آموزش بخش‌بندی کاربران، آزمایشگری و تحلیل نرخ بازگشت (Retention) - آخرین آپدیت

دانلود User Segmentation, Experimentation, and Retention Analytics

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در این دوره، شما تحلیل رفتار کاربر را از طریق تکنیک‌های پیشرفته بخش‌بندی (Segmentation) و نرخ بازگشت (Retention) می‌آموزید که مستقیماً بر تصمیمات تجاری اثر می‌گذارد. با تکمیل این دوره، تخصص در شناسایی گروه‌های متمایز کاربران با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)، طراحی تست‌های A/B معتبر از نظر آماری، و محاسبه معیارهای نرخ بازگشت برای هدایت استراتژی محصول را کسب خواهید کرد. از نظر حرفه‌ای، مهارت‌هایی را توسعه می‌دهید که شما را برای تیم‌های محصول و سازمان‌های رشد (Growth)، ارزشمند می‌سازد. ویژگی منحصر‌به‌فرد این دوره، تلفیق یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)، طراحی آزمایش و تحلیل بقا (Survival Analysis) است که مهارت‌های فنی دیتاساینس را با تحلیل‌های متمرکز بر کسب‌وکار ترکیب می‌کند. شما با داده‌های واقعی کاربران برای ایجاد بینش‌های عملیاتی که باعث افزایش تعامل کاربران و بهینه‌سازی عملکرد محصول در کانال‌های جذب مختلف شود، کار خواهید کرد.

سرفصل ها و درس ها

تحلیل خوشه‌بندی کاربران: مفاهیم پایه User Clustering Analysis - Foundation

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

ارزیابی متدهای نرخ بازگشت: کاربردهای اصلی Retention Method Evaluation - Core Application

  • چرا انتخاب متدولوژی نرخ بازگشت بر استراتژی کسب‌وکار اثر می‌گذارد Why Retention Methodology Choice Impacts Business Strategy

  • محاسبه و تفسیر معیارهای مختلف نرخ بازگشت Calculating and Interpreting Different Retention Metrics

ارزیابی منابع سوگیری در آزمایش‌ها Evaluate Experiment Bias Sources

  • چرا شناسایی سوگیری، تست‌های A/B موفق را از اشتباهات هزینه‌بر جدا می‌کند Why Bias Detection Separates Successful A/B Tests from Costly Mistakes

  • درک منابع رایج سوگیری در تست‌های A/B Understanding Common Bias Sources in A/B Testing

  • شناسایی سوگیری در داده‌های واقعی تست A/B: نمایش گام‌به‌گام Detecting Bias in Real A/B Test Data: A Step-by-Step Demonstration

طراحی آزمایش‌های معتبر از نظر آماری Design Statistically Valid Experiments

  • چرا دقت آماری باعث موفقیت تجاری در تست‌های A/B می‌شود Why Statistical Rigor Drives Business Success in A/B Testing

  • محاسبه اندازه نمونه: تحلیل توان (Power Analysis) در عمل Calculating Sample Sizes: Power Analysis in Practice

  • استفاده از ماشین‌حساب‌های آماری برای طراحی آزمایش Using Statistical Calculators for Experiment Design

مبانی تحلیل کوهورت (Cohort Analysis) Cohort Analysis Foundations

  • چرا تحلیل کوهورت بخش‌بندی شده بر اساس کانال، بازگشت سرمایه (ROI) بازاریابی را افزایش می‌دهد Why Channel-Segmented Cohort Analysis Drives Marketing ROI

  • اصول تحلیل کوهورت برای متخصصان داده Cohort Analysis Fundamentals for Data Professionals

تحلیل الگوهای نرخ بازگشت Retention Pattern Analysis

  • تأثیر تجاری شناسایی الگوها در تحلیل نرخ بازگشت The Business Impact of Pattern Recognition in Retention Analysis

  • تفسیر الگوهای منحنی بازگشت و نرخ‌های زوال Interpreting Retention Curve Patterns and Decay Rates

تحلیل بقای کاپلان-مایر: کاربردهای اصلی Kaplan-Meier Survival Analysis - Core Application

  • چرا نتفلیکس و اسپاتیفای از تحلیل بقا برای تصمیمات استراتژیک استفاده می‌کنند Why Netflix and Spotify Research Use Survival Analysis for Strategic Decisions

  • خواندن و مقایسه منحنی‌های بقای کاپلان-مایر بین گروه‌ها Reading and Comparing Kaplan-Meier Survival Curves Between Groups

پروژه: بخش‌بندی کاربران، آزمایشگری و تحلیل نرخ بازگشت Project: User Segmentation, Experimentation, and Retention Analytics

نمایش نظرات

آموزش بخش‌بندی کاربران، آزمایشگری و تحلیل نرخ بازگشت (Retention)
جزییات دوره
7h 44m
15
(آخرین آپدیت)
120
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده