Build your ultimate AI agent
コース説明
今日最も成功している企業は、顧客を深く理解し、先回りしてニーズを把握しています。データアナリストは、こうした深いインサイトを引き出し、適切に顧客をセグメント化するうえで重要な役割を担います。本コースでは、オンライン小売業者の匿名化された顧客取引データを用いて、実務で使えるカスタマーセグメンテーションと行動分析の手法を学びます。まずはコホート分析を実行して、顧客トレンドを理解します。次に、解釈しやすい顧客セグメントの作り方を学びます。そのうえで、作成したセグメントをMachine Learningに使えるように準備します。最後に、数行のコードでk-meansクラスタリングを使い、セグメントをさらに強力にします。コース修了時には、実践的な顧客行動分析とセグメンテーション手法を適用できるようになります。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
コホート分析
この第1章では、コホートとは何か、そしてその分析方法を学びます。自分で顧客コホートを作成し、指標を算出して、結果を可視化します。
2
Recency・Frequency・Monetary Value 分析
第2章では、顧客セグメントについて学びます。特に、Recency・Frequency・Monetary Value（RFM）に触れ、これらの概念に基づく顧客セグメントを作成し、結果を分析します。
3
クラスタリングのための前処理
セグメントを作成したら予測に進みたくなりますが、その前に、k-meansクラスタリングで適切に分離された妥当なセグメントを見つけられるよう、実践的なデータ準備手法を身につける必要があります。
4
k-meansで実践するカスタマーセグメンテーション
最終章では、第3章で前処理したデータを用いて、Recency・Frequency・Monetary Valueに基づく顧客クラスタを特定します。
Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション
コース修了
