دوره ی داده‌کاوی کاربردی و تحلیل اطلاعات مشتریان

دوره ی داده‌كاوی كاربردی و تحليل اطلاعات مشتريان

شروع رویداد
 پنج‌شنبه ۷ تیر ۹۷  ۱۳:۰۰
پایان رویداد
 پنج‌شنبه ۱۸ مرداد ۹۷  ۱۷:۰۰
مکان رویدادتهران

دوره ی داده‌کاوی کاربردی و تحلیل اطلاعات مشتریان

خودتان داده‌های مشتریان خود را تحلیل کنید…

مشتری محور بودن بدون تحلیل اطلاعات مشتریان و بدون استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از مشتریان امکان پذیر نمی‌باشد.

چه اتفاقی افتاده است که نیاز داریم در مدیریت ارتباط با مشتریان خود از روش‌های داده‌کاوی و تحلیل داده‌های مشتریان استفاده کنیم؟

امروزه بسیاری از کسب و کارها داده‌های مشتریان خود را جمع آوری می‌کنند و با حجم زیادی از داده‌های مشتریان مواجه هستند. بسیاری از شرکت‌ها، موسسات، بانک‌ها،‌ بیمه‌ها، فروشگاه‌های خرده فروشی و … بانک داده کامل و جامعی در مورد مشتریان خود در اختیار دارند. این بانک‌های داده مجموعه‌ای سازمان‌یافته از اطلاعات مشتریان می‌باشند.

سوال اینجاست… آیا بانک‌ها، بیمه‌ها، فروشگاه‌های خرده‌فروشی هنگامی که به بانک‌های اطلاعاتی مشتریان خود نگاه می‌کنند، می‌توانند مشتری را در پس این حجم از اعداد و متغیرها ببیند؟ می‌توانند رفتار او را پیش‌بینی کنند و نیازها و مشکلات احتمالی او را شناسایی کنند؟ مسلما پاسخ شما منفی است. بنابراین تنها با جمع‌آوری حجم زیاد از داده‌های مشتری نمی‌توان به ارزش و سود قابل توجه در کسب و کار رسید.

سوال مهم دیگر این است که آیا امکان تحلیل این حجم از داده‌ها و اطلاعات به صورت دستی برای سازمان‌ها امکان پذیر می‌باشد؟ مسلما باز هم پاسخ شما منفی می‌باشد.

از طرفی اگر توان تحلیل داده‌های مشتریان خود را نداشته باشید، به جرات می‌توان گفت که جمع آوری داده‌های مشتریان نه تنها سودی ندارد بلکه هزینه‌هایی را نیز برای شما در پی خواهد داشت.

آنچه که ضرورت پیدا می‌کند فراگیری روش‌های تحلیل داده با استفاده از ابزارهای مناسب و ایجاد توان تحلیل داده‌های مشتریان در شرکت‌های مشتری محور می‌باشد.

با فراگیری روش‌های تحلیل داده‌های مشتریان، توانایی پیش‌بینی و پاسخ گویی خودکار به نیازهای مشتریان خود را کسب خواهید کرد. دیگر زمانی که مشتری به شما مراجعه می‌کند، چیزهای زیادی در مورد او می‌دانید. می‌توانید تشخیص دهید که مشتری شما چه تیپ شخصیتی دارد و چه چیزی دوست دارد؟ آیا برای اولین بار است که از شما خرید می‌کند و قرار است چه رفتاری در آینده از خود نشان بدهد؟ آیا پتانسیل تبدیل شدن به یک مشتری ارزشمند را دارد؟ در آینده کدام گروه از محصولات را خریداری خواهد کرد؟ بعد از چه مدتی احتمال از دست دادن این مشتری وجود دارد؟ با چه پیشنهادهایی می‌توانید ارزش طول عمر این مشتری را افزایش دهید؟ کدام مشتریان را در کمپین‌های بازاریابی خود شرکت دهید و سوال‌هایی از این قبیل که تنها با تحلیل داده‌های جمع آوری شده از مشتریان می‌توانید به این سوال‌ها پاسخ دهید.

همچنین بخوانید:  مهارت های مهندسی اینترنت اشیا ( آموزش رسپبری پای)

در این دوره طرز فکر داده محور و تکنیک‌های تحلیل داده‌های مشتریان را به شما آموزش خواهیم داد. به شما کمک خواهیم کرد که از داده‌های مشتریان خود استفاده تحلیلی کنید و به سوال‌هایی از این قبیل پاسخ دهید و سودآوری و ارزش کل شرکت خود را افزایش دهید.

این دوره برای چه کسانی مفید است؟

• این دوره مناسب مدیران فروش و بازاریابی است که داده‌های مشتریان را در اختیار دارند و قصد استفاده تحلیلی از این داده‌ها را دارند.

• کارشناسانی که در حوزه مدیریت ارتباط با مشتری فعالیت می‌کنند و با داده‌های مشتریان سر و کار دارند و قصد یادگیری روش‌های تحلیل داده‌های مشتریان را دارند.

• دانشجویان و فارغ التحصیلانی که می‌خواهند با دانش روز داده‌کاوی کاربردی به عنوان بخشی از از آماده‌سازی خود برای یافتن شغل در زمینه مدیریت ارتباط با مشتری آشنا شوند.

نرم افزار مورد استفاده در دوره

  • رپید ماینر

سر فصل های دوره

جلسه اول: بدانید مدیریت ارتباط با مشتری تحلیلی چیست و داده‌کاوی چه نقشی در آن دارد

 جلسه اول در ارتباط با موضوعات زیر با شما صحبت خواهیم کرد:

 مدیریت ارتباط با مشتری و ارزش و اهمیت آن

 داده‌های مشتری و ارزشی که می‌توان از طریق تحلیل داده‌ها کسب نمود

 نقش تحلیل داده‌های مشتریان در موفقیت کسب و کارها و افزایش فروش

 آشنایی کلی با داده‌کاوی و روش‌های مختلف تحلیل داده‌های مشتری

 ارائه مثال‌هایی از کاربرد داده‌کاوی در بازاریابی و کسب و کار

جلسه دوم: داده‌های مشتریان خود را جمع‌آوری و برای تحلیل آماده کنید…

همچنین بخوانید:  کارگروه کلان داده:جلسه هفتم

چند سوال..

 چه داده‌ها و اطلاعاتی از مشتریان را لازم است تا جمع‌آوری کنیم؟

 داده‌های مشتریان پس از جمع‌آوری چه مشکلاتی ممکن است داشته باشند؟

 داده‌های پاکسازی نشده چه هزینه‌ها و مشکلاتی برای سازمان به همراه دارند؟

 چه اقداماتی برای بالا بردن کیفیت داده‌های مشتریان می‌توان انجام داد؟

سرفصل مطالب جلسه دوم

• دانلود و نصب نرم افزار، آشنایی با محیط نرم‌افزار، ورود داده‌ها به نرم‌افزار

• شناخت انواع داده‌های مشتریان

• رسم نمودارهای مختلف برای توصیف داده‌های مشتریان

• پاکسازی داده‌ها (مدیریت داده‌های گم شده، داده‌های پرت و داده‌های تکراری)

• پیش‌پردازش‌های مورد نیاز برای آماده‌سازی

داده‌ها جلسه سوم: مشتریان خود را در قالب یک مجموعه مدیریت کنید…

چند سوال…

 چطور می‌توان مشتریان شرکت را گروه‌بندی نمود؟

 بیشترین درآمد و سود از کدام گروه از مشتریان می‌باشد؟

 چه کسانی ارزشمندترین مشتریان شرکت هستند؟

 با ارزش‌ترین مشتریان چه ویژگی‌هایی دارند؟ از کدام منطقه جغرافیایی هستند؟ کدام گروه از محصولات را خریداری می‌کنند؟ چند وقت یکبار به ما سر می‌زنند؟

 وفادارترین مشتریان از کدام کانال‌ها خریداری می‌کنند؟ و ….

در جلسه سوم سعی خواهیم کرد با ارائه مثالی کاربردی در نرم افزار به سوالاتی از این قبیل در ارتباط با مشتریان پاسخ دهیم.

سرفصل مطالب جلسه سوم:

• آشنایی با سایر پیش پردازش‌های مورد نیاز برای آماده‌سازی مجموعه داده

• خوشه‌بندی و معرفی الگوریتم‌های مختلف خوشه‌بندی در نرم افزار

• نحوه تحلیل خوشه‌ها بر اساس ویژگی‌های مختلف مشتریان

• ارائه مثال‌هایی کاربردی از بخش‌بندی مشتریان با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی در نرم افزار

جلسه چهارم: پیش بینی های کاربردی در ارتباط با مشتریان خود انجام دهید…

چند سوال…

 کدام یک از سرنخ ها قابلیت تبدیل شدن به مشتریان شما را دارا می باشند؟

 کدام یک از مشتریان تازه وارد در گروه مشتریان ارزشمند شما قرار می گیرند؟

 کدام گروه از مشتریان در معرض خطر از دست دادن قرار دارند؟

 برای کدام یک از مشتریان احتمال خرید مجدد وجود دارد؟

همچنین بخوانید:  کارگاه آموزشی آشنایی با اصول بیت کوین و سایر ارزهای دیجیتال

 کدام یک از مشتریان را بهتر است در کمپین های بازاریابی شرکت داد؟

 آیا مشتری به تبلیغات پیامکی ما پاسخ مثبت می‌دهد؟

 احتمال خرید یک محصول خاص توسط مشتری در آینده نزدیک به چه صورت است؟

 آیا مشتری قابلیت خرید از سایت ما را دارد یا خیر؟ و ……

در جلسه چهارم سعی خواهیم کرد با ارائه مثالی کاربردی در نرم افزار به سوالاتی از این قبیل در ارتباط با مشتریان پاسخ دهیم.

سرفصل مطالب جلسه چهارم:

• مرور روش‌های پاکسازی و آماده سازی

• معرفی روش‌های رده بندی و پیش بینی در داده‌کاوی

• معرفی الگوریتم‌های رده بندی و پیش بینی در داده‌کاوی

• استفاده از الگوریتم‌های رده‌بندی و پیش‌بینی در قالب مثال‌هایی کاربردی

جلسه پنجم: توصیه های متناسب با ویژگی های مشتریان خود ارائه کنید…

چند سوال…

 چطور می‌توان توصیه‌های ارائه شده به مشتریان را سفارشی‌سازی کنیم؟

 مشتریان کدام کالاها و محصولات را با هم خریداری می‌کنند؟

 در زمان خرید پیشنهاد خرید چه محصولاتی را می‌توان به مشتری ارائه کرد؟

در جلسه پنجم سعی خواهیم کرد با ارائه مثالی کاربردی در نرم افزار به سوالاتی از این قبیل در ارتباط با مشتریان پاسخ دهیم.

سرفصل مطالب جلسه پنجم:

• مروری بر جلسات گذشته

• آشنایی با قواعد انجمنی و الگوریتم مرتبط در نرم افزار

• استفاده از الگوریتم‌های قواعد انجمنی در قالب مثال‌هایی کاربردی

جلسه ششم: مرور، رفع‌اشکال، حل تمرین و انجام مثال‌های کاربردی

در نرم‌افزار جلسه ششم با فاصله دو هفته پس از جلسه پنجم برگزار خواهد شد.رفع اشکال

اطلاعات دوره

  • زمان دوره

  • ۲۴ ساعت ( ۶ جلسه ۴ ساعته )
  • شروع دوره ۷ تیر ۱۳۹۷
  • پنج شنبه‌ها ساعت ۸ الی۱۲

 

  • محل تشکیل کلاس ها

  • تهران_تهران_میدان ولیعصر_ساختمان ایرانیان_طبقه ۶

  •  مدرک دوره:

  • گواهی نامه ی بین الممللی AEVOR اسپانیا

 

  • مزایای دوره:

  •  جلسه اول رایگان
  •  امکان پس گرفتن پول در شرایط عدم رضایت
  •  دسترسی به صدای دوره
  •  جزوه، و اسلایدها
  •  تشکیل گروه در شبکه های اجتماعی و پاسخگویی به سوالها
  • گواهی نامه ی بین المللی AENOR اسپانیا
  •  حضور در دوره های بعدی در صورت غیبت

نظرتون را درباره ی این مطلب بنویسید

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.