dc.contributor.advisor |
Favaretto, Daniela |
it_IT |
dc.contributor.author |
Genua, Eleonora <1995> |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2021-04-11 |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2021-07-21T07:23:58Z |
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dc.date.issued |
2021-04-29 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10579/18774 |
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dc.description.abstract |
L’evoluzione del mondo del retail e i costanti progressi della tecnologia hanno portato alla definizione di diverse strategie di canale e di business per le aziende.
Il modello a cui aspirare è quello dell’omnicanalità che garantisce al consumatore un’esperienza fluida e senza punti di frizione tra i diversi touch points offerti dall’azienda, online e offline.
Tale strategia richiede un’attenta raccolta dei dati provenienti da tutti i punti di contatto, tramite differenti e integrate tecnologie, con l’obiettivo di analizzare i comportamenti dei clienti, comprendere le loro necessità e definire un piano di contatto.
Il CRM e il data analytics permettono di raccogliere e analizzare le informazioni così da poter aumentare la probabilità di ingaggio dei clienti tramite azioni mirate e definite in base ai loro interessi e comportamenti di consumo.
Fatte le suddette considerazioni, l'elaborato si concentrerà in una prima parte sull'evoluzione del mondo retail con particolare focus sul fashion, per poi andare a soffermarsi sul CRM come strumento a supporto delle decisioni aziendali, sul ruolo dei Big Data e delle tecniche di machine learning e in particolare sulla clusterizzazione.
L'elaborato si concluderà con il caso aziendale e lo svolgimento della cluster analysis relativa ai clienti fidelizzati del brand, effettuata tramite la piattaforma analitica KNIME. |
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dc.language.iso |
it |
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dc.publisher |
Università Ca' Foscari Venezia |
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dc.rights |
© Eleonora Genua, 2021 |
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dc.title |
Big Data e Customer Centricity: il CRM a supporto delle strategie di business tramite tecniche di datamining e clusterizzazione |
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dc.title.alternative |
Big Data e Customer Centricity: il CRM a supporto delle strategie di business tramite tecniche di datamining e clusterizzazione |
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dc.type |
Master's Degree Thesis |
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dc.degree.name |
Marketing e comunicazione |
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dc.degree.level |
Laurea magistrale |
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dc.degree.grantor |
Dipartimento di Management |
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dc.description.academicyear |
2019-2020, sessione straordinaria LM |
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dc.rights.accessrights |
closedAccess |
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dc.thesis.matricno |
873240 |
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dc.subject.miur |
SECS-S/03 STATISTICA ECONOMICA |
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dc.description.note |
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dc.degree.discipline |
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dc.contributor.co-advisor |
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dc.date.embargoend |
10000-01-01 |
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dc.provenance.upload |
Eleonora Genua (873240@stud.unive.it), 2021-04-11 |
it_IT |
dc.provenance.plagiarycheck |
Daniela Favaretto (favaret@unive.it), 2021-04-26 |
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