Data science en algoritmen ter ondersteuning van financiële dienstverlening

Doordat verschillende financiële spelers dagelijks een overvloed aan zeer diverse data genereren ontstaan heel wat interessante toepassingen op gebied van verkoop en marketing. Veel organisaties erkennen wel het potentieel van data science en algoritmen, maar weten niet hoe er concreet aan te beginnen en hoe uit hun gegevens waarde te halen. Doordat ze grote hoeveelheden gegevens en uiteenlopende informatiestromen kunnen verwerken zijn data science en algoritmen bijzonder interessant voor het opsporen van trends.

Deze opleiding is bedoeld voor verkoop- en marketingmedewerkers binnen de financiële wereld sector. Het is geen technische opleiding en er is geen voorkennis van data science vereist. Het is vooral een praktische opleiding die de basis legt voor het opsporen van opportuniteiten in je klantenbestand, binnen je organisatie, de marketingafdeling, ...

Deze opleiding beantwoordt dé hamvraag: Hoe kan ik data science en algoritmen beter begrijpen en effectief inzetten om mijn resultaten te verbeteren?

Doelgroep

De opleiding richt zich tot die medewerkers binnen de organisatie die bezig zijn met sales en marketing, bijvoorbeeld als :

• Bankagent/Verzekeringsmakelaar
• Personal Bankers en relatiebeheerders
• Marketingmedewerkers
• Leidinggevenden
• Commerciële medewerkers
• Private Bankers
• …

Vereiste voorkennis

Basis level: onderricht vooral theoretische concepten om zo een algemeen overzicht bij te brengen (initiatie).

Er is geen specifieke voorkennis vereist voor deze opleiding.

Programma

INHOUD

• Data Science ten dienste van je netwerk... Hoe voorspellende algoritmen je verkoopsteam kunnen bijstaan en begeleiden!
• De ‘Share Of Wallet’ (SOW) van je klanten raden... Let op de valkuilen!
• Attributiemodellen om de impact van je marketinginspanningen nauwkeurig te meten... Droom of nachtmerrie?
• Hoe kunnen algoritmen je helpen toekomstige beleggers binnen het spaarderscliënteel te identificeren... en hoe deze informatie te benutten?
• Met behulp van voorspellende modellen, potentiële uitval identificeren ... en retentie maatregelen om het verloop te verminderen.
• Hoe automatische verrijking van klantprofielen via ‘Web Scraping’ en toegang tot open data betere profilering mogelijk maakt.
• ‘Customer Lifetime Value’ (CLV) : wanneer de meest 'holistische' kijk op winstgevendheid van de klant wordt nagestreefd.

PRAKTISCHE INFORMATIE

Duurtijd: 9u-12u30 (3 lesuren)

Plaats: Febelfin Academy: Phoenix gebouw,  Koning Albert II-laan 19, 1210 Brussel

Methodologie

Een ‘Klassikale opleiding’ volg je in groep. Je bent samen met de andere deelnemers en de docent aanwezig op een afgesproken tijdstip in hetzelfde leslokaal. Er is mogelijkheid tot interactie en feedback, zowel van de deelnemers naar de docent toe als omgekeerd. Het lesmateriaal bestaat als basis uit een presentatie via het MyFA leerplatform , aangevuld met diversen zoals (digitale syllabus, presentatie, audiovisuele fragmenten, …).