione della Soglia
Applica precisione, recall, AUC-ROC e curve di lift per valutare le performance del modello di churn. Guida la selezione della soglia per bilanciare costo dell'intervento e churn mancato.
Lezione 2 • Definizione e Misurazione del Churn
Stabilisce il churn volontario vs. involontario, le formule del tasso di churn e la misurazione basata su coorti. Crea le definizioni precise necessarie per target di modello affidabili.
Lezione 3 • Costruzione del Modello di Previsione del Churn
Addestra modelli di regressione logistica, albero decisionale ed ensemble su dati di churn etichettati. Produce un elenco di clienti con punteggio pronto per l'azione di fidelizzazione.
Lezione 4 • Driver del Churn e Feature Engineering
Identifica i segnali comportamentali, transazionali e di servizio che precedono il churn. Traduce i dati CRM grezzi in feature predittive per l'addestramento del modello.
Lezione 5 • Progettazione della Strategia di Fidelizzazione
Converte i punteggi di churn in campagne di fidelizzazione prioritarie con offerte e canali definiti. Chiude il ciclo analitico con un'azione aziendale misurabile.

Capitolo 7Vedi dettagli

Analisi delle Vendite e Previsioni

Lezione 1 • Analisi di Quote e Territori
Utilizza le performance storiche e i dati sul potenziale di mercato per stabilire quote e territori equi. Collega gli output delle previsioni alle decisioni di pianificazione delle vendite.
Lezione 2 • Accuratezza delle Previsioni e Miglioramento Continuo
Traccia il bias di previsione, l'errore medio assoluto e le tendenze di accuratezza per migliorare le proiezioni future. Stabilisce una cultura di feedback tra l'analisi e la leadership delle vendite.
Lezione 3 • Analisi dello Stato di Salute della Pipeline
Valuta il rapporto di copertura della pipeline, i tassi di conversione tra fasi e l'invecchiamento delle trattative per diagnosticare le performance di vendita. Si basa sulle competenze di reporting della pipeline del capitolo sull'analisi descrittiva.
Lezione 4 • Metodi di Previsione nel CRM
Confronta approcci di previsione a pipeline ponderata, basata su categorie e assistita da IA. Fornisce agli studenti gli strumenti per selezionare il metodo giusto per la maturità dei dati della propria organizzazione.
Lezione 5 • Analisi delle Serie Storiche per le Vendite
Applica medie mobili, scomposizione stagionale e analisi di tendenza ai dati storici delle vendite. Fornisce le basi statistiche per proiezioni future affidabili.

Capitolo 8Vedi dettagli

Strategia Avanzata di Analisi CRM

Lezione 1 • Misurare il ROI del Programma di Analisi
Quantifica l'impatto aziendale delle iniziative di analisi CRM utilizzando metriche di ricavo, costo ed efficienza. Consente la giustificazione continua dell'investimento in analisi alla leadership.
Lezione 2 • Costruire una Roadmap per l'Analisi CRM
Struttura una roadmap di analisi in fasi, allineata alle priorità aziendali e alla maturità dei dati. Traduce la capacità tecnica in un piano strategico pronto per gli stakeholder.
Lezione 3 • Next-Best-Action e Personalizzazione
Applica la logica decisionale e i punteggi del modello per raccomandare la prossima interazione ottimale per ciascun cliente. Progredisce dall'insight descrittivo all'azione prescrittiva in tempo reale.
Lezione 4 • Modellazione di Attribuzione per il CRM
Valuta i modelli di attribuzione first-touch, last-touch e multi-touch per attribuire il credito dei ricavi tra i canali. Informa le decisioni di allocazione del budget e investimento nelle campagne.
Lezione 5 • Integrare i Modelli Analitici nel CRM
Combina gli output di CLV, churn e segmentazione in un livello unificato di customer intelligence. Dimostra come gli output dei modelli si rafforzano a vicenda per decisioni più ricche.

Certificazione

Il tuo certificato valido di completamento

Questo corso è per te:

Amministratori CRM: pronti a passare dalla gestione del sistema all'analisi dei dati.
Analisti di marketing: che desiderano collegare i dati delle campagne al valore misurabile del cliente.
Professionisti delle operations di vendita: che cercano metodi quantitativi per migliorare l'accuratezza delle previsioni.
Customer Success Manager: che mirano a prevedere il churn prima che influisca sui ricavi.
Analisti di Business Intelligence: che ampliano la loro competenza nella modellazione predittiva incentrata sul cliente.
Persone che cambiano carriera: che passano a ruoli nei dati con focus sulle piattaforme CRM.

Cosa dicono i nostri studenti

Le sue lezioni sono perfette. Ho acquistato il pacchetto annuale e finalmente ho l'opportunità di seguire diversi argomenti di mio interesse senza dover cambiare piattaforma... vi ringrazio per tutto quello che fate, vi ho già raccomandati ad altre persone...