آموزش تحلیل کاربران و بهینه‌سازی نرخ بازگشت محصول - آخرین آپدیت

دانلود Analyze Users & Optimize Product Retention

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: قابلیت‌های تحلیل محصول خود را با تکنیک‌های پیشرفته بخش‌بندی کاربران و بهینه‌سازی نرخ بازگشت (Retention) متحول کنید. این دوره به تحلیلگران داده کمک می‌کند تا از معیارهای سطحی فراتر رفته و الگوهای رفتاری عمیقی را که باعث موفقیت محصول می‌شوند، کشف کنند. با گذراندن این دوره، شما در به‌کارگیری خوشه‌بندی k-means برای شناسایی بخش‌های متمایز کاربران استاد می‌شوید و پیچیدگی‌های تحلیلی لازم برای ارزیابی روش‌های Retentionแบบ Rolling-cohort در مقابل N-day را جهت تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کسب می‌کنید. همچنین یاد می‌گیرید که کاربران فعال (Power Users) را از طریق تحلیل RFM پروفایل‌بندی کنید، روایت‌های داده‌ای متقاعدکننده برای ذینفعان ایجاد نمایید و راهنماهای فنی منتشر کنید که توانمندی‌های تحلیلی تیم شما را ارتقا دهد. ویژگی منحصر به فرد این دوره، پر کردن شکاف بین اجرای فنی و اثرات تجاری است؛ به گونه‌ای که به شما می‌آموزد داده‌های خام کاربران را به بینش‌های عملی تبدیل کنید که مستقیماً بر استراتژی‌های رشد و حفظ کاربر تأثیر می‌گذارد. برای موفقیت در این دوره، باید در تحلیل داده‌ها تجربه داشته باشید، درک پایه‌ای از مفاهیم یادگیری ماشین داشته باشید و با پایتون یا ابزارهای تحلیلی مشابه آشنا باشید.

سرفصل ها و درس ها

ماژول ۱: تحلیل خوشه‌بندی کاربران - مبانی Module 1: User Clustering Analysis - Foundation

چرا بخش‌بندی مشتریان باعث موفقیت محصول می‌شود Why Customer Segmentation Drives Product Success

ماژول ۲: ارزیابی روش‌های نرخ بازگشت - کاربرد اصلی Module 2: Retention Method Evaluation - Core Application

چرا انتخاب متدولوژی نرخ بازگشت بر استراتژی کسب‌وکار تأثیر می‌گذارد Why Retention Methodology Choice Impacts Business Strategy
محاسبه و تفسیر معیارهای مختلف نرخ بازگشت (Retention) Calculating and Interpreting Different Retention Metrics