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SETTORE

GDO

progetto
Analisi degli Scontrini e Performance Punti Vendita
cliente

Multinazionale Italiana

/

1B€+

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SalesForecast
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GeoIntelligence

L’esigenza del Cliente era il miglioramento della conoscenza delle dinamiche dei punti vendita a fronte delle promozioni e dei volantini.

Appartenendo al settore discount, il Cliente non disponeva di un piano di fidelizzazione attraverso carte loyalty e, pertanto, la soluzione adottata per soddisfare tale esigenza è stata quella di analizzare lo scontrinato di tutti i punti vendita incrociando questi dati con i piani promozione e i volantini.

Attraverso l’applicazione di modelli di analisi statistica relativi alla Market Basket Analysis è stato possibile raggiungere non solo l’obiettivo iniziale, ma anche tre obiettivi «secondari»:
1. la segmentazione dei clienti sulla base della composizione del carrello di acquisto e la conseguente creazione di cluster di comportamento d’acquisto
2. gli effetti di cannibalizzazione / trascinamento delle promozioni e dei volantini
3. l’analisi delle performance dei singoli punti vendita

Tecnologie utilizzate: SAS

SETTORE

Pubblica Amministrazione

progetto
Gestione Piattaforme SAS, estrazioni dati e sviluppo reportistica
cliente

Pubblica Amministrazione Centrale

/

Medio Ente Pubblico

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ApplicationMaintenance
#
ManagedServices
#
Reporting

La gestione delle piattaforme SAS del cliente si articola nel monitoraggio costante del loro corretto funzionamento, nell’intervento in caso di anomalie, nell’update dei vari componenti e nel servizio di help desk per gli utenti.

Il cliente richiede poi, a seconda delle diverse esigenze, singole estrazioni di dati (contenuti sui propri database) relativi ai consumi energetici nazionali, al fine di svolgere i controlli e le elaborazioni necessarie da comunicare alle varie authority governative. A tal fine, il cliente richiede anche che siano sviluppati e gestiti processi di produzione di report che vengano generati secondo modalità costanti nel tempo.

Tecnologie Utilizzate:  SAS 9.4, SAS Enterprise Guide 7.1, SAS Visual Analytics

30/11/21

Soft skills. Quali sono quelle competenze non misurabili necessarie a trattare nel giusto modo i Big Data e soprattutto i Big Data in T4V?

Per trattare i Big Data non c’è un unico sapere: sono diversi saperi che comunicano fra loro e all’individuo è richiesta la sfida di cogliere questa comunicazione che cambia sempre, nel tempo, negli spazi sociali e nel rinnovamento tecnologico. Ecco perchè una Soft Skill importante è innanzitutto una sana e viva curiosità! 🔹 La curiosità di imparare ed imparare sempre; imparare a sfidare il già noto, essere investigatori del dato, che cercano instancabilmente l’indizio, il perché, il come del dato e non si fermano al qui ed ora. 🔹 Una curiosità che si esprime su più livelli; tecnologico certamente ma anche di relazione con il mondo e gli eventi che ci circondano e con le persone che ci circondano: comprendere ed interrogarsi su questi mondi e capire che questi mondi sono intrecciati e collegati per creare un unico, fluido, adattabile, prezioso valore aggiunto all’interpretazione del dato.
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25/11/21

In che mondo la maturità di un'azienda incide sulla complessità delle tecniche statistiche nell'analisi del Customer Life Cycle?

Per l’analisi del customer journey e cutomer life cycle ci si avvale del supporto analitico che possiamo chiamare Data Science. La Data science è un approccio multidisciplianare, che si declina in diversi tipologie di analytics a seconda appunto della maturità di un'azienda. Gli advanced analytics ad esempio è una categoria di strumenti di cui predictive analytics e le tecniche di machine learning fanno parte.​ Troviamo poi Il deep learning, una ulteriore sottocategoria di algoritmi.
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