We're proud to design great products for life
Интенсив
Продвинутая аналитика и машинное обучение в маркетинге
На интенсиве подробно рассмотрим область клиентской аналитики и поделимся секретами эффективного решения задач исходя из опыта наших проектов
Когда
Длительность
Формат
Стоимость
Требования
7 - 21 ноября 2024 г.
Очно или дистанционно
20 ак. ч. лекций и практики
5 ак. ч. самостоятельной работы
5 ак. ч. самостоятельной работы
42 000 руб/слушатель
Скидки для групп
Скидки для групп
Базовое знание Python и SQL
На интенсиве подробно рассмотрим область клиентской аналитики и поделимся секретами эффективного решения задач исходя из опыта наших проектов
Из каких этапов состоит жизненный цикл клиента?
Какие задачи приходится решать бизнесу на каждом из этих этапов?
Как перевести эти задачи с бизнес-языка на язык data science и подобрать оптимальный алгоритм решения?
Какие сложности и типичные ошибки ожидают на этом пути, как их избежать?
О чём пойдёт речь?
На интенсиве мы подробно рассмотрим:
А также поделимся профессиональными секретами эффективного решения этих задач исходя из опыта наших проектов
Специалисты Data Science, маркетинговые/продуктовые аналитики и др.
5. РобоБух проводит
сверку автоматически
сверку автоматически
Кому подойдет курс?
которые интересуются областью data science и тем, как они могли бы применять методы ML для эффективного решения своих бизнес-задач
A²NCED
Программа
- Основы маркетинга - и какие задачи маркетинга могут быть решены средствами data science?
- Этапы жизненного цикла клиента
- Какие данные о клиенте доступны на каждом из этих этапов
- Универсальный пайплайн обучения модели
- Подготовка пилота для сбора данных
- Оценка качества модели
- Формирование сегмента клиентов для маркетинговой кампании
- Оценка эффективности модели
- Определение склонности
- Применение моделей склонности в жизненном цикле клиента
- Варианты формулировки целевого события
- Единая модель склонности к нескольким продуктам
- Определение клиентов без истории
- Модели склонности для клиентов без истории
- Новые клиенты
- Модели склонности для естественного трафика
- RL в работе с новыми клиентами и клиентами «серой зоны»
- Модели склонности для целевого трафика
- Гиперсегментация
- Синтетическая конверсия
- Определение отклика
- Применение моделей отклика в жизненном цикле клиента
- Варианты формулировки целевого события
- Модель чувствительности к коммуникации
- Определение UpLift
- Формулировка целевого события
- UpLift – скоринг
- Определение оттока (бинарный отток, метрический отток)
- Задачи по предотвращению оттока (предиктивный отток, удержание, реактивация)
- Применение моделей оттока в жизненном цикле клиента
- Ансамбль моделей по предотвращению оттока клиентов
- Прогноз самостоятельного возвращения клиента
- Методы определения границ оттока: индивидуальные пороги оттока
- Фрод в предиктивных моделях оттока
- Удержание клиентов и их реактивация: варианты формулировки целевого события и скоринг
- Пути развития подходов по предотвращению оттока
- Нравственный аспект моделей удержания
- Дизайн эксперимента для оценки экономического эффекта моделей удержания
- Слагаемые экономического эффекта (упущенная прибыль, отложенный эффект, непосредственный эффект кампании по удержанию клиентов)
- Предпочтительные и непригодные метрики
- Оценка непосредственного эффекта кампании по удержанию клиентов
- Оценка упущенной прибыли
- Оценка LTV
Подход к обучению
Лекции
Демонстрации
Тесты дня
Домашние задания
Теория не будет оторвана от практики.
Вас ждет насыщенная программа и поддержка преподавателя на протяжении всего интенсива
Вас ждет насыщенная программа и поддержка преподавателя на протяжении всего интенсива
Онлайн вебинары с преподавателем и возможность задать все ваши вопросы
Преподаватель покажет и расскажет, как решается реальная задача на практике
Короткий тест в конце каждого дня, который поможет понять, насколько вы усвоили материал
Задачи и тесты, которые позволят повторить и закрепить пройденный на лекциях материал
Преподаватели
- Дмитрий ЗабавинАвтор курса Анализ данных в целевом маркетинге
Ведущий бизнес-аналитик практики GlowByte
Advanced Analytics- Эксперт в области решения прикладных задач в клиентской аналитике.
- Реализовал более 30 проектов в основных бизнес-отраслях: ритейл, банки, тревел-компании.
- Занимается развитием решений по применению геймификации в целевом маркетинге. Отвечает за автоматизацию статистических экспериментов.
- Автор профильных статей на Хабр, выступлений сообщества NоML.
- Вазген АмбарцумовРуководитель группы практики GlowByte
Advanced Analytics
A²NCED
Записаться на интенсив
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Узнавайте об обновлениях и новых курсах первыми!
Подписывайтесь на наше коммьюнити NoML (Not only Machine Learning), где мы публикуем все новости, общаемся и делимся мнениями об индустрии