کتاب صوتی توانمندسازی با یادگیری ماشین در بازاریابی شخصیسازیشده
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره توانمندسازی با یادگیری ماشین در بازاریابی شخصیسازیشده
موضوع کلی: آمار و یادگیری ماشین
موضوع میانی: بررسی راهکارهای توانمندسازی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. آشنایی با بازاریابی شخصیسازیشده و ضرورت یادگیری ماشین
- 2. نیاز به یادگیری ماشین در بازاریابی مدرن
- 3. مفاهیم آماری کلیدی برای بازاریابی
- 4. توزیعهای احتمالی در دادههای رفتاری مشتری
- 5. آمار توصیفی دادههای بازاریابی
- 6. آمار استنباطی و آزمون فرض در کمپینها
- 7. مقدمهای بر یادگیری ماشین: نظارتی و غیرنظارتی
- 8. یادگیری زیرنظارت: طبقهبندی و رگرسیون
- 9. یادگیری بدون نظارت: کلاسترینگ و کاهش بعد
- 10. ارزیابی مدل: دقت، بازاسترجاع، F1 و AUC
- 11. آموزش و تست: بیشبرازش، تعمیمپذیری و منحنی یادگیری
- 12. تنظیم پارامترها و اعتبارسنجی مدل
- 13. پایپلاین داده در بازاریابی
- 14. جمعآوری و پاکسازی دادههای مشتری
- 15. ویژگیسازی: تبدیل دادههای خام به ویژگی مفید
- 16. مقیاسگذاری و نرمالسازی ویژگیها
- 17. تقسیمبندی مشتریان با K-Means
- 18. خوشهبندی سلسلهمراتبی در بازاریابی
- 19. DBSCAN و شناسایی مشتریان نویسینگ
- 20. RFM Analysis با روشهای یادگیری ماشین
- 21. تقسیمبندی رفتاری مشتریان
- 22. تقسیمبندی دموگرافیکی و روانشناختی
- 23. فیلتر همگانی در سیستم توصیه
- 24. فیلتر همجنس: محتوا-محور
- 25. سیستمهای ترکیبی توصیه
- 26. مقیاسهای ارزیابی سیستم توصیه
- 27. چالش شروع سرد و راهحلها در توصیه
- 28. توصیه زنده در لحظه خرید
- 29. پیشبینی خرید مجدد
- 30. پیشبینی چرخش مشتری (Churn Prediction)
- 31. مدلهای بقا برای عمر مشتری
- 32. مدلسازی تبدیل (Conversion Prediction)
- 33. تخمین احتمال خرید (Propensity Scoring)
- 34. پیشبینی ارزش طولانیمدت مشتری (CLV)
- 35. مدلهای پایسون و گاما-گوسی برای CLV
- 36. درخت تصمیم برای تقسیمبندی مشتری
- 37. جنگل تصادفی در بازاریابی
- 38. XGBoost و LightGBM برای پیشبینی رفتار
- 39. SVM در طبقهبندی مشتریان
- 40. نورال نتهای پایه برای بازاریابی
- 41. شبکههای عصبی پیچیده: CNN و RNN
- 42. مدلهای ترکیبی و Ensemble Methods
- 43. پردازش زبان طبیعی در بازاریابی
- 44. تحلیل احساس از نظرات مشتریان
- 45. مدلهای کیبگ و TF-IDF
- 46. Embedding و واژهنگاش متنی
- 47. موضوعیابی مستندات بازاریابی
- 48. طراحی پیام شخصیسازیشده با NLP
- 49. معماریهای عمیق برای توصیه
- 50. شبکههای رکابمندی عمیق (Deep RecSys)
- 51. مدلهای توجهی در بازاریابی
- 52. تولید محتوا با هوش مصنوعی
- 53. مدلهای زبانی بزرگ و بازاریابی
- 54. تحلیل سری زمانی رفتار خرید
- 55. مدلهای ARIMA و Prophet
- 56. مدلهای مارکوفین در مسیر مشتری
- 57. تحلیل مسیر کانویشن با ML
- 58. طراحی آزمایش A/B با آمار
- 59. آزمون چندمتغیره و روش بییسی
- 60. تعیین نمونه و قدرت آزمون
- 61. تحلیل نتایج آزمون با رگرسیون
- 62. بازاریابی لحظهای با مدلهای آنلاین
- 63. اتوماسیون کمپینها با پیشبینی
- 64. تریگرها و اتوماتیکسازی ایمیل شخصیسازیشده
- 65. داشبورد و مانیتورینگ مدلها
- 66. مدلهای احتمالاتی: بیزی در بازاریابی
- 67. Uplift Modeling برای مداخلههای بازاریابی
- 68. مدلسازی دیسیژن ترز
- 69. Multi-Armed Bandit در توزیع ترافیک
- 70. Reinforcement Learning در بهینهسازی کمپین
- 71. مدلهای عاملی و Causal Inference
- 72. تحلیل تأثیر در بازاریابی
- 73. فریمورکهای ML: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
- 74. MLOps برای بازاریابی
- 75. اخلاق و سوگیری در ML بازاریابی
- 76. GDPR و حریم خصوصی در دادههای بازاریابی
- 77. تفسیرپذیری مدلها: SHAP و LIME
- 78. Feature Importance و تحلیل دیدا
- 79. مدلسازی انتشار و ویروسی محتوا
- 80. تحلیل شبکه اجتماعی و تأثیرگذاری
- 81. Co-Marketing با ریکامندیون سیستم
- 82. دینامیک قیمتگذاری شخصیسازیشده
- 83. مدلسازی نیت خرید (Purchase Intent)
- 84. Customer Journey Mapping با ML
- 85. Attribution Modeling با یادگیری ماشین
- 86. Cross-channel Personalization
- 87. Mobile Marketing و ML
- 88. Dynamic Pricing با ML
- 89. Inventory و پیشبینی تقاضا
- 90. Marketing Mix Modeling
- 91. Customer Data Platform و یکپارچگی داده
- 92. Real-time Feature Engineering
- 93. Online Learning و مدلهای تطبیقی
- 94. Active Learning در جمعآوری داده
- 95. Transfer Learning در بازاریابی
- 96. Federated Learning و حریم خصوصی
- 97. AutoML در بازاریابی
- 98. Generative AI و تولید محتوا شخصیسازیشده
- 99. Synthetic Data برای بازاریابی
- 100. سناریوهای عملیاتی و پیادهسازی پروژه
برای آموختن، همیشه لازم نیست بخوانید
گاهی بهترین فرصت یادگیری زمانی است که در مسیر رفتوآمد هستید، قدم میزنید، استراحت میکنید یا کارهای روزمرهتان را انجام میدهید. محتوای صوتی کمک میکند از این لحظهها برای شنیدن، اندیشیدن و آشنایی با موضوعات تازه بهره ببرید.
◷
یادگیری در دل روزمرگی
از زمان رفتوآمد، پیادهروی یا استراحت برای شنیدن محتوای مفید استفاده کنید؛ بدون آنکه همیشه به کتاب چاپی یا صفحه نمایش نیاز داشته باشید.
◎
تجربهای شنیداری و دلنشین
با روایت صوتی، توضیحات گفتاری و فضای شنیداری هر محتوا همراه شوید و متناسب با سلیقه خود، شیوه تازهای برای دریافت مطالب تجربه کنید.
✦
گسترش دانش و دیدگاه
با موضوعات متنوع آشنا شوید، ایدههای تازه کشف کنید و فرصت بیشتری برای یادگیری مستمر و پرورش کنجکاوی خود بسازید.
♫
همراه با سبک زندگی شما
محتوای صوتی را متناسب با برنامه روزانه خود انتخاب کنید و در زمان مناسب، شنیدن را به بخشی از عادتهای شخصیتان تبدیل کنید.
کتاب صوتی یا پادکست؟
کتاب صوتی
راهی برای همراه شدن با محتوای یک کتاب از طریق شنیدن. بسته به اثر، میتوانید داستانها، آموزشها، مفاهیم تخصصی یا مطالب کاربردی را در قالب روایت و بیان صوتی دنبال کنید.
مناسب برای شنیدن و مرور محتوای کتابها
پادکست آموزشی
فرصتی برای دنبال کردن موضوعات مشخص در قالب گفتوگو، روایت، توضیح آموزشی یا مجموعهای از قسمتهای صوتی؛ مناسب برای کشف ایدهها و آشنایی با دیدگاههای گوناگون.
مناسب برای یادگیری موضوعی و شنیدن دیدگاههای تازه
هر جا که هستید، شنیدن را آغاز کنید
با دستگاه مناسب خود، محتوای صوتی را به آسانی دنبال کنید.
▯
گوشی هوشمند
اندروید و آیفون
▣
تبلت
برای شنیدن و دنبال کردن محتوا
▤
رایانه و لپتاپ
با پخشکننده صوتی سازگار
♫
هدفون و بلندگو
برای شنیدن متناسب با محیط
چطور از تجربه شنیدن بیشتر بهره ببریم؟
✦ زمان مناسبی برای شنیدن انتخاب کنید؛ زمانی که بتوانید با آرامش به محتوا توجه داشته باشید.
✦ برای مطالب آموزشی، نکتههای مهم را یادداشت کنید یا پس از پایان شنیدن، آنها را مرور کنید.
✦ اگر محتوا طولانی است، آن را در چند نوبت دنبال کنید تا فرصت بیشتری برای درک و مرور داشته باشید.
✦ هنگام رانندگی یا انجام کارهای نیازمند تمرکز، ایمنی را در اولویت قرار دهید و از شیوه شنیدنی استفاده کنید که حواس شما را مختل نکند.
هر شنیدن، فرصتی برای کشف است
با کتابهای صوتی و پادکستهای آموزشی، دنیای تازهای از ایدهها، روایتها و آموختنیها را به لحظههای خود اضافه کنید.
express24.ir
امکانات پخش، ادامه شنیدن و دسترسی آفلاین به نوع فایل، دستگاه و نرمافزار مورد استفاده بستگی دارد.
تگها:
A/B Testing
Churn Prediction
CLV
ML Marketing
NLP بازاریابی
بازاریابی دیجیتال
بازاریابی شخصیسازیشده
پیشبینی رفتار
پیشنهاد محصول
تحلیل داده مشتری
توصیه شخصیسازیشده
کلاسترینگ مشتری
هوش مصنوعی بازاریابی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.