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Raffaello 1520-1483.

Roma, Scuderie del Quirinale, March 5 - June 2, 2020.
Edited by Faietti M. and Lafranconi M.
Milano, 2020; paperback, pp. 544, 400 col. ill., cm 22x28.
(Cataloghi di Arte Antica).

cover price: € 46.00

Raffaello 1520-1483.

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Raffaello 1520-1483.

Roma, Scuderie del Quirinale, March 5 - June 2, 2020.
Edited by Faietti M. and Lafranconi M.
Milano, 2020; paperback, pp. 544, 400 col. ill., cm 22x28.
(Cataloghi di Arte Antica).

FREE (cover price: € 46.00)

Raffaello 1520-1483.

Da Raffaello a Goya... da Van Gogh a Picasso. 50 dipinti dal Museu de Arte di San Paolo del Brasile

Trento, Palazzo delle Albere, September 18 - November 15, 1987.
Edited by Camesasca E.
Milano, 1987; paperback, pp. 240, b/w and col. ill., tavv., cm 23x27.
(Grandi Mostre).

FREE (cover price: € 25.00)

Da Raffaello a Goya... da Van Gogh a Picasso. 50 dipinti dal Museu de Arte di San Paolo del Brasile

Alla mensa del Signore. Capolavori della pittura europea da Raffaello a Tiepolo

Edited by Giovanni Morello.
Torino, 2011; paperback, pp. 256, b/w ill., 111 col. plates, cm 24x28.

FREE (cover price: € 35.00)

Alla mensa del Signore. Capolavori della pittura europea da Raffaello a Tiepolo

Raffaello

Milano, 1990; paperback, pp. 118, col. ill., col. plates, cm 23x27.
(Grandi Tascabili Economici. 0009.).

FREE (cover price: € 15.00)

Raffaello

Miseria e nobiltà. Gaetano Costa, la cucina dei contrasti

Milano, 2013; paperback, pp. 128, ill., cm 15x19.
(Chef!).

FREE (cover price: € 12.90)

Miseria e nobiltà. Gaetano Costa, la cucina dei contrasti

La cucina vip. Alessandro Circiello, le ricette per le star

Milano, 2013; paperback, pp. 128, ill., cm 15x19.
(Chef!).

FREE (cover price: € 12.90)

La cucina vip. Alessandro Circiello, le ricette per le star

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Il CMR in banca e le applicazioni. Data Mining per le decisioni aziendali. Segmentazione, promozione, innovazione, retention, scoring

Franco Angeli

Milano, 2017; paperback, pp. 364, cm 17x24.
(Management. I Textbook per l'Università e la Professione. 39).
(Management. I testBooks univ. e profess. 39).

series: Management. I Textbook per l'Università e la Professione

ISBN: 88-917-5125-1 - EAN13: 9788891751256

Languages:  italian text  

Weight: 0.5 kg


La globalizzazione dei mercati, la crisi economico-finanziaria, l'ingresso di nuovi operatori, la rivoluzione digitale, ecc., stanno modificando in modo dirompente l'arena competitiva del settore bancario. Quotidianamente le Banche acquisiscono - tramite la multicanalità - grandi masse di dati (Big Data), la cui analisi (Data Mining) consente di estrarre sulla clientela preziose informazioni, da trasformare in conoscenza e poi in profitto: il Customer Relationship Mangement (CRM) costituisce oggi il cardine del rapporto impresa-cliente. Nel volume si presentano operativamente le applicazioni dei nuovi strumenti di CRM analitico, in grado di ottimizzare l'offerta dei prodotti ed i processi aziendali della Banca innovativa e competitiva. L'opera è strutturata in cinque parti e 17 capitoli. Parte I. Data mining, Crm e Vendite: Big Data, Data mining e Crm; Segmentazione descrittiva e comportamentale della clientela; Market basket analysis per il cross-selling. Parte II. Promozione e massimizzazione della redemption: ottimizzazione della resa di una promozione (con la regressione logistica e gli alberi decisionali). Parte III. Innovazione e Customer satisfaction: lancio di nuovi prodotti con la Conjont analysis (Polizza vita, Mutuo ipotecario, Carta Pay Pass); valutazione della Customer Satisfacton. Parte IV. Churn analysis e Retention: predizione dei Clienti a rischio di abbandono. Parte V. Rischio creditizio nel retail e nel corporate e valutazione della tolleranza al rischio finanziario dei Clienti (questionario MiFID). Il volume si indirizza ai manager e ai quadri coinvolti nel CRM della Banca; agli Analisti di mercato; ai Customer service manager; ai Responsabili della comunicazione; ai Marketing manager; ai BI Analyst; agli Studenti dei corsi di laurea di Scienze Statistiche, Marketing e Comunicazione e dei Master in Data Science e in Big Data.

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