در دنیای پررقابت امروز، تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده برای موفقیت هر کسب‌وکاری حیاتی است، به‌ویژه برای پلتفرم‌های بزرگی مانند نتفلیکس که همواره در تلاش برای بهینه‌سازی پیشنهادات خود و جلب رضایت کاربران هستند. این دوره جامع به شما می‌آموزد که چگونه با استفاده از تحلیل کانتجوینت مبتنی بر انتخاب (Choice-Based Conjoint Analysis – CBCA) و قدرت زبان برنامه‌نویسی پایتون، ترجیحات مشتریان را درک کرده و استراتژی‌های محصول و بازاریابی را بر اساس داده‌های واقعی شکل دهید.

این دوره به صورت فیزیکی و بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و محتوای آن به هیچ عنوان قابل دانلود نیست. این روش ارائه، دسترسی آسان و بدون نیاز به اینترنت را برای شما تضمین می‌کند، بنابراین می‌توانید در هر زمان و مکانی به محتوای آموزشی ارزشمند دوره دسترسی داشته باشید.

با اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفهوم و اهمیت تحلیل کانتجوینت را به طور کامل درک کنید و تفاوت آن را با سایر روش‌های تحلیل ترجیحات مشتری بدانید.
• مراحل طراحی یک مطالعه CBCA را از ابتدا تا انتها، شامل انتخاب ویژگی‌ها و سطوح، طراحی آزمایش‌ها و جمع‌آوری داده‌ها، فرا بگیرید.
• از پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند آن (مانند Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, Scikit-learn) برای پیاده‌سازی مدل‌های CBCA استفاده کنید.
• مدل‌های انتخاب گسسته، به‌ویژه رگرسیون لاجستیک چندجمله‌ای را برای تحلیل داده‌های کانتجوینت بسازید و تفسیر کنید.
• مفاهیم مطلوبیت (Utility) و اهمیت نسبی (Relative Importance) ویژگی‌های محصول را محاسبه کرده و نتایج را به صورت بصری ارائه دهید.
• شبیه‌سازی‌های “What-If” را انجام دهید تا تأثیر تغییرات در ویژگی‌ها یا قیمت‌ها را بر سهم بازار پیش‌بینی کنید.
• توصیه‌های عملی و استراتژیک برای بهینه‌سازی محصولات، قیمت‌گذاری و بسته‌بندی بر اساس یافته‌های تحلیل کانتجوینت ارائه دهید.
• مهارت‌های تحلیل داده و تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد را در پروژه‌های واقعی کسب‌وکار تقویت کنید.

تحلیل کانتجوینت ابزاری فوق‌العاده قدرتمند است که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا پیچیدگی‌های تصمیم‌گیری مشتری را رمزگشایی کنند. در حالی که نظرسنجی‌های سنتی ممکن است فقط ترجیحات اظهار شده را ثبت کنند، CBCA عمیق‌تر عمل کرده و ترجیحات واقعی و پنهان مشتریان را از طریق سناریوهای انتخاب شبیه‌سازی شده بازار، آشکار می‌سازد. برای شرکتی مانند نتفلیکس، این بدان معناست که می‌توانند:

• دقیقاً بفهمند که مشتریان برای کدام ویژگی‌های خدمات (مثل کیفیت پخش، تعداد دستگاه‌های همزمان، محتوای اختصاصی، وجود تبلیغات) چقدر ارزش قائل هستند.
• بسته‌های اشتراکی جدیدی طراحی کنند که حداکثر جذابیت را برای بخش‌های مختلف بازار داشته باشد.
• واکنش مشتریان به تغییرات قیمت یا اضافه شدن ویژگی‌های جدید را پیش‌بینی کنند.
• رقابتی‌تر عمل کرده و پیشنهادات خود را در مقایسه با رقبا بهینه‌سازی کنند.

این تحلیل به شما امکان می‌دهد تا به جای حدس و گمان، بر اساس داده‌های قوی و مدل‌های آماری پیشرفته، تصمیم‌گیری کنید.

این دوره برای افرادی با سطوح مختلف آشنایی طراحی شده است، اما برای بهره‌برداری حداکثری از محتوای آن، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با پایتون: درک مفاهیم پایه برنامه‌نویسی مانند متغیرها، انواع داده‌ها، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده لیست و دیکشنری ضروری است.
• مفاهیم پایه آمار: آشنایی با مفاهیمی مانند میانگین، انحراف معیار، رگرسیون و احتمالات به درک بهتر مدل‌های آماری کمک می‌کند.
• آشنایی با کتابخانه‌های Pandas و NumPy در پایتون مفید است اما اجباری نیست، زیرا مفاهیم لازم در طول دوره مرور خواهند شد.

محتوای این دوره به صورت جامع و کاربردی طراحی شده و شامل سرفصل‌های زیر است:

• مقدمه‌ای بر تحلیل کانتجوینت:
  • معرفی تحلیل کانتجوینت و کاربردهای آن در بازاریابی و مدیریت محصول.
  • انواع روش‌های کانتجوینت (CBCA در مقابل CBC، ACA و …).
  • فرایند کلی یک مطالعه کانتجوینت.
• طراحی مطالعه CBCA:
  • تعیین و تعریف ویژگی‌ها و سطوح محصول/خدمت.
  • طراحی آزمایش‌ها: آشنایی با طرح‌های متعامد (Orthogonal Designs) و طرح‌های بهینه.
  • ایجاد سناریوهای انتخاب و پرسشنامه‌های موثر.
• جمع‌آوری و آماده‌سازی داده:
  • روش‌های جمع‌آوری داده برای مطالعات CBCA.
  • تمیز کردن، سازماندهی و آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از Pandas.
• مدل‌سازی با پایتون:
  • مقدمه‌ای بر مدل‌های انتخاب گسسته (Discrete Choice Models).
  • ساخت و تحلیل مدل رگرسیون لاجستیک چندجمله‌ای (Multinomial Logistic Regression) با Statsmodels یا Scikit-learn.
  • محاسبه و تفسیر ضرایب مطلوبیت (Utility Coefficients).
• تفسیر نتایج و تحلیل اهمیت:
  • محاسبه اهمیت نسبی ویژگی‌ها (Relative Importance of Attributes).
  • تجزیه و تحلیل مطلوبیت‌های سطوح (Level Utilities) برای هر ویژگی.
  • تجزیه و تحلیل بخش‌بندی بازار (Market Segmentation) بر اساس ترجیحات.
• شبیه‌سازی‌های “What-If” و سناریوهای بازار:
  • پیش‌بینی سهم بازار برای پیشنهادات محصول جدید.
  • بررسی تأثیر تغییرات قیمت یا اضافه شدن/حذف ویژگی‌ها بر تصمیمات مشتری.
  • تحلیل حساسیت و بهینه‌سازی استراتژی‌ها.
• مطالعه موردی نتفلیکس:
  • پیاده‌سازی یک مطالعه CBCA کامل برای سناریوهای واقعی در نتفلیکس (مثلاً طراحی بسته اشتراکی جدید).
  • تحلیل نتایج و ارائه توصیه‌های استراتژیک برای نتفلیکس.
• مباحث پیشرفته و چالش‌ها:
  • چالش‌ها در طراحی و تحلیل مطالعات کانتجوینت.
  • مفاهیم پیشرفته مانند Heterogeneity در ترجیحات.
  • منابع و ابزارهای تکمیلی.

تصور کنید نتفلیکس در نظر دارد بسته‌های اشتراکی جدیدی را معرفی کند و می‌خواهد بداند که مشتریان برای کدام ترکیب از ویژگی‌ها (مانند قیمت ماهانه، کیفیت پخش – SD/HD/4K، تعداد دستگاه‌های همزمان، دسترسی به محتوای اختصاصی، وجود تبلیغات) بیشترین ارزش را قائل هستند.

در این دوره، شما گام به گام یاد خواهید گرفت که چگونه:

• ویژگی‌های فوق را به همراه سطوح مختلف آن‌ها (مثلاً: قیمت ۳۰/۵۰/۷۰ هزار تومان؛ کیفیت SD/HD/4K؛ تعداد دستگاه ۱/۲/۴؛ محتوای اختصاصی بله/خیر؛ تبلیغات بله/خیر) تعریف کنید.
• سناریوهای انتخاب متعددی را طراحی کنید که شامل ترکیبات مختلف این ویژگی‌ها هستند.
• داده‌ها را از طریق شبیه‌سازی یا نمونه‌برداری از مشتریان جمع‌آوری کنید.
• با استفاده از پایتون، مدل CBCA را ساخته و ضرایب مطلوبیت را برای هر سطح از هر ویژگی محاسبه کنید. این ضرایب نشان می‌دهند که یک مشتری چقدر برای “کیفیت 4K” یا “عدم وجود تبلیغات” ارزش قائل است.
• اهمیت نسبی هر ویژگی (مثلاً، آیا قیمت مهم‌تر از کیفیت پخش است؟) را تعیین کنید.
• با استفاده از شبیه‌سازی‌های “What-If”، پیش‌بینی کنید که اگر نتفلیکس یک بسته جدید با مشخصات خاصی (مثلاً، کیفیت 4K، ۲ دستگاه، بدون تبلیغات، با قیمت میانگین) ارائه دهد، چه سهمی از بازار را به خود اختصاص خواهد داد.
• توصیه‌های عملی برای نتفلیکس ارائه دهید، مثلاً اینکه آیا باید روی کاهش قیمت تمرکز کند یا روی افزایش محتوای اختصاصی.

این مثال عملی به شما کمک می‌کند تا مفاهیم تئوری را به صورت عمیق و کاربردی درک کنید.

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و علاقه‌مندان مناسب است، از جمله:

• محققان بازار: برای افزودن ابزاری قدرتمند به جعبه ابزار تحقیقاتی خود و ارائه بینش‌های عمیق‌تر به مشتریان.
• تحلیلگران داده و دانشمندان داده: برای گسترش مهارت‌های تحلیل داده‌های خود به حوزه ترجیحات مشتری و مدل‌سازی انتخاب.
• مدیران محصول: برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده در مورد طراحی، ویژگی‌ها و استراتژی‌های محصول.
• استراتژیست‌های کسب‌وکار: برای توسعه استراتژی‌های رقابتی و بهینه‌سازی پیشنهادات در بازار.
• دانشجویان رشته‌های مدیریت، بازاریابی، آمار و علوم داده: که به دنبال کسب مهارت‌های عملی و کاربردی در تحلیل داده‌های بازار هستند.
• هر کسی که علاقه‌مند به درک چگونگی تأثیر ویژگی‌های محصول بر تصمیمات خرید مشتریان است.

توجه داشته باشید که تمامی محتوای این دوره، شامل ویدئوهای آموزشی، فایل‌های کد پایتون، دیتاست‌ها و اسلایدهای هر درس، به صورت کامل بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود. این بدان معناست که شما پس از تهیه دوره، نیازی به اتصال به اینترنت برای دسترسی به محتوا ندارید و می‌توانید در هر زمان و مکانی که مایل بودید، به یادگیری بپردازید. این روش، امکان یادگیری بدون وقفه و متمرکز را برای شما فراهم می‌آورد و نگرانی‌های مربوط به سرعت اینترنت یا دسترسی آنلاین را از بین می‌برد.

این دوره یک فرصت بی‌نظیر برای ارتقاء مهارت‌های شما در تحلیل داده‌های بازار و تصمیم‌گیری استراتژیک است. با یادگیری تحلیل کانتجوینت مبتنی بر انتخاب و پیاده‌سازی آن با پایتون، شما به یکی از ارزشمندترین مهارت‌ها در دنیای کسب‌وکار امروز مجهز خواهید شد و می‌توانید به شرکت‌ها کمک کنید تا محصولات و خدماتی را توسعه دهند که واقعاً مورد علاقه مشتریان است. این سرمایه‌گذاری در دانش شما، بازدهی قابل توجهی در مسیر شغلی‌تان خواهد داشت.