Comprendere il customer journey attraverso lo studio delle traiettorie degli acquirenti nel punto vendita fisico
Orselli, Chiara (A.A. 2022/2023) Comprendere il customer journey attraverso lo studio delle traiettorie degli acquirenti nel punto vendita fisico. Tesi di Laurea in Customer intelligence e logiche di analisi dei big data, Luiss Guido Carli, relatore Marina Paolanti, pp. 99. [Master's Degree Thesis]
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Abstract/Index
Evoluzione del customer journey: intelligenza artificiale e retail. Dal marketing funnel al customer decision journey. Customer decision journey e customer experience: l’importanza del punto vendita. Intelligenza artificiale e retail. Fonti dei big data nella vendita al dettaglio. Le traiettorie degli shoppers: uno strumento predittivo. Serie temporali come strumento predittivo nel retail stato dell'arte. Metodi classici di previsione: le serie temporali. Modelli di serie temporali. Serie temporali per la previsione delle visite dei settori nella vendita al dettaglio: il caso Grottinilab. Materiali e metodi. Dataset. Workflow. Metriche per valutazione delle serie temporali.
References
Bibliografia: pp. 62-70.
| Thesis Type: | Master's Degree Thesis | 
|---|---|
| Institution: | Luiss Guido Carli | 
| Degree Program: | Master's Degree Programs > Master's Degree Program in Marketing (LM-77) | 
| Chair: | Customer intelligence e logiche di analisi dei big data | 
| Thesis Supervisor: | Paolanti, Marina | 
| Thesis Co-Supervisor: | Querini, Marco | 
| Academic Year: | 2022/2023 | 
| Session: | Summer | 
| Deposited by: | Alessandro Perfetti | 
| Date Deposited: | 23 Jan 2024 11:50 | 
| Last Modified: | 23 Jan 2024 11:50 | 
| URI: | https://tesi.luiss.it/id/eprint/37660 | 
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