Ga naar hoofdinhoud
HomePython

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 Learning
4 u
16 videos
53 Opdrachten
4,450 XP
14,222
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

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

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

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

Basis van machine learning voor marketing

In dit hoofdstuk verken je de basis van machine-learningmethoden die in marketing worden gebruikt. Je leert over verschillende typen machine learning, stappen voor datapreparatie, en je voert meerdere end-to-endmodellen uit om hun kracht te ervaren.
Hoofdstuk beginnen
2

Churn-voorspelling en drijvers

In dit hoofdstuk leer je de basis van churn-voorspelling en pas je vervolgens logistische regressie- en beslisboommodellen toe om churn te voorspellen. Tot slot verken je de resultaten en haal je inzichten op over wat de drijvende factoren achter churn zijn.
Hoofdstuk beginnen
3

Customer Lifetime Value (CLV) voorspellen

In dit hoofdstuk leer je de basis van Customer Lifetime Value (CLV) en de verschillende berekeningsmethoden. Je gebruikt deze kennis om aankoopkenmerken op klantniveau te bouwen en de transacties van volgende maand te voorspellen met lineaire regressie.
Hoofdstuk beginnen
4

Klantsegmentatie

In dit laatste hoofdstuk duik je in klantsegmentatie op basis van aankoopgeschiedenis. Je verkent twee verschillende modellen die inzicht geven in koop patronen van klanten en ze indelen in duidelijk gescheiden en goed interpreteerbare klantsegmenten.
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 kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

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.

Download on the App StoreGet it on Google Play