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Online-Kurs Marketing: Predictive Analyse im eCommerce


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Lernen Sie, wie Sie predictive Modelle und ihre Anwendungen im Handel einsetzen. Dieser Kurs ermöglicht es Ihnen, die Marketing-Effektivität zu maximieren und Ihren Umsatz im Berufsleben zu steigern.



Hier schreibt für Sie:

 

Simone JansonSimone Janson, Auftritte in der ARD, gelegentlich Artikel für WELT, ZEIT, WIWO, t3n, W&V, macht Best of HR – Berufebilder.de & HR-Kommunikation.

Profil


Über diesen Kurs

Die Kunden von heute sind mit Informationen und Entscheidungen überfordert und haben oft Mühe, das Produkt oder die Dienstleistung zu finden, die ihren Bedürfnissen am besten entspricht. Technologische, datentechnische und analytische Fortschritte ermöglichen es, diesen Kunden mit dem richtigen Produkt und dem gewünschten Service zu helfen. Unternehmen suchen zunehmend nach Wegen, Daten zu nutzen, um den wertvollsten Kunden die richtigen Produkte, Angebote und Dienstleistungen zu liefern.

Dieser Kurs vermittelt Ihnen Einblicke in die Vorhersagemodellierung und ihre Anwendung im Handel. Die Anwendung von prädiktiven Analysen kann Ihrem Unternehmen helfen, zu wachsen und die Marketing-Performance zu steigern. Am Ende dieses Kurses werden Sie sich darauf verlassen können, dass Sie vorhersagende Analysen anwenden können, die zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit, der Unternehmensleistung und sogar der Teamleistung führen.

Was lerne ich in diesem Kurs?

Dieser Kurs vermittelt Ihnen, wie Sie Situationen erkennen können, in denen prädiktive Analytik einen Mehrwert schaffen kann, indem sie den Kundenbedürfnissen besser gerecht wird, Marketingbudgets intelligenter verteilt und die finanzielle Leistung des Unternehmens verbessert.

Sie wissen, wann Sie die folgenden Modelltechniken anwenden müssen und verstehen ihre Vor- und Nachteile:

  • Logistische Regression
  • Entscheidungsbaum
  • Zufälliger Wald

Am Ende werden Sie in der Lage sein, die gelernte Theorie in die Praxis umzusetzen und eine datengesteuerte Unternehmenskultur aufzubauen.

  1. Kapitel 1: The Power of Predictive Analytics in Commerce:“Data Scientist“ wurde vor kurzem als die sexiest Job des 21. Jahrhunderts, und wir glauben, dass das wahr ist. Die Verfügbarkeit von Daten wächst exponentiell und die Datenanalytik ist das Herzstück vieler erfolgreicher Unternehmen. Wir liefern Ihnen Beispiele und Inspirationen zur prädiktiven Analytik und überzeugen Sie von deren Stärke im Handel.
  2. Kapitel 2: Cross-Selling to the Right Customer: Cross-Selling ist die Strategie, die Bedürfnisse bestehender Kunden mit Produktangeboten abzugleichen. Da die Ansprache aller bestehenden Kunden mit Ihrem Produkt weder effizient noch wünschenswert ist, zeigen wir Ihnen in diesem Kapitel, wie Sie mit der logistischen Regression als Modellierungstechnik Kunden mit dem höchsten Cross-Sell-Potenzial selektieren können.
  3. Kapitel 3: Nächstbestmögliches Angebot: Das Erstellen eines personalisierten Produktvorschlags basierend auf Kundenmerkmalen, Kaufkontext und/oder Produkteigenschaften wird als nächstbestmögliches Angebot bezeichnet. Wir erklären Ihnen, wie Entscheidungsbäume Ihnen helfen können, Ihren Kunden das am besten geeignete Angebot zu unterbreiten, was ihnen das Gefühl gibt, dass Sie ihre Bedürfnisse verstehen und die Konversion erhöhen.
  4. Kapitel 4: Verhindern des Austritts von Kunden: Viele Auslöser in einem Kundenleben können dazu führen, dass Kunden Ihr Unternehmen verlassen (denken Sie über eine Beschwerde, eine Preiserhöhung oder eine Produktänderung nach). Durch die Verwendung von zufälligen Wäldern können alle relevanten Auslöser identifiziert werden, so dass Kunden, die am ehesten mit Abwanderungsrisiken konfrontiert sind, adressiert und Retentionsmaßnahmen ergriffen werden können.
  5. Kapitel 5: Ein datengetriebenes Unternehmen als Fundament für den Erfolg: Wie werden Sie nun, nachdem Sie so viele neue prädiktive Modellierungstechniken gelernt haben, kommunizieren und diese in Ihrer täglichen Arbeit anwenden? In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Sie den Reifegrad Ihrer Organisation als datengetriebenes Unternehmen erkennen und wie Sie in Richtung einer stärker datengetriebenen Organisation wachsen können. Letztendlich müssen alle Unternehmen und Organisationen die Datenanalyse nutzen, um in dieser datenorientierten Welt zu überleben.

Wer sollte diesen Kurs besuchen?

Dieser Kurs eignet sich für eine Vielzahl von unterschiedlichen Erfahrungsstufen. Wir laden alle ein, die mehr über Datenanalyse und prädiktive Modellierung erfahren möchten. Spezifischere Gruppen schließen mit ein:

  • Marketingfachleute, die mehr über predictive Modelle und vor allem darüber erfahren möchten, was Daten für Sie tun können.
  • Datenwissenschaftler, die ihre Modell- und Datenpräsentationskenntnisse noch einen Schritt weiter bringen wollen.
  • Business Manager, die ein besseres Verständnis und Verständnis von Datenmodellen haben wollen und wie auf Basis dieser Daten eine Strategie entwickelt werden kann.

Was muss ich vor Kursbeginn wissen?

Dieser Kurs erfordert einige Codierungen mit der Programmiersprache R. Wenn Sie noch nie R benutzt haben, keine Sorge, wir helfen Ihnen auf dem Weg! Wir zeigen Ihnen, wie Sie die Software installieren und erklären Ihnen entsprechende Konzepte, während wir uns durch das Material bewegen. Wir verlangen jedoch von Ihnen, dass Sie grundlegende statistische Konzepte verstehen, einschließlich:

  • Mittelwert/Durchschnitt
  • Standardabweichung
  • Normalverteilung

Was ist in diesem Kurs enthalten?

Mit der Anmeldung zu diesem Kurs erhalten Sie Zugang zu:

  • Alle Kursmaterialien
  • R-Paket
  • Faktenbasierter Marketing-Scan
  • Herausfordernde & lustige Aufgaben
  • Interaktive globale Gemeinschaft
  • Flexibles Zeitmanagement

Nach Abschluss dieses Kurses erhalten Sie von uns eine E-Mail:

  • Eine Teilnahmeerklärung

Kurs buchen:


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