План на курса
Част 1: Приток - привличане на нови клиенти
Нашият фокус е директният маркетинг, така че няма да разглеждаме рекламни кампании, а вместо това да се фокусираме върху разбирането на маркетинговите кампании (напр. директна поща). Това е основата за почти всичко останало в курса. Ние разглеждаме измерването и подобряването на ефективността на кампанията, включително:
- Значението на тестовите и контролните групи. Универсална контролна група. Техники: Криви на повдигане, AUC Възвръщаемост на инвестицията. Оптимизиране на маркетинговите разходи.
Част 2: База Management: управление на съществуващи клиенти
Като се имат предвид разходите за придобиване на нови клиенти за много фирми, вероятно има малко активи, по-ценни от тяхната съществуваща клиентска база, въпреки че малцина мислят за това по този начин. Темите включват:
1. Кръстосани продажби и продажби нагоре: _Предлагане на правилния продукт или услуга на клиента в точното време._ - Техники: RFM модели. Мултиномиална регресия. - б. Стойност на покупките за цял живот.
2. Сегментиране на клиенти: _Разбиране на типовете клиенти, които имате._ - Класификационни модели, използващи първо прости дървета на решенията, а след това - произволни гори и други, по-нови техники.
Част 3: Задържане: Задържане на вашите добри клиенти
Разбирането кои клиенти е вероятно да напуснат и какво можете да направите по въпроса е от ключово значение за рентабилността в много индустрии, особено когато има повтарящи се покупки или абонаменти. Разглеждаме склонността към изхвърляне на модели, включително - Логистична регресия: glm (статистика на пакети) и по-нови техники (особено gbm като общ инструмент) - Модели за настройка (caret) и въведение в моделите на ансамбъла.
Част 4: Отлив: Разбиране кой напуска и защо
Клиентите ще ви напуснат – това е факт от живота. Важното е да се разбере кой и защо си тръгва. Нискостойностните клиенти ли си тръгват, или най-добрите ви клиенти? Заминават ли при конкуренти или защото вече не се нуждаят от вашите продукти и услуги?
Темите включват: - Модели на стойността на клиента през целия живот: Комбиниране на стойността на покупките със склонността към оттегляне и разходите за обслужване и задържане на клиента. - Анализиране на данните от проучването. (Като цяло полезно, но тук ще направим кратко въведение в контекста на проучванията за излизане.)
Изисквания
От студентите се очаква да се чувстват удобно да използват R и да разбират основните маркетингови концепции.
Студентите трябва да имат достъп до скорошна версия на R с инсталирани допълнителни пакети gbm, caret и survey с техните зависимости и предложени пакети.
Oтзиви от потребители (10)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Course - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Гъвкавият и приятелски стил. Научавам точно това, което беше полезно и подходящо за мен.
Jenny
Course - Advanced R
Machine Translated
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course - Programming with Big Data in R
That Haytham started with the basics and gave us enough time to do the examples and ensure that we were at the same page before we moved on to the next topic.
Jaco Dreyer - Africa Health Research Institute
Course - R Fundamentals
Наистина имах полза от практическите примери от реалния живот.
Wioleta
Course - Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
яснотата, с която той обясни целия курс, както и желанието да се върне към учебната програма, когато е необходимо
Carlos Eloy - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Course - Data Analytics With R
Machine Translated
very tailored to needs
Yashan Wang
Course - Data Mining with R
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in
Mohamed Salama
Course - Data Mining & Machine Learning with R
Сега се чувствам по-уверен с кодирането. Никога преди не съм го правил, но сега разбирам, че това не е ракетна наука и мога да го направя, когато е необходимо.
Anna - Birmingham City University
Course - Foundation R
Machine Translated
Добре обмислени и висококачествени материали за планиране.
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Course - Forecasting with R
Machine Translated