Курсы

Big Data: Big Data в маркетинге: современные подходы к клиентской аналитике

Код курса: BD-2

Продолжительность обучения (кол-во дней): 4 дня

Стоимость обучения за одного человека: 73 600 руб.

Даты курса Заявка
05-08.12.2017 Заказать
Аудитория:
Современный маркетинг практически немыслим без аналитики. При этом с каждым днем возрастает объемы и сложность задач по анализу этих данных (data science, data mining). В результате компании, которые в своей работе значительно опираются на результаты прагматичного анализа данных, имеют значительные конкурентные преимущества. 

Цель курса – вооружить маркетолога современными инструментами анализа данных, разбирая практические примеры. 
Программа курса:
День 1. Статистика в клиентской аналитике – теория и практика. Обзор инструментов статистического анализа. 

Рассматриваются базовые понятия статистики, особенности построения статистического эксперимента, метрики оценки качества произведенных изменений и мероприятий.
  • Практическая часть – обзор возможностей инструментов анализа данных *, реализация простейших операций статистического анализа.

День 2. Прогнозирование оттока, определение вероятности отклика на предложение.

Рассматриваются подходы к построению статистических моделей, направленных на решение практических задач. Делается фокус на важные практические аспекты реализации прогнозных моделей
  • Практическая часть – реализация и оценка качества моделей с использованием различных инструментов анализа данных

День 3. Рекомендательные системы.

Рассматриваются принципы и важные аспекты построения рекомендательных систем (наиболее вероятная следующая покупка, «с этим товаром покупают…»), методы оценки их качества и подходы к построению комплексных предложений.
  • Практическая часть – построение рекомендательных систем с использованием различных инструментов анализа данных.

День 4. Оптимизация, определение ценности отклика, жизненный цикл клиента.

Рассматриваются задачи оптимизации маркетинговых мероприятий с учетом ограничений бюджета. Рассматриваются аспекты моделирования жизненного цикла клиента и оценки его ценности.
  • Практическая часть – решение задачи определения ценности клиента и оптимизации маркетингового мероприятия с учетом данных о ценности клиентов

* В рамках курса будут рассмотрены и использованы следующие инструменты IBM SPSS Modeler, SAS Enterprise Miner, RapidMiner, SAP InfiniteInsight