Аналитика потребителя

По материалам Wharton Business School.

University of Pennsylvania.

О курсе

Данные о том, как мы просматриваем и покупаем, есть повсюду. От транзакций по кредитным картам и тележек для покупок в Интернете до программ лояльности клиентов и пользовательских рейтингов / обзоров - существует ошеломляющее количество данных, которые можно использовать для описания нашего покупательского поведения в прошлом, прогнозирования будущего и определения новых способов влияния на будущее. решения о покупке. В этом курсе четыре ведущих профессора маркетинга Wharton сделают обзор ключевых областей клиентской аналитики: описательной аналитики, прогнозной аналитики, предписывающей аналитики и их применения в реальных бизнес-практиках, включая Amazon, Google и Starbucks. . Этот курс дает обзор области аналитики, чтобы вы могли принимать обоснованные бизнес-решения. Это введение в теорию клиентской аналитики, и она не предназначена для подготовки учащихся к выполнению клиентской аналитики.

Результаты обучения по курсу:

После завершения курса слушатели смогут ...

Опишите основные методы сбора данных о клиентах, используемые компаниями, и поймите, как эти данные могут использоваться для принятия бизнес-решений.

Опишите основные инструменты, используемые для прогнозирования поведения клиентов, и определите подходящие варианты использования каждого инструмента.

Обмениваться ключевыми идеями об аналитике клиентов и о том, как эта область влияет на бизнес-решения

Рассказывать об истории клиентской аналитики и последних передовых методах работы ведущих фирм.

Навыки которые Вы получите

Прогностическая аналитика
Клиентская аналитика
Регрессионный анализ
Маркетинговая эффективность

Курс предложен
Университетом Пенсильвании.

Пенсильванский университет (обычно именуемый Penn) - частный университет, расположенный в Филадельфии, штат Пенсильвания, США. Член Лиги плюща, Пенн является четвертым по возрасту высшим учебным заведением в Соединенных Штатах и считает себя первым университетом в Соединенных Штатах, где есть как бакалавриат, так и аспирантура.

Программа курса

5 недель

# 1 Неделя

Введение в клиентскую аналитику

2 видео лекции

Что такое клиентская аналитика? Как устроен этот курс? Что я узнаю в этом курсе? Что я узнаю по специальности "Бизнес-аналитика"? Эти короткие видеоролики дадут вам обзор этого курса и специализации; основные лекции начинаются на 2-й неделе.

# 2 неделя

Описательная аналитика

7 видео лекции, 2 материала для чтения, 2 теста

В этом модуле вы узнаете, какие данные могут и не могут описывать поведение клиентов, а также познакомитесь с наиболее эффективными методами сбора данных и определения их значения. Вы поймете критическую разницу между данными, описывающими причинно-следственную связь, и данными, описывающими корреляционную связь, по мере того, как вы исследуете синергию между данными и решениями, включая принципы систематического сбора и интерпретации данных для принятия более эффективных бизнес-решений. Вы также узнаете, как данные используются для изучения проблемы или вопроса и как использовать эти данные для создания продуктов, маркетинговых кампаний и других стратегий. К концу этого модуля вы получите твердое представление об эффективном сборе и интерпретации данных, чтобы вы могли использовать правильные данные для принятия правильного решения для своей компании или бизнеса.

# 3 неделя

Прогностическая аналитика

16 видео лекции, 5 материала для чтения, 2 теста

Что вы будете с ними делать после того, как соберете и интерпретируете данные? В этом модуле вы узнаете, как сделать следующий шаг: как использовать данные о действиях в прошлом, чтобы делать прогнозы относительно действий в будущем. Вы изучите основные инструменты, используемые для прогнозирования поведения, и узнаете, как определить, какой инструмент подходит для каких целей принятия решений. Кроме того, вы выучите язык и основы для прогнозирования будущего поведения. В конце этого модуля вы сможете определить, какие виды прогнозов вы можете сделать для создания будущих стратегий, понять самые эффективные методы прогнозных моделей, включая регрессионный анализ, и будете готовы использовать все преимущества аналитики для создания эффективных бизнес-решения на основе данных.

# 4 неделя

Предписательная аналитика

7 видео лекции, 1 материал для чтения, 2 теста

Как превратить данные в действия? В этом модуле вы узнаете, как предписывающая аналитика дает рекомендации по действиям, которые вы можете предпринять для достижения своих бизнес-целей. Во-первых, вы узнаете, как задавать правильные вопросы, как определять свои цели и как оптимизировать их для достижения успеха. Вы также рассмотрите важные примеры предписывающих моделей, в том числе то, как количество зависит от цены, как максимизировать доход, как максимизировать прибыль и как наилучшим образом использовать интернет-рекламу. К концу этого модуля вы сможете определить проблему, определить хорошую цель и изучить модели для оптимизации, учитывающие конкуренцию, чтобы вы могли написать рецепты для действий на основе данных, которые принесут успех вашей компании. или бизнес.

# 5 неделя

Применение/Примеры использования

Как ведущие фирмы заставляют данные работать? В этом модуле вы узнаете, как успешные компании используют данные для создания передовых методов маркетинга, ориентированных на клиента. Вы изучите реальные примеры пятисторонней атаки для применения клиентской аналитики в маркетинге, начиная со сбора и исследования данных, переходя к построению прогнозных моделей и оптимизации и заканчивая принятием решений на основе данных. В конце этого модуля вы узнаете, как наилучшим образом использовать данные в вашей компании или бизнесе, основываясь на самых инновационных и эффективных методах работы с данными ведущих современных компаний.

8 видео лекции, 2 материал для чтения, 2 теста