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MODULO 8

Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models

Introduce modelli utili al business, distinguendo prediction, causation, scenario planning e model risk.

Decisione

1
Intermedio 18 min

Prediction vs causation: due mondi diversi

Prediction vs causation: due mondi diversi. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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2
Intermedio 18 min

Le trappole analitiche piu comuni

Le trappole analitiche piu comuni. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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3
Intermedio 18 min

Segmentazione: da RFM a clustering ragionato

Segmentazione: da RFM a clustering ragionato. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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4
Intermedio 18 min

Customer heterogeneity e segmenti utili al business

Customer heterogeneity e segmenti utili al business. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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5
Intermedio 18 min

Churn propensity e priorita d intervento

Churn propensity e priorita d intervento. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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6
Intermedio 18 min

Survival analysis introduttiva

Survival analysis introduttiva. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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8
Intermedio 18 min

Time series decomposition per business data

Time series decomposition per business data. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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10
Intermedio 18 min

Uplift modeling: chi persuadere davvero

Uplift modeling: chi persuadere davvero. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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11
Intermedio 18 min

Propensity vs incrementality

Propensity vs incrementality. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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13
Intermedio 18 min

Multi-armed bandits per ottimizzazione continua

Multi-armed bandits per ottimizzazione continua. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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14
Intermedio 18 min

Esperimenti + modelli: come convivono

Esperimenti + modelli: come convivono. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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15
Intermedio 18 min

Recommendation e ranking: intuizione e limiti

Recommendation e ranking: intuizione e limiti. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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16
Intermedio 18 min

Model evaluation: calibration, lift, business value

Model evaluation: calibration, lift, business value. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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17
Intermedio 18 min

Drift, model decay e monitoraggio

Drift, model decay e monitoraggio. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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Analisi

7
Intermedio 22 min

Forecasting: trend, seasonality, noise

Forecasting: trend, seasonality, noise. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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9
Intermedio 22 min

Scenario planning e forecasting decisionale

Scenario planning e forecasting decisionale. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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12
Intermedio 22 min

Bayesian updating per marketing decisions

Bayesian updating per marketing decisions. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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Fondamenti Critici

18
Intermedio 18 min

Etica, bias e model risk management

Etica, bias e model risk management. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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Caso Studio

19
Intermedio 28 min

Caso studio: growth model end-to-end

Caso studio: growth model end-to-end. Lezione core del modulo Marketing Data Science, Forecasting e Decision Models con problema reale, modello concettuale, formalizzazione rigorosa, caso applicato, lab a 3 livelli e checkpoint finale.

Prerequisiti: 1

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