آموزش یادگیری ماشینی برای بازاریابی

بررسی اجمالی دوره Course Overview

• بررسی اجمالی دوره Course Overview

بررسی کاربردهای یادگیری ماشینی در بازاریابی Exploring Applications of Machine Learning in Marketing

• بررسی نسخه Version Check

• پیش نیازها و رئوس مطالب دوره Prerequisites and Course Outline

• روند دیجیتال در بازاریابی Digital Trends in Marketing

• موارد استفاده از ML در بازاریابی: تقسیم بندی مشتری Use Cases of ML in Marketing: Customer Segmentation

• موارد استفاده از ML در بازاریابی: بهینه سازی قیمت Use Cases of ML in Marketing: Price Optimization

• موارد استفاده از ML در بازاریابی: شخصی سازی Use Cases of ML in Marketing: Personalization

• موارد استفاده از ML در بازاریابی: پیش بینی ارزش طول عمر مشتری Use Cases of ML in Marketing: Customer Lifetime Value Prediction

• مروری بر سیستم های توصیه An Overview of Recommendation Systems

• چالش ها و خطرات استفاده از ML در بازاریابی Challenges and Risks of Using ML in Marketing

مطالعه موردی: تقسیم بندی و کشف مشتری Case Study: Customer Segmentation and Discovery

• تقسیم بندی مشتری: پس زمینه و زمینه Customer Segmentation: Background and Context

• تقسیم بندی مشتری: تکنیک ها و مراحل Customer Segmentation: Techniques and Steps

• تقسیم بندی مشتری: مهندسی داده و ویژگی Customer Segmentation: Data and Feature Engineering

• تقسیم بندی مشتری: مدل ها و نتایج Customer Segmentation: Models and Results

مطالعه موردی: بهینه سازی قیمت با استفاده از قیمت گذاری پویا Case Study: Price Optimization Using Dynamic Pricing

• قیمت گذاری پویا: پیشینه و روش Dynamic Pricing: Background and Methodology

• قیمت گذاری پویا: داده های ورودی و مهندسی فرآیند Dynamic Pricing: Input Data and Process Engineering

• قیمت گذاری پویا: مدل پیش بینی Dynamic Pricing: Prediction Model

• قیمت گذاری پویا: استراتژی های قیمت گذاری و نتایج Dynamic Pricing: Pricing Strategies and Results

استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین در داده های بازاریابی Applying Machine Learning Techniques to Marketing Data

• مروری بر خوشه بندی An Overview of Clustering

• K-به معنای خوشه بندی است K-means Clustering

• نسخه ی نمایشی: آماده سازی و تمیز کردن داده ها Demo: Data Preparation and Cleaning

• نسخه ی نمایشی: کاوش و تجسم داده ها Demo: Data Exploration and Visualization

• نسخه ی نمایشی: استاندارد سازی و عادی سازی داده ها Demo: Standardizing and Normalizing Data

• نسخه ی نمایشی: انجام K-means Clustering Demo: Performing K-means Clustering

• نسخه ی نمایشی: تجسم خوشه ها Demo: Visualizing Clusters

• خلاصه، مراجع و مطالعه بیشتر Summary, References, and Further Study