Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Machine Learning’in yükselişi (neredeyse "makinelerin yükselişi" gibi geliyor, değil mi?) ve istatistiksel yöntemlerin pazarlamaya uygulanması alanı kökten değiştirdi. Machine Learning, müşteri memnuniyetini ve yaşam boyu değerini en üst düzeye çıkaran müşteri yolculuklarını optimize etmek için kullanılıyor. Bu kurs, şirketinin pazarlama stratejisini hemen geliştirmek için uygulayabileceğin temel araçları sana sunacak. Müşteri kaybını (churn) tahmin etmek ve nedenlerini yorumlamak, müşteri yaşam boyu değerini ölçmek ve tahmin etmek, ve son olarak ürün satın alma kalıplarına göre müşteri segmentleri oluşturmak için farklı teknikleri nasıl kullanacağını öğreneceksin. Bir telekom şirketinin müşteri verilerini kullanarak churn tahmini yapacak, bir çevrim içi perakendeciden alınan verilerle müşteri yaşam boyu değeri tahmini için bir recency-frequency-monetary veri kümesi oluşturacak ve bir bakkalın ürün satın alma verilerinden müşteri segmentleri inşa edeceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Pazarlama için Machine Learning temelleri
Bu bölümde, pazarlamada kullanılan Machine Learning yöntemlerinin temellerini keşfedeceksin. Farklı Machine Learning türlerini, veri hazırlama adımlarını öğrenecek ve güçlerini anlamak için uçtan uca birkaç model çalıştıracaksın.
- Pazarlamada ML neden kullanılır? Stratejiler ve kullanım örnekleri50 XP
- Supervised learning örneklerini belirle50 XP
- Supervised ve unsupervised learning100 XP
- Modelleme için hazırlık50 XP
- Veriyi incele100 XP
- Sayısal ve kategorik sütunları ayır100 XP
- Kategorik değişkenleri kodla ve sayısal değişkenleri ölçeklendir100 XP
- ML modelleme adımları50 XP
- Veriyi eğitim ve test olarak ayır100 XP
- Bir karar ağacı eğit100 XP
- Karar ağacı ile churn tahmini yap100 XP
2
Churn tahmini ve belirleyicileri
Bu bölümde önce churn tahmininin temel kavramlarını öğrenecek, ardından churn’ü tahmin etmek için lojistik regresyon ve karar ağacı modelleri kuracaksın. Son olarak sonuçları inceleyip churn’ün temel belirleyicilerine dair içgörüler çıkaracaksın.
3
Customer Lifetime Value (CLV) tahmini
Bu bölümde Customer Lifetime Value (CLV) kavramının temellerini ve farklı hesaplama yöntemlerini öğreneceksin. Bu bilgiyi kullanarak müşteri düzeyinde satın alma özellikleri oluşturacak ve gelecek ayın işlemlerini doğrusal regresyonla tahmin edeceksin.
4
Müşteri segmentasyonu
Bu son bölüm, ürün satın alma geçmişine dayalı müşteri segmentasyonuna odaklanır. Müşterilerin satın alma kalıplarına dair içgörü sağlayan iki farklı modeli keşfedecek ve onları net biçimde ayrışan, yorumlanabilir müşteri segmentlerine ayıracaksın.
Python ile Pazarlama için Machine Learning
Kurs
Tamamlandı
