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 Customer Engagement Analytics

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Corso di Customer Engagement Analytics

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Corso di Customer Engagement Analytics

Padroneggi l'intero spettro dell'analisi dell'engagement del cliente — dalle pipeline di dati e la modellazione predittiva all'attribuzione omnicanale e al reporting esecutivo. Questo corso fornisce agli analisti e ai professionisti del marketing le competenze tecniche e i quadri strategici per trasformare i dati grezzi dei clienti in una crescita aziendale misurabile. Se lavora con i dati dei clienti e desidera che le sue intuizioni guidino decisioni reali, è qui che deve iniziare.

Dedika per aziende

Cosa imparerai:

Imparerà a raccogliere, pulire e strutturare i dati di engagement provenienti da sistemi CRM, comportamento web, sondaggi e canali offline. Costruirà segmenti di clientela utilizzando algoritmi di clustering e analisi RFM e poi applicherà modelli predittivi per prevedere il churn e la conversione. Il corso copre la progettazione di test A/B, i metodi di inferenza causale e l'attribuzione omnicanale in modo che possa misurare cosa funziona effettivamente. Svilupperà inoltre dashboard esecutive, quadri di misurazione del ROI e tecniche di data storytelling che mettono l'analisi nelle mani dei decisori. Alla fine, avrà le competenze per guidare un programma di analisi dell'engagement del cliente end-to-end.

Come studi in modo pratico Corso di Customer Engagement Analytics

Come metti in pratica Corso di Customer Engagement 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 Customer Engagement Analytics

Lezione 1 • Fonti Dati per l'Engagement Analytics
Cataloga le fonti dati di prima, seconda e terza parte rilevanti per l'engagement. Prepara gli studenti a valutare la disponibilità e la qualità dei dati.
Lezione 2 • Definire il Customer Engagement
Stabilisce cosa significa customer engagement attraverso i canali e i touchpoint. Fondamenta il lavoro analitico successivo su una definizione condivisa e precisa.
Lezione 3 • Metriche Fondamentali di Engagement
Introduce i KPI fondamentali utilizzati per misurare la qualità e la quantità dell'engagement. Fornisce il vocabolario di misurazione utilizzato durante tutto il corso.
Lezione 4 • Etica e Fondamenti di Data Governance
Tratta consenso, principi di privacy e uso responsabile dei dati nell'analisi. Assicura che gli studenti applichino standard etici fin dall'inizio di qualsiasi progetto.
Lezione 5 • Panoramica del Panorama Analitico
Mappa l'ecosistema analitico dai metodi descrittivi a quelli prescrittivi. Posiziona la customer engagement analytics all'interno della più ampia strategia dei dati.

Capitolo 2Vedi dettagli

Raccolta Dati e Progettazione della Pipeline

Lezione 1 • Metodi di Acquisizione Dati
Tratta i modelli di acquisizione batch, streaming e basati su API per i dati di engagement. Gli studenti selezionano il metodo di acquisizione giusto per ogni tipo di fonte dati.
Lezione 2 • Orchestrazione e Monitoraggio della Pipeline
Insegna la pianificazione, la gestione delle dipendenze e gli avvisi per le pipeline di dati. Gli studenti possono mantenere flussi di dati affidabili che supportano analisi continue.
Lezione 3 • Qualità e Validazione dei Dati
Definisce le dimensioni della qualità dei dati e i metodi per rilevare e risolvere i problemi. Assicura che gli analisti si fidino dei dati prima di trarre conclusioni.
Lezione 4 • Archiviazione e Data Warehousing
Introduce le architetture di data warehouse e data lake per i dati di engagement. Collega le decisioni di archiviazione alle prestazioni delle query e alla flessibilità analitica.
Lezione 5 • Tracciamento Eventi e Strumentazione
Spiega come definire e catturare gli eventi utente attraverso i prodotti digitali. Abilita direttamente la raccolta dati necessaria per tutte le analisi a valle.

Capitolo 3Vedi dettagli

Analisi Esplorativa dei Dati di Engagement

Lezione 1 • Generazione e Test di Ipotesi
Guida gli studenti dalle osservazioni esplorative alle ipotesi verificabili. Li prepara per la sperimentazione controllata trattata nei capitoli successivi.
Lezione 2 • Principi di Visualizzazione dei Dati
Tratta la scelta del grafico, la codifica visiva e lo storytelling con i dati di engagement. Consente agli analisti di comunicare i risultati in modo chiaro a pubblici diversi.
Lezione 3 • Analisi del Funnel
Insegna la costruzione passo-passo del funnel di conversione e la diagnosi degli abbandoni. Collega le intuizioni del funnel a opportunità concrete di miglioramento dell'engagement.
Lezione 4 • Statistica Descrittiva per l'Engagement
Applica misure di tendenza centrale, dispersione e distribuzione alle metriche di engagement. Costruisce l'intuizione statistica necessaria per tutto il lavoro analitico successivo.
Lezione 5 • Analisi per Coorti e Basata sul Tempo
Introduce la costruzione di coorti e il tracciamento longitudinale del comportamento di engagement. Rivela come l'engagement evolve nel tempo per gruppi di utenti distinti.

Capitolo 4Vedi dettagli

Tecniche di Segmentazione della Clientela

Lezione 1 • Segmentazione RFM e Basata sul Valore
Applica l'analisi di recency, frequency e monetary per classificare il valore del cliente. Produce segmenti di alto valore che danno priorità agli sforzi di retention e upsell.
Lezione 2 • Monitoraggio e Aggiornamento dei Segmenti
Stabilisce processi per tracciare la stabilità dei segmenti e aggiornare le definizioni nel tempo. Previene che il decadimento dei segmenti comprometta l'accuratezza del targeting.
Lezione 3 • Sviluppo di Personas dai Segmenti
Traduce i segmenti quantitativi in personas narrative per l'uso interfunzionale. Collega l'output analitico e i team di strategia di marketing o di prodotto.
Lezione 4 • Strategia e Progettazione della Segmentazione
Definisce obiettivi e criteri di segmentazione allineati con gli obiettivi di business. Assicura che i segmenti siano attuabili, misurabili e strategicamente rilevanti.
Lezione 5 • Metodi di Clustering Comportamentale
Utilizza il machine learning non supervisionato per raggruppare i clienti per modelli comportamentali. Si estende oltre la segmentazione basata su regole per scoprire tipi di clienti latenti.

Capitolo 5Vedi dettagli

Modellazione Predittiva per l'Engagement

Lezione 1 • Modellazione della Propensione e della Conversione
Stima la probabilità che un cliente compia un'azione desiderata. Supporta la prioritizzazione delle attività di outreach e personalizzazione.
Lezione 2 • Predizione della Next Best Action
Combina più modelli per raccomandare l'azione di engagement ottimale per cliente. Integra gli output predittivi in sistemi decisionali in tempo reale.
Lezione 3 • Fondamenti della Modellazione Predittiva
Introduce i concetti di apprendimento supervisionato e il flusso di lavoro di modellazione per i risultati di engagement. Stabilisce le basi per tutte le tecniche predittive in questo capitolo.
Lezione 4 • Validazione e Governance del Modello
Tratta il monitoraggio delle performance, i trigger di riaddestramento e gli standard di documentazione del modello. Assicura che i modelli rimangano accurati e verificabili in produzione.
Lezione 5 • Modelli di Predizione del Churn
Costruisce modelli di classificazione per identificare i clienti a rischio di disimpegno. Abilita campagne di retention proattive prima che il churn si verifichi.

Capitolo 6Vedi dettagli

Sperimentazione e Analisi Causale

Lezione 1 • Significatività Statistica e Potenza
Spiega i p-value, gli intervalli di confidenza e la potenza statistica nell'analisi degli esperimenti. Previene che falsi positivi e test a bassa potenza inducano in errore le decisioni.
Lezione 2 • Test Multivariato e Sequenziale
Estende i test A/B a variabili multiple e regole di arresto adattive. Abilita programmi di sperimentazione più rapidi e complessi.
Lezione 3 • Governance e Cultura della Sperimentazione
Stabilisce processi per la documentazione, la revisione e l'apprendimento organizzativo degli esperimenti. Scala la sperimentazione da test individuali a un programma sistematico.
Lezione 4 • Metodi Quasi-Sperimentali
Introduce la differenza nelle differenze, la regressione discontinua e i controlli sintetici. Abilita l'inferenza causale quando gli esperimenti randomizzati non sono fattibili.
Lezione 5 • Principi di Progettazione dei Test A/B
Tratta la randomizzazione, la costruzione del gruppo di controllo e la formulazione delle ipotesi per i test A/B. Assicura che gli esperimenti producano stime causali valide e non distorte.

Capitolo 7Vedi dettagli

Misurazione dell'Engagement Omnicanale

Lezione 1 • Modellazione dell'Attribuzione
Confronta modelli di attribuzione basati su regole e data-driven per i touchpoint di engagement. Abilita un'accurata assegnazione del credito lungo il customer journey.
Lezione 2 • Integrazione dei Dati Cross-Canale
Unisce i dati di engagement da canali eterogenei in un record cliente unificato. Risolve l'identità attraverso i sistemi per abilitare un'analisi olistica.
Lezione 3 • Mappatura del Customer Journey con i Dati
Ricostruisce i customer journey reali dai dati a livello di evento per identificare attriti e soddisfazione. Collega le intuizioni del journey a miglioramenti mirati dell'engagement.
Lezione 4 • Metriche di Engagement Offline e In-Store
Integra i dati del punto vendita, fedeltà e posizione nel quadro di engagement analytics. Completa il quadro omnicanale per le aziende con presenza fisica.
Lezione 5 • Analisi di Email e Notifiche Push
Misura i tassi di apertura, click-through e l'engagement a valle per i canali di messaggistica. Ottimizza le decisioni su tempistica, contenuto e frequenza di invio.

Capitolo 8Vedi dettagli

Analisi Strategica e Impatto di Business

Lezione 1 • Dashboard e Reportistica per Executive
Progetta dashboard concise e orientate alle decisioni per il pubblico della leadership senior. Assicura che gli insight analitici guidino un'azione strategica tempestiva.
Lezione 2 • Collaborazione Analitica Interfunzionale
Stabilisce flussi di lavoro per condividere insight di engagement con i team di marketing, prodotto e servizio. Massimizza l'impatto organizzativo degli output analitici.
Lezione 3 • Misurazione del ROI dei Programmi di Engagement
Quantifica il ritorno finanziario delle iniziative di engagement utilizzando una misurazione controllata. Giustifica l'investimento in analisi e guida le decisioni di allocazione delle risorse.
Lezione 4 • Costruire una Cultura Data-Driven
Integra il processo decisionale basato sui dati nei processi organizzativi e nel comportamento della leadership. Sostiene il vantaggio competitivo a lungo termine attraverso la capacità analitica.
Lezione 5 • Roadmap di Engagement Analytics
Costruisce una roadmap analitica a fasi allineata alle priorità di business e al livello di maturità. Guida le organizzazioni dalla reportistica reattiva a un engagement proattivo e predittivo.

Certificazione

Il tuo certificato valido di completamento

Questo corso è per te:

Analista di marketing: desidera andare oltre le dashboard per un lavoro predittivo e strategico.
Responsabile CRM: necessita di quadri analitici per giustificare e migliorare i programmi di fidelizzazione.
Product manager: cerca competenze sui dati per comprendere e influenzare profondamente l'engagement degli utenti.
Professionista di business intelligence: intende specializzarsi in applicazioni di analisi focalizzate sul cliente.
Persona in transizione di carriera da vendite o operations: pronta a spostarsi in un ruolo di analisi data-driven.
Stratega digitale: desidera collegare il comportamento omnicanale del cliente a risultati aziendali concreti.

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...