Vai al contenuto principale

Corso

Machine Learning per il marketing con Python

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 06/2022

Inizia Il Corso Gratis

PythonMachine Learning4 h16 video53 Esercizi4,450 XP14,118Attestato di conseguimento

Crea il tuo account gratuito

o

Continuando, accetti i nostri Termini di utilizzo, la nostra Informativa sulla privacy e che i tuoi dati siano conservati negli Stati Uniti.

Preferito dagli studenti di migliaia di aziende

Vuoi formare 2 o più persone?

Prova DataCamp for Business

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

Machine learning for marketing basics

In this chapter, you will explore the basics of machine learning methods used in marketing. You will learn about different types of machine learning, data preparation steps, and will run several end to end models to understand their power.

Why use ML for marketing? Strategies and use cases

Identify supervised learning examples

Supervised vs. unsupervised learning

Preparation for modeling

Investigate the data

Separate numerical and categorical columns

Encode categorical and scale numerical variables

ML modeling steps

Split data to training and testing

Fit a decision tree

Predict churn with decision tree

Inizia Il Capitolo

2

Churn prediction and drivers

In this chapter you will learn churn prediction fundamentals, then fit logistic regression and decision tree models to predict churn. Finally, you will explore the results and extract insights on what are the drivers of the churn.

Churn prediction fundamentals

Explore churn rate and split data

Separate features and target variable

Predict churn with logistic regression

Fit logistic regression model

Fit logistic regression with L1 regularization

Identify optimal L1 penalty coefficient

Predict churn with decision trees

Fit decision tree model

Identify optimal tree depth

Identify and interpret churn drivers

Explore logistic regression coefficients

Break down decision tree rules

Inizia Il Capitolo

3

Customer Lifetime Value (CLV) prediction

In this chapter, you will learn the basics of Customer Lifetime Value (CLV) and its different calculation methodologies. You will harness this knowledge to build customer level purchase features to predict next month's transactions using linear regression.

Customer Lifetime Value (CLV) basics

Build retention and churn tables

Explore retention and churn

Calculating and projecting CLV

Calculate basic CLV

Calculate granular CLV

Calculate traditional CLV

Data preparation for purchase prediction

Build features

Define target variable

Split data to training and testing

Predicting customer transactions

Predict next month transactions

Measure model fit

Explore model coefficients

Inizia Il Capitolo

4

Customer segmentation

This final chapter dives into customer segmentation based on product purchase history. You will explore two different models that provide insights into purchasing patterns of customers and group them into well separated and interpretable customer segments.

Customer and product segmentation basics

Explore customer product purchase dataset

Understand differences in variables

Data preparation for segmentation

Unskew the variables

Normalize the variables

Build customer and product segmentation

Determine the optimal number of clusters

Build segmentation with k-means clustering

Alternative segmentation with NMF

Visualize and interpret segmentation solutions

K-means segmentation averages

NMF segmentation averages

Congratulations!

Inizia Il Capitolo

Machine Learning per il marketing con Python

Corso
completato

Ottieni Attestato di conseguimento

Aggiungi questa certificazione al tuo profilo LinkedIn, al curriculum o al CV
Condividila sui social e nella valutazione delle tue performanceIscriviti Ora

Unisciti a oltre 19 milioni di studenti e inizia Machine Learning per il marketing con Python oggi!

Crea il tuo account gratuito

o

Continuando, accetti i nostri Termini di utilizzo, la nostra Informativa sulla privacy e che i tuoi dati siano conservati negli Stati Uniti.

Aumenta le tue competenze sui dati con l'app di DataCamp

Avanza ovunque ti trovi con i nostri corsi per dispositivi mobili e le nostre sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.