Build your ultimate AI agent
Descrizione del corso
Questa è la tua occasione per esplorare i mondi del marketing e della business analytics con R. Ogni giorno le aziende devono affrontare una moltitudine di decisioni. Con l’aiuto di modelli statistici, potrai supportare il processo decisionale basato sui dati, non sull’intuito. Ti mostreremo l’enorme impatto che la modellazione statistica può avere sulle performance aziendali. Imparerai a comunicare i risultati in modo efficace e ad applicare strategie che facciano davvero la differenza.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Modellare il Customer Lifetime Value con la regressione lineare
Come stabilire quali clienti sono più preziosi per il tuo business? Scopri come modellare il customer lifetime value usando la regressione lineare.
- Customer lifetime value nel CRM50 XP
- Vantaggi del conoscere il CLV50 XP
- Uno sguardo ai dati100 XP
- Regressione lineare semplice50 XP
- Capire i residui50 XP
- Stima di una regressione lineare semplice100 XP
- Regressione lineare multipla50 XP
- Evitare la multicollinearità 100 XP
- Interpretazione dei coefficienti50 XP
- Validazione del modello, bontà di adattamento e previsione50 XP
- Interpretare la bontà di adattamento del modello50 XP
- Previsioni future delle vendite100 XP
2
Regressione logistica per prevenire il churn
Prevedere se un cliente lascerà il tuo business, ossia andrà in churn, è fondamentale per mirare ai clienti di valore e trattenere chi è a rischio. Impara a modellare il churn dei clienti con la regressione logistica.
3
Modellare il tempo al riordino con l’analisi di sopravvivenza
Impara a modellare il tempo fino a un evento usando l’analisi di sopravvivenza. Può trattarsi del tempo fino al prossimo ordine o fino a quando una persona va in churn.
4
Ridurre la dimensionalità con l’analisi delle componenti principali
I dati CRM possono essere molto estesi. Ogni metrica raccolta può contenere informazioni interessanti sui tuoi clienti. Ma gestire un insieme di dati con troppe variabili è difficile. Scopri come ridurre il numero di variabili nei tuoi dati con l’analisi delle componenti principali. Questo non solo aiuta a comprendere meglio i dati: la PCA consente anche di condensare le informazioni in singoli indici e di risolvere problemi di multicollinearità in una regressione con molte variabili tra loro correlate.
R
Machine Learning per il Marketing Analytics in R
Corso
completato
