Training Data Analyse voor sales

Veel organisaties beschikken over enorme hoeveelheden klantdata, bijvoorbeeld in een CRM-systeem of in automatisch gegenereerde data, zoals shopping-data, clicks en surfgedrag van de website. Op basis van deze data kun je resultaten uit salesprocessen en customer journeys optimaliseren. Big Data analytics, ook wel data analyse genoemd, is een benaming voor het geheel aan methoden, processen, tools en vaardigheden waarmee je waarde uit je klantdata haalt, trends ontdekt en voorspellingen doet, om zo de effectiviteit en efficiëntie van salesprocessen in een organisatie te optimaliseren, om zo klanten beter te kunnen bedienen en resultaten te verbeteren.

Maar wat houden al die buzzwords, zoals Big Data, Data Mining, Machine Learning en Predictive Analytics nu eigenlijk in? Hoe zorg je ervoor dat de kwaliteit van je informatie dusdanig geborgd en beveiligd is, dat je er strategische beslissingen op kunt baseren? Welke methoden, technieken en systemen liggen hieraan ten grondslag? Welke vaardigheden moet je als data professional hebben om succesvol te zijn? Hoe draag je zorg voor de veiligheid van vaak gevoelige data en waarborg je de privacy van je klanten? Training Data Analyse voor sales

Tijdens de Training Data Analyse voor sales maak je kennis met diverse data analysetechnieken en leer je hoe je binnen een sales organisatie komt tot data gedreven besluitvorming. We geven een overview van de beschikbare methoden, modellen, algoritmen en tools en je leert welke analysetechnieken en -tools je toepast in verschillende scenario's.

Uiteraard besteden we aandacht aan wet- en regelgeving rondom Big Data, en hoe je op een verantwoorde wijze omgaat met gevoelige klantdata. Data Governance, compliance, privacy en beveiliging zijn zaken die hierbij aan bod komen.

Een praktijkcase loopt als rode draad door de training. Je past het CRISP-DM 6 fasen model (Cross Industry Standard Process for Data Mining) toe, één van de meest gebruikte Data Mining modellen in de markt. Je analyseert de case en de bijbehorende data, je prepareert en modelleert de data, evalueert je model en past het toe op de data. Tenslotte ga je je resultaten visualiseren. De praktijkcase sluit zo goed mogelijk aan bij de dagelijkse werkomgeving van de deelnemers aan de training.

We geven een overview van beschikbare platforms (zoals Azure), analyse- en visualisatiesoftware (Rapidminer, Orange, Power BI, Qlik, Tableau) en de hele Data Management omgeving (aan de hand van het DAMA DMBOK framework).

Bedrijfstraining Data Analyse voor sales

Heb je collega's met dezelfde opleidingsbehoeften? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's. Zo sluit een bedrijfstraining perfect aan bij de wensen, voorkennis en analyse cases in jouw organisatie. Zo kun je tijdens een bedrijfstraining werken met je eigen CRM datasets en leer je hoe je daaruit waarde kunt halen voor je eigen processen.

Tijdens de Training Data Analyse voor sales komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie data analyse en Big Data
• • Wat is big data?
  • Begrippen en terminologie
  • Toekomst van data science en machine learning
  • Big Data voor sales en customer journeys
  • Datakwaliteit
  • ETL processen
  • Algoritmen en analytics
  • IT infrastructuur en tools
• Het Data Analytics proces
• • Introductie CRISP-DM model
  • • Business Understanding; bepalen van visie en beleid
    • Data Understanding
    • Data preparation
    • Modeling
    • Evaluation
    • Deployment
  • Datavisualisatie en rapportage
  • Data analyse van logistieke processen
• Architectuur en platformen voor data analytics
• • Financiële- en externe databronnen
• Data management
• • Het DAMA DMBOK framework
  • Governance en compliance
  • Wet- en regelgeving
  • Data Security en privacy
• Praktijkcase: Data Mining proces uitvoeren aan de hand van het CRISP-DM model
• • De case wordt zoveel mogelijk afgestemd op de achtergrond van de deelnemers
  • Gebruikmaken van verschillende analyse processen en algoritmen
  • Visualiseren van resultaten in een rapportage tool
• Roadmap voor implementatie van data analyse in een logistieke omgeving
• Best Practices