Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Cele mai de succes companii de astăzi sunt cele care își cunosc clienții atât de bine încât le pot anticipa nevoile. Analiștii de date joacă un rol esențial în descoperirea acestor informații detaliate și în segmentarea clienților pentru a-i servi mai bine. În acest curs, vei învăța tehnici practice de segmentare a clienților și de analiză comportamentală, folosind un set de date real care conține tranzacții anonimizate ale clienților unui retailer online. Vei începe cu o analiză de cohortă pentru a înțelege tendințele clienților. Apoi vei învăța cum să construiești segmente de clienți ușor de interpretat. În plus, vei pregăti segmentele create pentru a le face compatibile cu algoritmii de învățare automată. În final, vei îmbunătăți segmentele cu ajutorul algoritmului k-means, în doar câteva linii de cod! La finalul cursului, vei putea aplica tehnici practice de analiză comportamentală și segmentare a clienților.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Analiza de cohortă
În acest prim capitol, vei învăța despre cohorte și cum să le analizezi. Vei crea propriile cohorte de clienți, vei calcula câteva metrici și vei vizualiza rezultatele.
- Introducere în analiza de cohorte50 XP
- Câți clienți au fost achiziționați?50 XP
- Analiza de cohortă50 XP
- Atribuie cohorta de achiziție zilnică100 XP
- Calculează decalajul de timp în zile – partea 1100 XP
- Calculează decalajul de timp în zile - partea 2100 XP
- Metrici pentru cohorte50 XP
- Retenția clienților50 XP
- Calculează rata de retenție de la zero100 XP
- Calculează prețul mediu100 XP
- Vizualizarea analizei de cohortă50 XP
- Vizualizarea metricii privind cantitatea medie100 XP
2
Analiza recenței, frecvenței și valorii monetare
În acest al doilea capitol, vei învăța despre segmentele de clienți. Vei lucra cu conceptele de recență, frecvență și valoare monetară, vei crea segmente de clienți pe baza acestora și vei analiza rezultatele.
3
Preprocesarea datelor pentru clustering
După ce ai creat segmente, vei dori să faci predicții. Totuși, trebuie mai întâi să stăpânești metode practice de pregătire a datelor, pentru a te asigura că algoritmul de clustering k-means va identifica segmente bine delimitate și relevante.
4
Segmentarea clienților cu K-means
În acest capitol final, vei folosi datele preprocesate în Capitolul 3 pentru a identifica clustere de clienți pe baza recenței, frecvenței și valorii monetare.
Segmentarea clienților în Python
Curs
finalizat
