Использование BI и DWH при внедрении Customer Value Management Maximization (CWM)
- Введение в CVM и роль BI/DWH
- Цели и рамки проекта CVM Maximization
- Архитектура BI и DWH для CVM
- Источники данных клиентов и их интеграция
- Качество данных и управление профилями
- Концептуальная, логическая и физическая модель данных
- Модели данных для CVM: клиенты, события, транзакции
- Метаданные и каталог данных
- ETL/ELT пайплайны для CVM
- Data Warehouse и Data Lake: выбор и стратегия
- Управление историей данных: SCD и версионирование
- Метрики CVM: CLV, LTV, RFM, ROI, churn
- Предиктивная аналитика и скоринг клиентов
- Машинное обучение в CVM: фичи и алгоритмы
- Временные ряды и сезонность в CVM
- Атрибуция и влияние каналов на результаты кампаний
- Сегментация клиентов: правила, кластеры, аудит
- Персонализация и рекомендации в CVM
- Омниканальные кампании: координация и синхронность
- Маркетинговые сценарии и триггеры
- Управление бюджетом и ROI кампаний
- KPI и дашборды для бизнеса: от операционных до стратегических
- Визуализация данных и storytelling для стейкхолдеров
- Прикладные примеры: дашборды и панели для разных ролей
- Архитектура облачных решений: AWS, GCP, Azure
- Безопасность данных, приватность и соответствие требованиям
- Управление доступом, аудит и мониторинг
- Управление изменениями и вовлечение бизнеса
- Методологии внедрения: Agile и DevOps для BI/DWH
- Управление качеством данных на протяжении цикла проекта
- Риски проекта и план управления
- Интеграция CVM с ERP и CRM системами
- Кейсы успеха внедрения CVM через BI/DWH
- Практические лабораторные задания: ETL, модели, дашборды
- Итоговый проект: CVM KPI и визуализация
- Поддержка, обслуживание и развитие решения после внедрения
- Этические и правовые аспекты обработки данных клиентов
- Профессиональное развитие и сертификация в BI/DWH и CVM
