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SETTORE

Retail

progetto
Creazione e Manutenzione reportistica CRM
cliente

Varie Grandi Imprese Italiane

/

100M€ - 1B€

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Reporting
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CRMStrategy
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ApplicationMaintenance

Obiettivo del progetto è la creazione e la gestione di processi di produzione di report riguardanti il monitoraggio e l’analisi delle informazioni relative alla customer base (anagrafico, interazioni online, risposte a questionari) e delle informazioni relative alle performance di vendita (transato sia dei negozi fisici che dei canali online) per diverse aziende del mercato Retail e GDO.

Alcuni report vengono generati secondo modalità costanti nel tempo (è questo il caso dei report che vengono utilizzati come base di partenza per i diversi programmi di marketing elaborati dal cliente), mentre altri vengono generati solamente per un determinato periodo di tempo e per obiettivi più specifici (come, ad esempio, per l’analisi del grado di soddisfazione degli utenti relativamente ai servizi ricevuti all’interno di specifici negozi di nuova apertura).
Fra i vari report: monitoraggio del comportamento di acquisto (numero visite, scontrino medio, acquisti on line / acquisti in negozio,…), monitoraggio delle performance di vendita in relazione alle performance passate, impatto campagne loyalty, monitoraggio della customer satisfaction.

Tecnologie Utilizzate:  SAS 9.4, SAS Enterprise Guide 7.1

SETTORE

Banking

progetto
Gestione Ambienti di Produzione
cliente

Multinazionale Italiana

/

1B€+

#
ManagedServices
#
ApplicationMaintenance

L’obiettivo del progetto è di fornire e predisporre la manutenzione costante con un’operatività diurna e notturna per le infrastrutture SAS presenti.

Si tratta di circa 20 diversi ambienti che superano le settanta installazioni tra ambienti di system, sviluppo e produzione, sia in server fisici che virtuali su Linux (Redhat, HP-UX) e Windows. Dato L’elevato numero di installazioni, sono presenti praticamente tutte le soluzioni SAS, implementate in forme customizzate in base alle necessità del singolo progetto in modo da poter trarre i migliori risultati. Di questi ambienti, T4V cura la gestione sistemistica ed il monitoraggio 24/7, effettua attività di upgrade di ambienti, ad esempio dalle versioni SAS 9.4 e Viya 3.5 in single e multi-machine in ottica di implementazioni e di ottimizzazione continua, effettua le dismissioni dei server o delle installazioni che fanno riferimento alle versioni 9.2, garantendo una continua innovazione e sviluppo.

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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