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CAS Customer Data & AI HWZ
HWZ
CAS Customer Data & AI HWZ
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Vue d'ensemble
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6 - 12 mois
Durée
Zurich
Sites
14 ECTS
Points
max. 10'000 CHF
Coûts
Allemand
Langue
Possibilité de se restaurer: Oui
Bistro Sihlhof
CAS
Diplôme
Conditions requises
Hochschulabschluss / höherer Abschluss plus zwei Jahre studienrelevante Berufskompetenz nach Abschluss. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können mittels ausserordentlichem Zulassungsverfahren anerkannt werden.
Eine allfällige Zulassung zu einem oder mehreren CAS erfolgt grundsätzlich unabhängig zu einer möglichen Zulassung zum MAS. Letztere wird in einem Zulassungsverfahren separat geprüft.
Plus d'infos
Mit diesem CAS Customer Data & AI HWZ erhalten Sie in 16 Kurstagen eine solide Basis für den Einsatz von Daten, Analysen und KI in der Kundeninteraktion. Damit können Sie in Ihrem Unternehmen als Advanced Customer Analyst:in direkt eingesetzt werden.
Integraler Ansatz
Sie erhalten eine solide Basis in der Analyse und Interpretation von Kundendaten. Der gesamte Prozess der Sammlung, Aufbereitung, Analyse und Interpretation von Daten bestehender und potenzieller Kunden wird dabei behandelt.
Welche Kund:innen sind absprunggefährdet und welche Gründe sind dafür verantwortlich?
Welche Serviceleistungen werden unsere Kund:innen bzw. einzelne Kundensegmente begeistern?
Wie automatisieren Sie den intelligenten Kundendialog mithilfe Künstlicher Intelligenz, z. B. mittels Chat- und Voicebots?
Wie können Sie Inhalte der Marketingkommunikation, wie z. B. PR-Meldungen mithilfe von Generative KI generieren?
Schlüsselinhalte
Der Kundenlebenszyklus – stabile Kundenbeziehungen als Erfolgsfaktor
Kundenbeziehungen unterliegen einem Wandel. Der Lebenszyklus als Modell liefert ein Rahmenkonzept für eine systematische Beziehungsanalyse. Danach lassen sich Beziehungen durch die Phasen Kenntnisnahme, Erkundung, Wachstum, Bindung und Lösungsphase unterscheiden.
Management von Kundendaten
Die Zusammenführung kundenbezogenener Informationen bildet die Grundlage für eine differenzierte Bearbeitung von Kundenbeziehungen. Data Management und Data Governance auf strukturierten und unstrukturierten Informationen ist die Basis für den Einsatz intelligenter Kundendatenanalysen in Sales, Marketing und Service.
Datenschutz: Chancen und Risiken
Kundendatenstrategie: Von Big Data zu Smart Data
Datenmodellierung: Vom Chaos zur Struktur
Data Warehousing: Voraussetzung für eine Kundengesamtsicht
Datenarchitektur als bestimmender Faktor für Datenqualität
Big Data Technologies: Hadoop, In Memory Databases, Data Warehouse, NoSQL
Der Einsatz von KI an der Kundenschnittstelle
Der Einsatz von Machine Learning bietet mannigfaltige Möglichkeiten in der Kundeninteraktion. Von klassischer Churn-Prediction über intelligente Kundensegment bis zur Generierung von Inhalten mittels generative KI an der Kundenschnittstelle, z. B. mittels Voice- und Chatbots.
Anwendungen und Projekt
In einem Projekt, im Rahmen Ihres Leistungsnachweises, bearbeiten Sie eine Fragestellung aus Ihrer Firma oder ein Thema in Absprache mit einem Dozierenden.
