دوره ی داده‌کاوی کاربردی و تحلیل اطلاعات مشتریان

شروع رویداد
 پنج‌شنبه ۷ تیر ۹۷  ۱۳:۰۰
پایان رویداد
 پنج‌شنبه ۱۸ مرداد ۹۷  ۱۷:۰۰
مکان رویداد:تهران
موضوع رویداد: مدیریت / MBA

آدرس:تهران میدان ولی عصر- ساختمان ایرانیان-طبقه ۶

 

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…

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؟

همچنین بخوانید:  کارگاه تخصصی رسانه‌های اجتماعی و بازاریابی برگزار می‌شود

 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؟

همچنین بخوانید:  کارگاه نرم افزار R

 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؟

 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

همچنین بخوانید:  تصویر سازی حرفه ای در علم داده با استفاده از نرم افزار R و بسته نرم افزاری ggplot2

• استفاده از الگوریتم‌های قواعد انجمنی در قالب مثال‌هایی کاربردی

نظرتون را درباره ی این مطلب بنویسید

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.