CESMA-Customer Experience & Social Media Analytics

Master di II livello in
Customer Experience &
Social Media Analytics

Moduli Didattici a a 2016-17

Modulo 1: Generale
3-5 aprile e 26-28 aprile 2017

Management Generale
Periodo: dal 7 al 15 febbraio 2017 (7gg lezione; 2gg self learning; 1g verifica)
Docenti: Sergio Cherubini, Luca Gnan, Donatella Padua

Il modulo affronta gli aspetti di base del sistema organizzativo e del marketing aziendale. Tratterà gli aspetti di analisi e progettazione dell'assetto organizzativo aziendale nelle sue principali dimensioni: la formalizzazione, la gerarchia, la specializzazione, la tecnologia, l'ambiente e la cultura. Particolare enfasi verrà data al disegno dei sistemi informativi, in modo da fornire gli elementi di base e gli strumenti concettuali utili a comprendere le logiche di progettazione, di funzionamento e di gestione delle architetture degli stessi. Verranno poi trattati i principi del marketing innovativo, l'evoluzione del marketing verso strategie di stakeholder centricity  e, infine, i principi che regolano il loyalty management.

Programma:

  • Organizzazione aziendale e sistemi informativi; L'analisi e la progettazione organizzativa
  • I principali sistemi informativi; Le enterprise application; I decision support system
  • La gestione dei dati e della conoscenza; La progettazione dei sistemi informativi
  • I principi fondamentali del Marketing Innovativo
  • Evoluzione del marketing verso la Stakeholder centricity
  • Loyalty management

SAS Overview
Periodo: 16 febbraio 2017 (1g lezione)
Docenti: docenti SAS

Il modulo introduce lo studente all’”universo” SAS e ai primi elementi di programmazione. Si forniranno le specifiche per seguire un corso di elearning sulla programmazione base di SAS.

SAS Data Management
Periodo: dal 20 febbraio al 2 marzo 2017 (7gg lezione; 2gg e-learning; 2gg self learning)
Docenti: docenti SAS

Obiettivo del modulo è rendere autonomi i partecipanti nell’utilizzo degli strumenti, linguaggi e ambienti SAS utilizzati per le attività di accesso, gestione, organizzazione dei dati e per la preparazione di modelli e flussi destinati al trattamento ed analisi delle informazioni in essi contenuti, attraverso le componenti SAS di Business Analytics.

Programma:

Programmazione SAS 1 (1 gg.)
Programmazione SAS 2 (3 gg.)
SQL con SAS (1 g.)
SAS Enterprise Guide: query e reporting (2 gg.)

Database Query Languages
Periodo: dal 6 al 14 marzo 2017 (7gg lezione; 2gg self learning; 1g verifica)
Docenti: Massimo Regoli

L'obiettivo del modulo è quello di fornire gli elementi essenziali della tecnologia informatica. Si parte con gli elementi di base degli ambienti e dei sistemi operativi sia commerciali sia open source. Si introducono poi i fondamenti di programmazione e attraverso alcuni case study si mostrerà come l’intervento umano possa caratterizzare e specializzare prodotti di tipo “general purpose” commerciali e non. Verrà trattato in particolare il mondo delle Basi Dati con necessari accenni a SQL e alle Strutture Dati per concludere con la progettazione di un sistema informativo semplice.

Programma:

  • Ambienti e sistemi operativi
  • Fondamenti di Programmazione
  • Basi Dati 
  • SQL e strutture dati 
  • Progettazione di un sistema informativo 

Statistica per il Management
Periodo: dal 21 marzo al 31 marzo 2017 (9gg lezione; 2gg self learning; 1g verifica)
Docenti: Antonio Gattone, Maurizio Vichi, Roberto Rocci

Obiettivo del modulo è quello di fornire gli strumenti di base per l'analisi dei dati per il management. Verranno introdotte le tecniche di data transformationdata cleaning e gli strumenti statistici per l'analisi descrittiva dei dati. Passando all'analisi multivariata dei dati, verranno illustrati i modelli lineare generalizzati per analizzare la dipendenza di una variabile rispetto a un insieme di variabili esplicative. Saranno trattate l'analisi in Componenti Principali e l'analisi delle corrispondenze multiple per l'analisi dell'interdipendenza tra variabili quantitative o qualitative e per il data reduction. Un approfondimento sarà dedicato alla cluster analysis e all’analisi discriminante come tecniche utili alla segmentazione dei clienti e. Infine, verranno introdotti gli elementi di base di statistical learning.

Programma:

  • Analisi della dipendenza mediante i modelli di regressione lineare
  • Cluster Analysis e Analisi discriminante
  • Modelli Logit e Probit e Modelli Lineari Generalizzati
  • Analisi dell'interdipendenza e data reduction mediante fattori latenti, componenti principali e corrispondenze
Modulo 2: Analytics
Dal 12 aprile al 12 maggio 2017

Data Mining & Web Mining
Periodo: dal 12 al 20 aprile 2017 (5gg lezione)
Docenti: Agostino Di Ciaccio, docenti SAS

Nel modulo verranno illustrati i metodi statistici avanzati utili ad analizzare database aziendali di grosse dimensioni. Si partirà dal Data Mining per le decisioni aziendali, descrivendo i metodi di apprendimento supervisionato e non, i metodi di selezione del modello e quelli per valutare le capacità di previsione. Si passerà poi alle tecniche utili all'analisi di dati provenienti da reti sociali, da comportamenti di navigazione in rete, come il Web Marketing.

I partecipanti impareranno a creare diagrammi di flusso utilizzando l’insieme di tool di SAS Enterprise Miner sia per il pattern discovery (segmentazione, associazione e analisi di sequenza) sia per la costruzione di modelli predittivi (albero di decisione, di regressione e modelli di reti neurali).

Programma:

  • Metodi di apprendimento supervisionato
  • Metodi di apprendimento non supervisionato
  • Tecniche di selezione e valutazione del modello
  • Tecniche di Web Marketing
  • SAS Enterprise Miner

Big Data Exploration & Data Visualization
Periodo: dal 5 al 12 maggio 2017 (6gg lezione)
Docenti: Valeria Cardellini, docenti SAS

In questo modulo saranno introdotti i concetti relativi ad ambienti tipici del mondo dei Big Data e in particolare ad Hadoop. Verrà poi presentata la soluzione Visual Analytics per l’analisi esplorativa e visuale dei dati con esempi concreti di utilizzo degli strumenti di analisi visuali applicate ai dati Sales&Marketing; 

Programma:

  • Big Data & Hadoop
  • SAS Visual Analytics : Explorer Designer & Mobile
  • SAS Visual Statistics overview
  • Esempi aziendali
Modulo 3: Social Media Analytics
Dal 17 maggio al 7 giugno 2017

L’impresa e i Social Media & Textual Analysis
Periodo: dal 17 al 26 maggio 2017 (5gg lezione)
Docenti: Simonetta Pattuglia, Stella Iezzi, docenti SAS  

Si illustrano quali sono e a cosa servono i social media e i social networks nell’ambito dell’impresa sie per il marketing sia per la comunicazione. Si introducono le nozioni di base dell’analisi testuale. Infine, sono presentate le componenti SAS comunemente utilizzate per la realizzazione di analisi di dati testuali e provenienti dal mondo dei social media

Programma:

  • L’uso dei social media e i social networks in ambito aziendale
  • L’analisi dei dati testuali
  • SAS Enterprise Miner  - Text Miner

Sentiment Analysis & Social Networks
Periodo: dal 29 maggio al 6 giugno 2017 (6gg lezione)
Docenti: Stella Iezzi, docenti SAS

Nel modulo sono presentate le componenti SAS comunemente utilizzate per la misurazione del “sentiment” della clientela. Si passa poi ad introdurre l’analisi delle reti sociali e i principali indici utilizzati per descrivere le reti. Infine saranno presentati dei case history aziendali.

Programma:

  • SAS Sentiment Analysis
  • Introduzione alla Social Networks Analysis
  • Case history aziendali
Modulo 4: Customer Experience
Dal 13 giugno al 23 giugno 2017

Campagne di Marketing
Periodo: dal 12 al 16 giugno 2017 (5gg lezione)
Docenti: Simonetta Pattuglia, docenti SAS

L’obiettivo è quello di illustrare come predisporre le campagne considerando i diversi strumenti di comunicazione (email, social media, sms) e la loro integrazione alla luce di un moderno brand management. Si passa poi a presentare le Business Solutions di SAS che vengono utilizzate nell’ambito della Customer Experience. In particolare, verrà approfondita la piattaforma applicativa SAS per la gestione, pianificazione, esecuzione e monitoraggio di campagne di marketing personalizzate, multistage, multicanale

Programma:

  • Le campagne di social media marketing and communication
  • La forma conversazionale della comunicazione per il consumatore
  • Il processo di branding per l’organizzazione
  • I principali KPIs nel social media and networks marketing - L'ascolto integrato e il monitoraggio
  • SAS Marketing Automation: Designing and Executing Outbound Marketing Campaigns
  • SAS Marketing Optimization: Maximizing Campaign Efficiency

Real Time Decision Management
Periodo: dal 20 al 23 giugno 2017 (4gg lezione)
Docenti: Simonetta Pattuglia,  docenti SAS

Questo modulo tratta il marketing applicato ai nuovi canali mediatici servendosi delle nuove tecnologie digitali e alle implicazioni economiche e di privacy che questo uso comporta. Quindi, da come implementare strategie efficaci di Digital Marketing, E-Commerce e CRM fino alla Multichannel Customer Care. Viene approfondito il sistema di comunicazione nelle organizzazioni attraverso l’analisi, in particolare, delle piattaforme digitali e della nuova tecnologie mobile.Verrà approfondita la piattaforma applicativa SAS per la gestione, pianificazione, esecuzione e monitoraggio di campagne di marketing personalizzate, multistage, multicanale e in real time, basate su web service.

Programma:

  • Customer Journey e Customer Experience nei Social Media and Networks
  • Integrazione canali online e offline
  • I nuovi point of touch. La dimensione high tech high touch
  • Analisi dei comportamenti d’acquisto sui nuovi media
  • Il CRM e i social media and networks
  • SAS Real Time Decision Manager: Creating and Managing Campaigns
Laboratori
Dal 3 aprile 26 aprile

LAB1

Docenti: Simone Borra, Massimo Regoli
Periodo: dal 3 al 5 aprile 2017 (3gg laboratorio)
A gruppi si analizzerà un dataset reale, utilizzando le tecniche informatiche e i metodi statistici  

LAB2

Docenti: consulenti di BID Consulting
Periodo: dal 26 al 28 aprile 2017 (3gg laboratorio)
A gruppi si analizzerà un dataset reale, utilizzando le di Data Mining  e Machine learning

Testimonianze Aziendali
Organizzate da Accenture Digital: 21 aprile; 15 maggio; 7 giugno; 26 giugno 2017

A cura di Accenture Analytics sono programmate 4 giornate di testimonianze aziendali.

Durante il percorso didattico viene offerta agli studenti la possibilità di dare uno sguardo al mondo reale attraverso le numerose testimonianze di aziende e professionisti chiamati a presentare le strategie e soluzioni adottate nel loro settore. All'interno di questa attività, Vincenzo Aloisio organizza quattro giornate tematiche dedicate alle testimonianze aziendali.

Case History riguardanti:

  1. Data Mining & Web Mining - 21 aprile 2017

Argomenti trattati da Marco Pizziol di Accenture

  • Racing Data Analytics for Ducati Corse
  • Blackbox Analytics in Insurance
  • Customer Segmentation in Finance
  1. Big Data - 15 maggio 2017

Argomenti trattati da Pietro Martone e Marco Massari, Matteo Valvo di Accenture:

  • Lab: Customer Segmentation -> si propone un progetto di customer segmentation in ambito telco, attualmente nelle sue fasi iniziali, aprendo la discussione con i ragazzi per definire le diverse possibilità di approccio. Obiettivo del laboratorio è condividere con i ragazzi come si svolge nella pratica il lavoro di del Data Scientist.
  • Case Study: Network Customer Experience -> come correlare la soddisfazione del cliente agli indicatori tecnici di fornitura del servizio telefonico
  • Case Study: Racing Data Analytics -> la nostra esperienza di advanced analytics nel mondo delle corse motociclistiche
  • Big Data e Visual Analytics Functional Components -> breve descrizione delle tecnologie a supporto del Data Scientist
  1.  Customer Experience - 7 giugno 2017
  • Contextual marketing
  1. Social Media Analytics- 26 giugno 2017
  • Web Analytics and Conversion Optimization
Soft Skills
17 febbraio; 3 marzo; 7 aprile; 19 maggio 2017

Le giornate hanno lo scopo di illustrare agli studenti come lavorare in  gruppo, come preparare presentazioni e come affrontare l’entrata nel mondo del lavoro.

Programma:  Teamwork, negotiation, public speaking

Certificazione SAS
novembre 2017
  • Corso di preparazione alla Certificazione SAS Enterprise Miner 7 (2 gg.)
  • Esame di certificazione (1 gg.)