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Corso

Machine Learning per il marketing con Python

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 06/2022

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PythonMachine Learning

4 h

16 video

53 Esercizi

4,450 XP

14,221

Attestato di conseguimento

Preferito dagli studenti di migliaia di aziende

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Descrizione del corso

L'ascesa del Machine Learning (suona quasi come "ascesa delle macchine"?) e l'applicazione di metodi statistici al marketing hanno cambiato per sempre questo ambito. Il Machine Learning viene utilizzato per ottimizzare i customer journey massimizzando la soddisfazione e il valore nel tempo. Questo corso ti fornirà gli strumenti di base che potrai applicare subito per migliorare la strategia di marketing della tua azienda. Imparerai a usare diverse tecniche per prevedere il churn dei clienti e interpretarne i fattori, misurare e prevedere il Customer Lifetime Value, e infine costruire segmenti di clienti basati sui loro schemi di acquisto. Utilizzerai dati clienti di un'azienda di telecomunicazioni per prevedere il churn, costruirai un insieme di dati recency-frequency-monetary da un rivenditore online per la previsione del Customer Lifetime Value e creerai segmenti di clienti a partire dai dati di acquisto di un negozio di alimentari.

Prerequisiti

Supervised Learning with scikit-learn

1

Fondamenti di Machine Learning per il marketing

In questo capitolo esplorerai le basi dei metodi di Machine Learning usati nel marketing. Conoscerai i diversi tipi di Machine Learning, i passaggi di preparazione dei dati e lancerai diversi modelli end-to-end per comprenderne il potenziale.

Perché usare il Machine Learning nel marketing? Strategie e casi d’uso

Riconosci esempi di supervised learning

Supervised vs. unsupervised learning

Preparazione al modeling

Esplora i dati

Separa colonne numeriche e categoriche

Codifica le variabili categoriali e scala quelle numeriche

Fasi di modellazione ML

Suddividi i dati in training e testing

Allena un albero decisionale

Predire il churn con un albero decisionale

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2

Previsione del churn e fattori determinanti

In questo capitolo imparerai le nozioni fondamentali sulla previsione del churn, quindi adatterai modelli di regressione logistica e alberi decisionali per prevedere il churn. Infine, esplorerai i risultati ed estrarrai insight su quali siano i fattori alla base del churn.

Fondamenti della previsione del churn

Esplora il churn rate e dividi i dati

Separa le feature e la variabile target

Prevedi il churn con la regressione logistica

Adatta un modello di regressione logistica

Adatta una regressione logistica con regolarizzazione L1

Identifica il coefficiente L1 ottimale

Prevedi il churn con gli alberi decisionali

Esegui il fitting di un modello ad albero decisionale

Individua la profondità ottimale dell’albero

Identifica e interpreta i driver del churn

Esplora i coefficienti della regressione logistica

Analizza le regole dell'albero di decisione

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3

Previsione del Customer Lifetime Value (CLV)

In questo capitolo imparerai le basi del Customer Lifetime Value (CLV) e le sue diverse metodologie di calcolo. Metterai a frutto queste conoscenze per creare feature di acquisto a livello cliente e prevedere le transazioni del mese successivo con la regressione lineare.

Basi del Customer Lifetime Value (CLV)

Crea le tabelle di retention e churn

Esplora retention e churn

Calcolare e proiettare il CLV

Calcola il CLV di base

Calcola il CLV granulare

Calcola il CLV tradizionale

Preparazione dei dati per la previsione degli acquisti

Crea le feature

Definisci la variabile target

Dividi i dati in training e testing

Prevedere le transazioni dei clienti

Prevedi le transazioni del prossimo mese

Valuta l'adattamento del modello

Esplora i coefficienti del modello

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4

Segmentazione dei clienti

Questo capitolo finale approfondisce la segmentazione dei clienti basata sulla cronologia degli acquisti. Esplorerai due modelli diversi che offrono insight sui modelli di acquisto dei clienti e li raggruppano in segmenti ben separati e interpretabili.

Nozioni di base sul customer e product segmentation

Esplora l'insieme di dati degli acquisti per prodotto dei clienti

Comprendere le differenze tra le variabili

Preparazione dei dati per la segmentazione

Riduci l'asimmetria delle variabili

Normalizza le variabili

Crea segmentazioni di clienti e prodotti

Determina il numero ottimale di cluster

Crea una segmentazione con il clustering k-means

Segmentazione alternativa con NMF

Visualizza e interpreta le soluzioni di segmentazione

Medie della segmentazione K-means

Medie della segmentazione NMF

Congratulazioni!

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