دانلود فیلم آموزش آنالیز مشتریان قابل پیش بینی

کاربران این دوره آموزشی می توانند به تجزیه و تحلیل داده های بزرگ پرداخته و نحوه چرخه مشتریان را مرور نمایید. این موضوع به بهبود هر مرحله از تحلیل مشتری کمک کرده و باعث می شود تا اطلاعات لازم برای مراحل آینده نیز در نظر گرفته شود. در این دوره می توانید نحوه و روش های درست این تجزیه و تحلیل را فرا بگیرید.

عنوان مجموعه : Lynda Predictive Customer Analytics

مدرس : Kumaran Ponnambalam

مدت زمان : 1 ساعت و 38 دقیقه

فرمت تصویری : AVC (.mp4) 1280×720 30fps

فرمت صوتی : AAC 48KHz 2ch

زبان : انگلیسی

زیرنویس فارسی : ندارد

دوره های آموزشی :

– معرفی

– بررسی احمالی مشتری

– آیا شما مشتری من خواهید شد

– به چه چیزهای دیگری علاقه مند خواهید شد

– ارزش کسب و کار آینده

– آیا با من خوش هستید

– بهترین روش ها

– نتیجه گیری

( برای مشاهده در ابعاد اصلی روی عکس کلیک نمایید )

Use big data to tell your customer’s story, with predictive analytics. In this course, you can learn about the customer life cycle and how predictive analytics can help improve every step of the customer journey.

Start off by learning about the various phases in a customer’s life cycle. Explore the data generated inside and outside your business, and ways the data can be collected and aggregated within your organization. Then review three use cases for predictive analytics in each phase of the customer’s life cycle, including acquisition, upsell, service, and retention. For each phase, you also build one predictive analytics solution in Python. In the final videos, author Kumaran Ponnambalam introduces best practices for creating a customer analytics process from the ground up.

Topics include:

Understanding the customer life cycle

Acquiring customer data

Applying big data concepts to your customer relationships

Finding high propensity prospects

Upselling by identifying related products and interests

Generating customer loyalty by discovering response patterns

Predicting customer lifetime value (CLV)

Identifying dissatisfied customers

Uncovering attrition patterns

Applying predictive analytics in multiple use cases

Designing data processing pipelines

Implementing continuous improvement

Courses :

Introduction

Customer Analytics Overview

Will You Become My Customer

What Else Are You Interested In

How Much Is Your Future Business Worth

Are You Happy With Me

Will You Leave Me

Best Practices

Conclusion

اطلاعات فایل:

حجم فایل: 176 مگابایت

تاریخ انتشار: July 2017

منبع:

Lynda

قیمت: رایگان

لینک دانلود مستقیم فیلم آموزش آنالیز مشتریان قابل پیش بینی :

Lynda Predictive Customer Analytics

%link:http://dl5.downloadha.com/Behnam/2017/July/Education/Lynda Predictive Customer Analytics (Downloadha.com).zip

+ دانلود از لینک مستقیم %

راهنمای دانلود فیلم آموزش آنالیز مشتریان قابل پیش بینی :

برای دانلود، به روی عبارت “دانلود فایل” کلیک کنید و منتظر بمانید تا پنجره مربوطه ظاهر شود سپس محل ذخیره شدن فایل را انتخاب کنید و منتظر بمانید تا دانلود تمام شود.

اگر نرم افزار مدیریت دانلود ندارید، پیشنهاد می شود برای دانلود فایل ها حتماً از یک نرم افزار مدیریت دانلود و مخصوصاً internet download manager استفاده کنید.

در صورت بروز مشکل در دانلود فایل ها تنها کافی است در آخر لینک دانلود فایل یک علامت سوال ? قرار دهید تا فایل به راحتی دانلود شود.

فایل های قرار داده شده برای دانلود به منظور کاهش حجم و دریافت سریعتر فشرده شده اند، برای خارج سازی فایل ها از حالت فشرده از نرم افزار Winrar و یا مشابه آن استفاده کنید.

کلمه رمز جهت بازگشایی فایل فشرده عبارت www.downloadha.com می باشد. تمامی حروف را میبایستی به صورت کوچک تایپ کنید و در هنگام تایپ به وضعیت EN/FA کیبورد خود توجه داشته باشید همچنین بهتر است کلمه رمز را تایپ کنید و از Copy-Paste آن بپرهیزید.

چنانچه در هنگام خارج سازی فایل از حالت فشرده با پیغام CRC مواجه شدید، در صورتی که کلمه رمز را درست وارد کرده باشید. فایل به صورت خراب دانلود شده است و می بایستی مجدداً آن را دانلود کنید. البته فایل های حجیم دارای قابلیت ریکاوری هستند که با استفاده از نرم افزار Winrar وارد منو Tools شوید و گزینه Repair را انتخاب کنید تا مشکل فایل دانلود شده حل شود.

فایل های کرک به دلیل ماهیت عملکرد در هنگام استفاده ممکن است توسط آنتی ویروس ها به عنوان فایل خطرناک شناسایی شوند در این گونه مواقع به صورت موقت آنتی ویروس خود را غیر فعال کنید.