Les données relatives à nos habitudes de navigation et d'achat sont omniprésentes. Des transactions par carte de crédit aux paniers d'achat en ligne, en passant par les programmes de fidélisation de la clientèle et les évaluations et commentaires des utilisateurs, il existe une quantité stupéfiante de données qui peuvent être utilisées pour décrire nos comportements d'achat passés, prédire ceux à venir et prescrire de nouvelles façons d'influencer les décisions d'achat futures. Dans ce cours, quatre des meilleurs professeurs de marketing de Wharton vous donneront un aperçu des domaines clés de l'analyse des clients : l'analyse descriptive, l'analyse prédictive, l'analyse prescriptive, et leur application aux pratiques commerciales du monde réel, notamment Amazon, Google et Starbucks, pour n'en citer que quelques-unes. Ce cours offre une vue d'ensemble du domaine de l'analyse afin que vous puissiez prendre des décisions commerciales éclairées. Il s'agit d'une introduction à la théorie de l'analyse de la clientèle et n'a pas pour but de préparer les apprenants à effectuer des analyses de la clientèle.
Analyse de la clientèle
Ce cours fait partie de Spécialisation Business Analytics
Instructeurs : Eric Bradlow
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Inclus avec
(11,860 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Analyse de la clientèle
- Catégorie : Mesure et gestion de la performance du marketing
- Catégorie : Analyse de régression
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8 devoirs
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Il y a 5 modules dans ce cours
Qu'est-ce que l'analyse de la clientèle ? Comment ce cours est-il structuré ? Qu'est-ce que j'apprendrai dans ce cours ? Qu'est-ce que j'apprendrai dans la Specialization Business Analytics ? Ces courtes vidéos vous donneront un aperçu de ce cours et de la spécialisation ; les conférences de fond commencent à la semaine 2.
Inclus
2 vidéos
Dans ce module, vous apprendrez ce que les données peuvent et ne peuvent pas décrire sur le comportement des clients, ainsi que les méthodes les plus efficaces pour collecter des données et décider de ce qu'elles signifient. Vous comprendrez la différence essentielle entre les données qui décrivent une relation de cause à effet et celles qui décrivent une relation de corrélation, tout en explorant la synergie entre les données et les décisions, y compris les principes de collecte et d'interprétation systématiques des données pour prendre de meilleures décisions commerciales. Vous apprendrez également comment les données sont utilisées pour explorer un problème ou une question, et comment utiliser ces données pour créer des produits, des campagnes de marketing et d'autres stratégies. À la fin de ce module, vous aurez acquis une solide compréhension de la collecte et de l'interprétation efficaces des données, ce qui vous permettra d'utiliser les bonnes données pour prendre la bonne décision pour votre entreprise ou votre activité
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7 vidéos2 lectures2 devoirs
Une fois que vous avez collecté et interprété des données, qu'en faites-vous ? Dans ce module, vous apprendrez à passer à l'étape suivante : comment utiliser les données sur les actions passées pour faire des prédictions sur les actions futures. Vous examinerez les principaux outils utilisés pour prédire le comportement et apprendrez à déterminer quel outil convient à quel objectif décisionnel. En outre, vous apprendrez le langage et les cadres permettant de faire des prédictions sur le comportement futur. À la fin de ce module, vous serez en mesure de déterminer les types de prédictions que vous pouvez faire pour créer des stratégies futures, de comprendre les techniques les plus puissantes pour les modèles prédictifs, y compris l'analyse de régression, et d'être prêt à tirer pleinement parti de l'analyse pour créer des décisions commerciales efficaces basées sur les données.
Inclus
16 vidéos5 lectures2 devoirs
Comment transformer les données en actions ? Dans ce module, vous apprendrez comment l'analyse prescriptive fournit des recommandations sur les mesures à prendre pour atteindre vos objectifs commerciaux. Tout d'abord, vous apprendrez à poser les bonnes questions, à définir vos objectifs et à optimiser votre réussite. Vous examinerez également des exemples critiques de modèles prescriptifs, notamment l'impact du prix sur la quantité, la façon de maximiser les revenus, la façon de maximiser les profits et la façon d'utiliser au mieux la publicité en ligne. À la fin de ce module, vous serez en mesure de définir un problème, de définir un bon objectif et d'explorer des modèles d'optimisation qui prennent en compte la concurrence, afin que vous puissiez rédiger des prescriptions pour des actions basées sur des données qui créent le succès pour votre entreprise ou votre commerce.
Inclus
7 vidéos1 lecture2 devoirs
Comment les entreprises les plus performantes utilisent-elles les données ? Dans ce module, vous apprendrez comment les entreprises performantes utilisent les données pour créer des pratiques marketing de pointe, axées sur le client. Vous explorerez des exemples concrets de l'attaque en cinq points pour appliquer l'analyse des clients au marketing, en commençant par la collecte et l'exploration des données, en passant par la construction de modèles prédictifs et l'optimisation, et en continuant jusqu'aux décisions basées sur les données. À la fin de ce module, vous saurez quelle est la meilleure façon de mettre les données au service de votre propre entreprise, en vous appuyant sur les pratiques les plus innovantes et les plus efficaces des grandes entreprises d'aujourd'hui.
Inclus
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Avis des étudiants
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Révisé le 29 janv. 2020
Bastante interesante, especialmente cuando se ven las aplicaciones reales que existen de diferentes marcas a nivel mundial. Me gusto mucho para ser mi primer curso y pocas cosas malas que decir de el.
Révisé le 23 mars 2021
Excellent for learning different types of analytics, the different tools, learning which type of analytics and tool to use in a specific situation. Furthermore how to implement analytics in business
Révisé le 5 févr. 2019
Provides very good overview and understanding of cutomer analytics, how to collect data, measure, predict outcomes and what techniques to use in different scenarios. Highly recommend for beginners.
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