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Curso

Machine Learning para Marketing em Python

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 06/2022

De valor do ciclo de vida do cliente à previsão de churn e segmentação, aplique casos de uso de ML em marketing com Python.

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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

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

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Machine Learning para Marketing em Python

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