کتاب یادگیری ترجیحات مشتری برای استراتژی‌های قیمت‌گذاری هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ترجیحات مشتری برای استراتژی‌های قیمت‌گذاری هوشمند

موضوع کلی: بازاریابی و فروش

موضوع میانی: استراتژی‌های قیمت‌گذاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ترجیحات در قیمت‌گذاری
• 2. اهمیت قیمت‌گذاری مبتنی بر داده
• 3. مروری بر روش‌های سنتی قیمت‌گذاری و محدودیت‌ها
• 4. معرفی یادگیری ماشین و کاربرد آن در قیمت‌گذاری
• 5. مبانی یادگیری ترجیحات
• 6. جمع‌آوری داده‌های ترجیحات مشتری
• 7. روش‌های جمع‌آوری داده‌های صریح ترجیحات
• 8. روش‌های جمع‌آوری داده‌های ضمنی ترجیحات
• 9. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های ترجیحات
• 10. مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ترجیحات
• 11. مدل‌های رگرسیونی برای پیش‌بینی ترجیحات
• 12. مدل‌های طبقه‌بندی برای پیش‌بینی ترجیحات
• 13. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در یادگیری ترجیحات
• 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای یادگیری ترجیحات
• 15. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در قیمت‌گذاری
• 16. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی قیمت‌گذاری
• 17. مدل‌های ترکیبی یادگیری ترجیحات
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ترجیحات
• 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های قیمت‌گذاری
• 20. اعتبارسنجی متقابل و تنظیم هایپرپارامترها
• 21. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ترجیحات
• 22. اهمیت ویژگی‌ها و تحلیل حساسیت
• 23. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا با یادگیری ترجیحات
• 24. قیمت‌گذاری شخصی‌سازی شده
• 25. بخش‌بندی مشتریان بر اساس ترجیحات قیمت
• 26. استراتژی‌های قیمت‌گذاری مبتنی بر بخش
• 27. قیمت‌گذاری رقابتی با در نظر گرفتن ترجیحات
• 28. قیمت‌گذاری بر اساس ارزش درک شده
• 29. تاثیر روانی قیمت‌گذاری و نحوه مدل‌سازی آن
• 30. مدل‌سازی ترجیحات در شرایط عدم قطعیت
• 31. مدل‌سازی ترجیحات در بازارهای پیچیده
• 32. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی ترجیحات
• 33. تحلیل احساسات و تاثیر آن بر قیمت‌گذاری
• 34. یادگیری ترجیحات در محیط‌های تجارت الکترونیک
• 35. یادگیری ترجیحات در فروش آفلاین
• 36. ادغام یادگیری ترجیحات با سیستم‌های CRM
• 37. اتوماسیون قیمت‌گذاری با استفاده از یادگیری ترجیحات
• 38. مطالعات موردی: موفقیت‌های پیاده‌سازی یادگیری ترجیحات در قیمت‌گذاری
• 39. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری ترجیحات در قیمت‌گذاری
• 40. اخلاق و حریم خصوصی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌های ترجیحات
• 41. آینده یادگیری ترجیحات در قیمت‌گذاری