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コース

Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

中級スキルレベル

更新日 2022/06

顧客生涯価値や解約予測、セグメンテーションまで。PythonでMarketing向け機械学習のユースケースを学び実装します。

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PythonMachine Learning

4時間

16 ビデオ

53 演習

4,450 XP

14,211

修了証明書

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コース説明

機械学習の台頭（まるで“機械の台頭”のようですね）と、統計手法のマーケティングへの応用は、この分野を一変させました。機械学習は、顧客満足度とライフタイムバリューを最大化する顧客ジャーニーの最適化に活用されています。本コースでは、すぐに自社のマーケティング戦略に応用できる基礎ツールを身につけます。解約予測とその要因の解釈、顧客ライフタイムバリューの測定と予測、そして購買パターンに基づく顧客セグメントの構築方法を学びます。通信会社の顧客データで解約を予測し、オンライン小売のデータからRFM（Recency-Frequency-Monetary）を作成してCLVを予測し、食料品店の購買データから顧客セグメントを構築します。

前提条件

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

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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

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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

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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!

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Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

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