کتاب پیش‌بینی ریزش مشتریان با شبکه‌های عمیق و تدوین استراتژی بازاریابی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ریزش مشتریان با شبکه‌های عمیق و تدوین استراتژی بازاریابی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری

موضوع میانی: مدل‌های یادگیری عمیق در تصمیم‌گیری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفهوم ریزش مشتری (Customer Churn) و اهمیت اقتصادی آن در کسب‌وکارها
  • 2. بررسی نقش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک بازاریابی
  • 3. مفاهیم پایه و پیش‌پردازش داده‌های رفتار مشتری برای تحلیل‌های پیش‌بینانه
  • 4. مدیریت داده‌های گم‌شده و نامتوازن (Imbalanced Data) در پایگاه داده مشتریان
  • 5. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) و استخراج شاخص‌های کلیدی تعامل مشتری با برند
  • 6. ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها در دسته‌بندی باینری
  • 7. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق پایه با پایتون و کتابخانه پایتورچ یا تنسورفلو
  • 8. استفاده از لایه‌های بازگشتی (RNN و LSTM) برای تحلیل داده‌های زمانی و توالی تراکنش‌های مشتری
  • 9. مدل‌سازی الگوهای رفتاری بلندمدت و کوتاه‌مدت مشتری با شبکه‌های عمیق
  • 10. تنظیم هایپرپارا مترها، مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و تکنیک‌های تنظیم (Regularization)
  • 11. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای تخصصی مانند ROC-AUC، Precision-Recall و F1-Score
  • 12. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در شبکه‌های عمیق برای کشف دلایل اصلی ریزش مشتریان
  • 13. بخش‌بندی مشتریان (Customer Segmentation) بر اساس امتیازهای ریسک ریزش خروجی از مدل
  • 14. طراحی استراتژی‌های بازاریابی هدفمند و کمپین‌های حفظ مشتری (Retention Marketing)
  • 15. شخصی‌سازی پیشنهادها و تخفیف‌ها بر اساس پیش‌بینی‌های رفتار آینده مشتری
  • 16. محاسبه ارزش طول عمر مشتری (CLV) و تلفیق آن با خروجی مدل‌های پیش‌بینی ریزش
  • 17. پیاده‌سازی سیستم‌های هشدار زنده برای شناسایی مشتریان در آستانه ریزش
  • 18. طراحی خودکارسازی بازاریابی (Marketing Automation) برای ارسال پیام‌های بازدارنده
  • 19. تست A/B و اندازه‌گیری اثربخشی استراتژی‌های بازاریابی اعمال‌شده برای حفظ مشتریان
  • 20. تحلیل بازخوردها و بهبود مستمر دقت مدل‌های یادگیری عمیق با داده‌های جدید
  • 21. پیاده‌سازی یک پروژه جامع پیش‌بینی ریزش و تدوین استراتژی بازاریابی از صفر تا صد
  • 22. بهترین روش‌ها (Best Practices) در استقرار، مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های تصمیم‌گیری در سازمان
تگ‌ها: Artificial Intelligence Customer Churn Data Science Deep Learning Marketing Strategy بازاریابی حفظ مشتری بازاریابی هوشمند پایتورچ پیش‌بینی ریزش مشتری تحلیل رفتار مشتری تصمیم‌گیری داده‌محور کلاسیفیکیشن مدل‌های پیش‌بینانه هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.