Znanstvena metoda: Strukture znanstvenega védenja, znanstvene aktivnosti in procesi.
Uvod: Definicija poslovne inteligence (BI), definicija upravljanja s strankami (CI), arhitektura BI/CI za podjetja.
Osnove trženja: Poslovno informiranje, odločanje, strategije, planiranje in razvoj strategij, strategije neposrednega in posrednega trženja (strategije izdelkov, ponudbe, medijev, distribucije), poslovni modeli, analiza trženjskih priložnosti in okolja.
Orodja za delo s podatki: Preglednice. Podatkovne baze. Druga orodja. Primeri, osnovna in napredna praktična uporaba. Podatkovna skladišča, kakovost podatkov, priprava in oplemenitenje podatkov, migracija podatkov, posredovanje podatkov.
Poslovna analitika: Definiranje in analiza poslovnih problemov, inteligentno analitično modeliranje (kvalitativno/kvantitativno modeliranje, metrike, profiliranje, opredeljevanje strank) za reševanje poslovnih/tržnih problemov,
ovrednotenje in prenos rezultatov v poslovno prakso, pregled tipičnih poslovnih problemov, kot so kreditno tveganje, napovedovanje prekinitve poslovnih odnosov strank, zadrževanje strank, napovedovanje prodajnih možnosti, odkrivanje poneverb itd.
Avtomatizacija trženja: Analiza trga in strank, kontaktne strategije, tržni kanali, problemi integracije, personalizacija tržnih vsebin, spremljanje aktivnosti strank, upravljanje tržne
učinkovitosti, trženje na osnovi dogodkov, trženje v realnem času, primeri iz različnih industrij (bančništvo, telekomunikacije, maloprodaja, zavarovalništvo, proizvodnja), etični in pravni vidiki.
Izzivi pri razvoju programskih sistemov in
implementacija projektov: Predstavitev celotnega procesa razvoja programskih projektov.
Orodja in rešitve: Pregled najboljših orodij in rešitev na trgu za BI/CI. Uporaba AgI za poslovanje.
Scientific Method: Scientific knowledge structures, scientific activities/processes.
Introduction: Definition of business intelligence (BI), definition of customer intelligence (CI), enterprise BI/CI architectures.
Basic marketing approaches: Business informing, decision making, strategies, strategy planning and development, direct and indirect marketing strategies (product, offer, media, distribution and creative strategies), business models, analysis of marketing opportunities and environment.
Basic business software tools: Data handling tools: Spreadsheets. Databases. Other tools.
Examples, practical use at basic and advanced
level. Data warehousing, data quality, data
preparation/enhancement, data migration, data
mediation.
Predictive business analytics: Business problem definition, analysis, analytical modeling (descriptive/predictive modeling, metrics, customer centric profiling, customer scoring) for solving business/marketing problems, evaluation and business adoption of modeling results, overview of various industry examples such as credit scoring, risk scoring, churn prediction, customer retention, cross/upsell, fraud detection etc.
Marketing automation: Customer/market analysis and research, contact strategies, marketing channels, integration aspects, creative tactics, content personalization, response tracking, marketing performance management, event- driven marketing, real-time marketing, best practice examples in various industries (banking,
telecommunications, retail, insurance, and manufacturing), ethics and legal aspects.
Challenges in software engineering and project
implementation: A detailed overview of development of software project.
Tools and Solutions: Overview of best-of-breed BI/CI tools and solutions in the marketplace. Use of AgI for BI.