فلش‌کارت‌های آموزشی پیش‌بینی ریزش مشتریان با شبکه‌های عمیق و تدوین استراتژی بازاریابی

🎓 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