線上課程|顧客分類大師:Python x RFM 會員經營新觀點
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商品描述

Hahow 好學校|線上課程📖 此商品屬「例外商品類別」,不適用七天鑑賞期法規非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務,經消費者事先同意始提供 📍課程序號發送及兌換詳情請見賣場介紹 【 課程名稱 】:顧客分類大師:Python x RFM 會員經營新觀點 【 課程簡介 】 本課程以 RFM 顧客價值分類模型為核心,讓企業可以藉由行銷資料科學的手法,進行初步的顧客資料診斷,同時檢視公司的獲利來源,以及避免顧客流失。 【 課程大綱 】 章節一:RFM 資料前處理 單元 1 - 環境設定 單元 2 - Python 基礎複習 單元 3 - Pandas 套件複習 單元 4 - Pandas 處理零售資料 章節二:RFM 基礎繪圖 單元 1 - 圖片中文顯示(Windows 作業系統) 單元 2 - 圖片中文顯示(Mac 作業系統) 單元 3 - Pandas 繪圖 單元 4 - seaborn 繪圖 單元 5 - 用 seaborn 建構 RFM 單元 6 - matplotlib 繪圖 單元 7 - 用matplotlib 建構 RFM 章節三:RFM五大面向分析—產品面 單元 1 - XY 軸統一標籤 單元 2 - 統一比例尺 單元 3 - 四大類顧客分群 單元 4 - RFM 產品面分析 章節四:RFM 五大面向分析—市場面 單元 1 - RFM 市場面分析 單元 2 - 市場面圖例優化 章節五:RFM 五大面向分析—財務面 單元 1 - RFM 成本獲利分析 單元 2 - RFM 毛利分析 單元 3 - RFM 投報率分析 章節六:RFM 五大面向分析—行銷面 單元 1 - 行銷預算移轉模擬 單元 2 - 預算移轉比較圖 章節七:RFM 五大面向分析—顧客回購面 單元 1 - RFM 顧客回購面分析 單元 2 - 商品推薦清單 單元 2 - 購買商品組合 【 老師介紹 】:行銷資料科學 曾出版國內第一本的行銷資料科學書籍。經歷中華電信 AI 專案課程服務、資策會 AI 專案合作與課程服務、外貿協會國際企業人才培訓中心行銷資料科學課程服務。 【 需要準備的工具/軟體 】 您需要準備: 1. 一台 Windows 或 Mac 的電腦 2. 電腦需要安裝 Anaconda 系列軟體:Spyder 3. 本課程將以 Python 語言為主體(Python 3 以上即可) 【 需要具備的背景知識 】 1. 瞭解 Windows/Mac 電腦的基本操作即可。 2. 準備您產業專業的 Know How,此專業經驗與 RFM 結合後,能帶出不同的管理意涵。若您業界經驗不足也無訪,課程中一樣會利用案例帶領能融入商業思維,從 RFM 中看到寶藏。 3. 此門課程為本公司 Python 商務中階課程,在課程一開始會快速複習 Python 基礎語法。若您完全沒有 Python 基礎,也非常建議您可以先選修本公司在好學校熱門的 Python 基礎課程-Python 0 到 1 基礎商務分析實戰 ( https://hahow.in/cr/python0-1 ),會提昇您在此門課程的學習效益。 - Python 商務學習地圖:內含建議修課順序 http://bit.ly/2020tmronlinecourse 【 上完課後,學生可以學到並做出的東西 】 了解顧客生態後,本課程以五個面向為您的企業,做更深入的健診: - 市場面:以最基本的顧客消費資料(頻率、購買次數),將現有顧客分類。 - 財務面:計算出在每個顧客身上所賺得毛利,在不同客群中的獲利。 - 行銷面:藉由 RFM 的分析進行行銷預算重新分配。 - 產品面:觀察在不同客群中,各個產品的銷售狀況。 - 顧客回購面:分析顧客的購買週期後,進行精準推薦。 【 哪些人適合這堂課?】 - 深入了解會員經營,提升會員終身價值、學習 CRM 的人 - 從事電商產業,想深度分析顧客資料並提高企業收入的人 - 想要提升大數據深度與廣度的數據分析從業人員 - 想讓客戶買單且提升客戶收入的行銷/媒體代理商相關人員 - 擁有程式語言的本事,卻不知道如何運用在商務面的資訊/工程人員 - 想要在眾多擁有 EMBA 學位的同儕中脫穎而出的專業經理人
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