CESMA-Customer Experience & Social Media Analytics

Master di II livello in
Customer Experience &
Social Media Analytics

Moduli Didattici a.a. 2019-2020

Modulo 1: Generale

inizio: 4 febbraio 2020

Management Generale

Periodo: dal 4 al 21 febbraio 2020 (9gg lezione; 1 verifica)
Docenti: Sergio Cherubini, Donatella Padua, Simonetta Pattuglia e Luca Gnan

Il modulo affronta gli aspetti di base del sistema organizzativo e del marketing aziendale. Il modulo, infatti, ribadisce il fondamentale orientamento al mercato inteso sia come domanda che come concorrenza, proponendo un marketing innovativo che riesca a distinguersi in modo efficace, così da generare una total customer experience funzionale al loyalty management nel medio-lungo termine e, allo stesso tempo, idoneo ad una sostenibilità economica e finanziaria mediante alleanze strategiche (co-marketing) orizzontali e verticali. Il tutto con riguardo alle potenzialità offerte dal web, in termini di analytics e relative campagne. Inoltre, sarà illustrato il ruolo dei social media per il marketing e la comunicazione delle organizzazioni con un particolare focus su come predisporre le campagne considerando i diversi strumenti di web marketing e comunicazione (email, social media, chat) e la loro integrazione alla luce di un moderno brand management. 

Successivamente verranno trattati gli indispensabili 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.

Programma:

  • I principi fondamentali del Marketing Innovativo
  • Evoluzione del marketing verso la Stakeholder centricity
  • Loyalty management e Piano di marketing
  • Strategia di loyalty su web
  • Le campagne di marketing & communication attraverso social media, email, sms
  • 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
  • Case histories aziendali
  • 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

 

SAS Overview

Periodo: 12 febbraio 2020 (0,5 g lezione)

Docenti: docenti SAS

La lezione 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.

Programming Tools

Periodo: dal 17 febbraio al 28 febbraio 2020 (9gg lezione;1 verifica)

Docenti: Massimo Regoli

L'obiettivo del modulo è quello di introdurre gli elementi essenziali della programmazione con particolare attenzione alle procedure di web scraping e social data analysis. Si partirà con gli elementi di base di programmazione focalizzando l’attenzione sul linguaggio Python e su alcune librerie particolarmente utili per lo scopo del corso come numpy, scipy, mathplotlib, BeautifulSoup. Verrà trattato con dovuto interesse 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:

  • Fondamenti di Programmazione in Python

o   Scipy, numpy, …

  • Basi Dati

o   SQL e strutture dati

  • Case study: Social Network programming grab data from twitter stream

 

SAS Data Management

Periodo: dal 3 marzo al 13 marzo 2020 (8gg lezione; 4gg self learning; 1 verifica)

Docenti: Alessandra Barone

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. Questo corso è di preparazione per la certificazione di base in SAS.

Programma:

  • Programmazione SAS 1 (2 gg.)
  • Programmazione SAS 2 (4 gg.)
  • Programmazione SAS 2 - Case Study (2 gg.)

 

Advanced Statistical Reasoning

Periodo: dal 16 marzo al 27 marzo 2020 (10gg lezione; 1 verifica)

Docenti: Simone Borra, Roberto Rocci, Maurizio Vichi

Obiettivo del modulo è quello di fornire gli approcci metodologici avanzati per l'analisi dei dati nell’ambito del data science e dei Big Data. Verranno introdotte le tecniche di data transformation, data cleaning e gli strumenti statistici per l'analisi descrittiva dei dati. Passando all'analisi della dipendenza, verranno illustrati i modelli lineare generalizzati per analizzare la dipendenza di una variabile rispetto a un insieme di variabili esplicative. Saranno trattate le tecniche di Data Reduction, sia per le variabili sia per le unità statistiche. Saranno esposti i modelli a variabili latenti per l’analisi dell’interdipendenza.

Programma:

  • Introduzione
  • Analisi della dipendenza: modello lineare
  • Analisi della dipendenza: modelli lineari generalizzati
  • Modelli a variabili latenti: analisi fattoriale
  • Data reduction: cluster analysis e analisi in componenti principali

 

Modulo 2: Analytics

inizio: 8 aprile 2020

Data Mining & Web Mining

Periodo: dall’8 aprile al 27 aprile 2020 (7 gg lezione; 1 verifica)

Docenti: Agostino Di Ciaccio, docenti SAS

Nel modulo verranno illustrati gli elementi di base di Predictive analytics, dove si vedranno alcune tecniche statistiche di previsione utilizzate nel predictive modeling, nel machine learning e nel data mining.

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.

Successivamente, verranno descritti gli elementi di base del machine learning  e le tecniche più importanti utilizzando le librerie dedicate presenti su Python.

I partecipanti impareranno a creare diagrammi di flusso utilizzando l’insieme di tool di SAS Viya 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
  • Machine learning con Python
  • Advanced Analytics e Machine Learning in SAS Viya

Deep Learning

Periodo: dal 5 maggio all’11 maggio 2020 (5 gg lezione)

Docenti: Francesco Pugliese (Istat), Matteo Testi (Deep Learning Italia)

Nel modulo verranno illustrati i modelli di reti neuronali utilizzati nell'ambito della classificazione e previsione.

Programma:

  • Introduzione al Deep Learning
  • Computer Vision
    • Deep Learning e computer vision
    • From Convolutional Layers to Pooling layers
    • Kernal and featuremap
    • Lenet Model
    • RestNet Model
    • Use case
  • RNN
  • Recurrent Neural network
  • GRU
  • LSTM
  • Use case
  • Word Embedding
  • Sequence-to-sequence learning
  • Use Case
  • Concetti fondamentali di RL.
  • Esempi di applicazioni
  • Processi di decisione di Markov ed equazioni di Bellman
  • Risoluzione di MDP mediante dynamic programming
  • Metodo SARSA.
  • Q-learning
  • Natural Language Processing
  • Reinforcement learning

Big Data Exploration & Data Visualization

Periodo: dal 3 aprile al 21 maggio 2020 (7gg lezione)

Docenti: docenti SAS, Valeria Cardellini

 

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

Programma:

  • SAS Visual Analytics : Explorer Designer & Mobile
  • SAS Visual Statistics overview
  • Big Data, Hadoop & introduzione a Spark
  • Introduzione al data stream processing
  • Esempi aziendali

Modulo 3: Social Media Analytics

Inizio: 26 maggio 2020

Modulo 3: Social Media Analytics

Textual Analysis & Social Network Analysis

Periodo: dal 3 all’11 giugno 2020 (7 gg lezione)

Docenti: Massimo Regoli, Stella Iezzi, Livia Celardo

Si introducono i metodi e modelli di text mining, focalizzando l’attenzione sul trattamento del linguaggio naturale, sulla costruzione di risorse statistico-linguistiche e di grammatiche locali, sull’analisi del contenuto e della sentiment analysis. Il corso fornirà, inoltre, le conoscenze necessarie per utilizzare alcune librerie del software R per l’analisi automatica dei testi e il text mining (tm, twitteR, wordcloud,..) e l’interfaccia di R denominata Iramuteq, che permette Analisi multidimensionale di testi e questionari. Si vedrà come importare mediante Python dati di formato testuale. Si passa poi a fornire una conoscenza dei principali aspetti teorici e metodologici relativi all’analisi delle reti sociali (Social Network Analysis).

Infine, si illustreranno modelli e metodi per la raccolta dei dati relazionali, la costruzione di dataset, l’applicazione e l’interpretazione di misure di rete in diversi contesti. Inoltre, il corso introduce gli studenti all’uso di alcune librerie del software R per l’analisi delle reti (sna, igraph, …).

Programma:

  • Il Text Mining
  • Librerie di Python per importare dati testuali
  • Introduzione alla Social Networks Analysis


Visual Text Analytics & Forecasting

Periodo: dal 16 giugno al 19 giugno 2020 (4gg lezione, 1g e-learning)

Docenti: docenti SAS

Nel modulo viene presentata la soluzione SAS per la Text analysis. Saranno introdotti anche i principali tools per l’analisi previsiva.

  • Visual Text Analytics
  • Visual Forecasting in SAS Viya

Modulo 4: Customer Experience

Inizio: 23 giugno 2020

Modulo 4: Customer Experience

Business Solutions di SAS per la Customer Experience

Dal 23 giugno al 25 giugno 2020 (1g lezione, 2gg e-learning)

Docenti: Helenio Guiducci (SAS)

Si presenteranno 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:

  • SAS Marketing Automation: Designing and Executing Outbound Marketing Campaigns
  • Real Time Decision Management
  • SAS Customer Decision Hub – Overview and live demo of other SAS solutions:
  • Marketing Optimization
  • Real Time Decision Management
  • CI 360 Engage + Discover

Laboratori

Tre Laboratori riguardanti l'analisi dei dati, le tecniche di scraping, l'analisi dei Big Data

LAB1 - Analisi dei dati 

  • Docenti: Furio Camillo (università di Bologna)
  • Periodo: dal 31 marzo al 2 aprile 2020 (3gg laboratorio)
  • A gruppi si analizzerà un dataset reale, utilizzando le tecniche di Data Mining e Machine learning

 

LAB2 - Estrazione dati

  • Docenti: Massimo Regoli (Università di Roma Tor Vergata)
  • Periodo: 10 giugno 2020 (1g laboratorio)
  • Metodi per scaricare dati da internet, siti web, data scraping

 

LAB3 - Laboratorio di analisi di Big Data con TIM

  • Docenti: A cura di TIM
  • Periodo: dal 24 giugno al 10 luglio 2020 (3gg di incontri)
  • Lavori applicati di Churn Analysis, Forcasting, Clustering, Text Mining, Classification su campioni di dati reali di TIM

Soft Skills

2 marzo, 30 marzo, 12 maggio, 13 maggio, 26 giugno 2020

Docente: SAS (5gg lezione)

  • 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

Due giornate saranno svolte a Milano, una delle quali presso in uno studio di artisti: Argelab dove la sfida sarà quella di realizzare un'opera d'arte! Nella giornata successiva verranno analizzati i comportamenti e le dinamiche osservate durante il laboratorio.

Testimonianze Aziendali

Testimonianze aziendali: 4 maggio, 29 maggio, 12 giugno, 15 giugno, 22 giugno, 23 luglio 2020

A cura delle Aziende Partner del Master. Sono programmate 6 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, Accenture applied intelligenceTarget ReplySoft StrategyLutech, Altran, TIM e SAS organizzano sei giornate tematiche dedicate alle testimonianze aziendali.

SAS Forum 2020

14 maggio 2020

SAS Forum

Il 14 maggio 2020 è prevista, come ogni anno, la partecipazione di tutta la classe del Master CESMA al SAS Forum di Milano, appuntamento annuale con l’universo aziendale di SAS.

Certificazioni SAS

Date di esami: 25 maggio e 11 settembre 2020

Certificazioni SAS

La frequenza al Master dà la possibilità di partecipare gratuitamente a due tipi di certificazioni SAS:

  • Certificazione in Programmazione di base in SAS
  • Certificazione in SAS Viya Machine Learning

Per la prima certificazione sono previste 3gg di preparazione 23, 24 aprile e 22 maggio 2020 (l’esame è previsto per il 25 maggio 2020);

Per la seconda certificazione sono previste 3gg di preparazione: 7, 8, 9 settembre 2020 (l’esame è previsto per l’11 settembre 2020)