اکسپرس 24
کتاب مدل‌سازی مسیر مشتری با Machine Learning

کتاب مدل‌سازی مسیر مشتری با Machine Learning

تگ‌ها: Churn Prediction CLTV CRM Customer Journey Mapping Machine Learning بازاریابی بازاریابی شخصی‌سازی شده پرسونای مشتری تحلیل رفتار مشتری توصیه گر محصول خوشه‌بندی دیتا ماینینگ رگرسیون طبقه‌بندی مدل‌سازی مسیر مشتری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی مسیر مشتری با Machine Learning

موضوع کلی: توسعه مهارت‌های کسب‌وکار

موضوع میانی: تکنیک‌های فروش و بازاریابی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مسیر مشتری
  • 2. اهمیت مدل‌سازی مسیر مشتری در بازاریابی
  • 3. معرفی Machine Learning و کاربرد آن در بازاریابی
  • 4. مراحل اصلی مدل‌سازی مسیر مشتری با ML
  • 5. جمع‌آوری داده‌های رفتار مشتری
  • 6. منابع جمع‌آوری داده‌های مشتری (وب‌سایت، شبکه‌های اجتماعی، CRM)
  • 7. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای ML
  • 8. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های مشتری
  • 9. معرفی الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 10. خوشه‌بندی رفتاری مشتریان با استفاده از K-Means
  • 11. خوشه‌بندی رفتاری مشتریان با استفاده از Hierarchical Clustering
  • 12. ارزیابی و تفسیر نتایج خوشه‌بندی
  • 13. شناسایی پرسونای مشتری (Customer Persona) بر اساس خوشه‌ها
  • 14. معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 15. پیش‌بینی رفتار مشتری با استفاده از Logistic Regression
  • 16. پیش‌بینی رفتار مشتری با استفاده از Decision Trees
  • 17. پیش‌بینی رفتار مشتری با استفاده از Random Forests
  • 18. پیش‌بینی رفتار مشتری با استفاده از Support Vector Machines (SVM)
  • 19. ارزیابی و تفسیر نتایج طبقه‌بندی
  • 20. معرفی الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)
  • 21. پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value - CLTV)
  • 22. پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری (Churn Rate Prediction)
  • 23. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis) با استفاده از Association Rule Mining
  • 24. توصیه‌گرهای محصول (Product Recommendation Systems)
  • 25. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری (Collaborative Filtering)
  • 27. توصیه‌گرهای ترکیبی (Hybrid Recommendation Systems)
  • 28. معرفی شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 29. مدل‌سازی مسیر مشتری با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 30. بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی با ML
  • 31. شخصی‌سازی تجربه مشتری با ML
  • 32. تحلیل احساسات مشتری (Sentiment Analysis)
  • 33. تحلیل متن داده‌های بازخورد مشتری
  • 34. مدل‌سازی احتمال خرید مشتری
  • 35. تحلیل قیف فروش (Sales Funnel Analysis) با ML
  • 36. بهینه‌سازی قیف فروش با استفاده از نتایج ML
  • 37. شناسایی نقاط تماس کلیدی مشتری (Touchpoint Analysis)
  • 38. ارزیابی اثربخشی کانال‌های بازاریابی
  • 39. مدل‌سازی سفر مشتری در کانال‌های مختلف (Omnichannel)
  • 40. استفاده از ML برای پیش‌بینی نیازهای مشتری
  • 41. تحلیل کوهورت (Cohort Analysis) برای درک رفتار مشتری در طول زمان
  • 42. مدل‌سازی تاثیر بازاریابی بر رفتار مشتری
  • 43. تحلیل مسیر مشتری در زمان واقعی (Real-time Customer Journey Analysis)
  • 44. استفاده از ML برای پیش‌بینی رفتار مشتری در آینده
  • 45. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی مسیر مشتری با ML
  • 46. حریم خصوصی و امنیت داده‌های مشتری
  • 47. انتخاب ابزارهای مناسب برای مدل‌سازی مسیر مشتری (Python, R, Cloud Platforms)
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های ML در سیستم‌های CRM و بازاریابی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.