Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Machine Learning voor marketing in Python

GemiddeldVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 06-2022

Van klantwaarde tot het voorspellen van klantverloop en segmentatie: leer en pas Machine Learning-toepassingen voor marketing toe in Python.

Start Cursus Kosteloos

PythonMachine Learning4 u16 videos53 Opdrachten4,450 XP14,118Prestatieverklaring

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Wil je 2 of meer mensen trainen?

Probeer DataCamp for Business

Cursusbeschrijving

De opkomst van machine learning (klinkt bijna als "rise of the machines", toch?) en het toepassen van statistische methoden op marketing hebben het vakgebied voorgoed veranderd. Machine learning wordt ingezet om customer journeys te optimaliseren, zodat klanttevredenheid en customer lifetime value maximaal zijn. In deze cursus krijg je de basisinstrumenten die je meteen kunt toepassen om de marketingstrategie van je bedrijf te verbeteren. Je leert verschillende technieken gebruiken om klantverloop (churn) te voorspellen en de drijvende factoren te interpreteren, customer lifetime value te meten en te voorspellen, en tot slot klantsegmenten te bouwen op basis van aankoopgedrag. Je werkt met klantdata van een telecombedrijf om churn te voorspellen, stelt een recency-frequency-monetary-gegevensset samen van een online retailer voor CLV-voorspelling, en bouwt klantsegmenten op basis van aankoopdata van een supermarkt.

Vereisten

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

Hoofdstuk Beginnen

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

Hoofdstuk Beginnen

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

Hoofdstuk Beginnen

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!

Hoofdstuk Beginnen

Machine Learning voor marketing in Python

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf Je Nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Machine Learning voor marketing in Python!

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.