A partire dalla definizione di modello di Process Mining relativo al ciclo attivo, dovranno essere realizzati algoritmi di ML aventi come obiettivo:
- la classificazione dei clienti in base alla propensione al pagare in tempo
- la classificazione di clienti che pagano in ritardo sulla base del loro comportamento storico
- il confronto delle fatture con gli ordini storici per determinato cliente e con i master data. Sarà necessario identificare se ci sono campi scritti male (es. part IVA) e sostituirli automaticamente
- la definizione di un modello di forecast sui dati storici derivanti dalla vendita
- l'identificazione, sulla base di pattern ricorrenti, dei clienti che hanno smesso di comprare
- l'identificazione delle casistiche in cui al cliente è stato venduto un prodotto non dal warehouse più vicino alla sede di delivery
KPMG offre l'opportunità di uno stage curriculare con supporto per la compilazione della tesi di laurea nel team Data&Analytics.
TI PREGHIAMO DI CARICARE IL TUO CV ALTRIMENTI LA TUA CANDIDATURA NON POTRA' ESSERE PRESA IN CONSIDERAZIONE