Il Clustering Fatto Bene: Guida Completa per Marketer e Data Scientist

Il clustering dei dati è una pratica sempre più diffusa tra i marketer, soprattutto con l’avvento di strumenti avanzati come ChatGPT che permettono di eseguire analisi direttamente in Excel. Sebbene questa tecnica sia estremamente utile per varie applicazioni, come l’analisi comportamentale e la segmentazione dei clienti, è necessario capire come funziona un algoritmo di clustering

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Dalle Parole ai Dati: Scoprire con l’AI Insight Nascosti nella Voce

L’innovazione tecnologica ci ha abituati a interagire con dispositivi in modi sempre più naturali e intuitivi. Tra questi, la voce è diventata uno strumento fondamentale non solo per comunicare, ma anche per ottenere informazioni preziose. Immagina di poter analizzare una registrazione audio e, grazie all’intelligenza artificiale (AI), estrarre insight significativi. Questo è il cuore di

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Automatizzare il Processo di Raccolta Dati per Addestrare un Chatbot Intelligente

Il Caso di Studio: L’Esigenza del Cliente Il progetto nasce dalla necessità di un nostro cliente, proprietario di un sito di viaggi che offre circa 170 villaggi estivi. Il cliente voleva fornire agli utenti tutte le informazioni necessarie sui villaggi turistici direttamente nella chat del sito, sfruttando un visore per la visualizzazione delle immagini. Non

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Automatizzare la Segmentazione dei Clienti con l’Analisi RFM Utilizzando Python

Un metodo efficace per ottenere una segmentazione dettagliata dei clienti è l’analisi RFM (Recency, Frequency, Monetary). Automatizzare questo processo utilizzando Python non solo migliora l’efficienza operativa, ma assicura anche coerenza e precisione nella gestione dei dati. In questo articolo, esploreremo come automatizzare l’intero processo di segmentazione RFM e integrare i risultati con piattaforme di automazione

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Le Tendenze di Acquisto: Un’Analisi Basata sulle Catene di Markov

Introduzione Qual è la tendenza di acquisto dei nostri clienti? Cosa acquistano nei giorni successivi all’acquisto di noi specifico prodotto? Mediamente dopo quanti giorni? Ecco alcune domande che si pone un Digital Strategist per comprendere meglio il comportamento di acquisto dei clienti e attuare una strategia proattiva in modo da anticipare le tendenze. Questo articolo

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Utilizzare il Machine Learning per analizzare la composizione dei carrelli acquistati

Una delle attività più strategiche che tendono ad ottimizzare la disposizione dei prodotti, nonché le opportunità di vendite incrociate (up-selling, cross-selling), è rappresentata dall’analisi dei carrelli acquistati. L’algoritmo Apriori Per questo scopo, abbiamo sviluppato un modello di Machine Learning basato sull’algoritmo Apriori che offre un metodo robusto per esplorare e identificare insiemi di articoli frequentemente

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Applicazione del Machine Learning in Agricoltura: Un Caso di Studio sull’Analisi Predittiva

Ecco un caso di studio affascinante e rilevante: l’analisi dei dati meteorologici di un uliveto situato nella provincia di Foggia. L’uliveto, ben radicato nelle tradizioni agricole ma rivolto verso l’innovazione, diventa il nostro laboratorio naturale.  Per un periodo di quattro anni, i dati meteorologici del campo sono stati raccolti con precisione da una stazione Elaisian, un

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Estrarre Pattern Significativi, Sentimenti e Trend Emergenti attraverso il Natural Language Processing (NLP)

Il Natural Language Processing (NLP) rappresenta una delle più entusiasmanti frontiere del marketing digitale, poiché permette di trasformare grandi volumi di dati testuali in insights strategici. Nel contesto del marketing, l’analisi dei testi tramite NLP consente alle aziende di analizzare feedback dei clienti, recensioni online, post sui social media, i contenuti testuali nei siti dei

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Ottimizzazione della Categorizzazione nel Tuo E-commerce con l’Analisi della Deviazione Standard dei Prezzi

Ecco un approccio che abbiamo sviluppato per valutare l’efficacia della categorizzazione dei prodotti: l’analisi della variabilità dei prezzi all’interno di ciascuna categoria, utilizzando la deviazione standard dei prezzi come indice. Questo metodo ci permette di comprendere quanto i prezzi all’interno di una singola categoria variano rispetto al valore medio, fornendo una misura chiara di eterogeneità

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