Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
A ascensão do machine learning (quase parece "ascensão das máquinas"?) e a aplicação de métodos estatísticos ao marketing transformaram a área de vez. O machine learning vem sendo usado para otimizar jornadas do cliente que maximizam sua satisfação e valor ao longo do tempo. Este curso vai te dar as ferramentas fundamentais que você pode aplicar imediatamente para melhorar a estratégia de marketing da sua empresa. Você vai aprender diferentes técnicas para prever churn e interpretar seus fatores, medir e prever o Customer Lifetime Value, e, por fim, criar segmentos de clientes com base em seus padrões de compra. Você usará dados de clientes de uma operadora de telecom para prever churn, construirá um conjunto de dados de recência‑frequência‑monetário de um varejista online para previsão de Customer Lifetime Value e criará segmentos de clientes a partir de dados de compra de produtos de um supermercado.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Noções básicas de machine learning para marketing
Neste capítulo, você vai explorar o básico dos métodos de machine learning usados em marketing. Você vai conhecer diferentes tipos de machine learning, etapas de preparação de dados e vai executar vários modelos de ponta a ponta para entender seu potencial.
- Por que usar Machine Learning em marketing? Estratégias e casos de uso50 XP
- Identifique exemplos de aprendizado supervisionado50 XP
- Aprendizado supervisionado vs. não supervisionado100 XP
- Preparação para modelagem50 XP
- Investigue os dados100 XP
- Separe colunas numéricas e categóricas100 XP
- Codificar variáveis categóricas e padronizar variáveis numéricas100 XP
- Etapas de modelagem em ML50 XP
- Dividir dados em treinamento e teste100 XP
- Ajuste uma árvore de decisão100 XP
- Prever churn com árvore de decisão100 XP
2
Previsão de churn e seus motores
Neste capítulo, você vai aprender os fundamentos de previsão de churn e, em seguida, ajustar modelos de regressão logística e árvore de decisão para prever churn. Por fim, você vai explorar os resultados e extrair insights sobre quais são os fatores que impulsionam o churn.
3
Previsão de Customer Lifetime Value (CLV)
Neste capítulo, você vai aprender o básico de Customer Lifetime Value (CLV) e suas diferentes metodologias de cálculo. Você vai usar esse conhecimento para construir variáveis de compra no nível do cliente e prever as transações do próximo mês usando regressão linear.
4
Segmentação de clientes
Este último capítulo aprofunda a segmentação de clientes com base no histórico de compras de produtos. Você vai explorar dois modelos diferentes que fornecem insights sobre os padrões de compra dos clientes e os agrupam em segmentos bem separados e interpretáveis.
Machine Learning para Marketing em Python
Curso
concluído
