دوره آموزشی شناسایی فرصتها و ریسکها: کاربرد تحلیل پیشبینانه در مدیریت موفقیت مشتری (CSM)
32 دقیقهعمومی2025-01-06
مدرسین

Madecraft
Full-Service Learning Content Company

Samuel Cummings
جزئیات دوره
مدیریت موفقیت مشتری یکی از عوامل کلیدی در حفظ و رشد روابط مشتریان است. با استفاده از تحلیلهای پیشبینیکننده، شما میتوانید فرصتهای جدید برای افزایش فروش را شناسایی کرده و خطرات مربوط به ریزش مشتریان را بهطور مؤثر کاهش دهید.
این دوره با تمرکز بر روشهای کاربردی تحلیل دادهها، به شما آموزش میدهد که چگونه منابع مختلف دادههای مرتبط با موفقیت مشتری را شناسایی و مدیریت کنید. در این فرآیند، مهارتهایی مانند تمیزکاری و پیشپردازش دادهها، توسعه و آموزش مدلهای پیشبینیکننده، و ادغام این مدلها با پلتفرمهای مدیریت موفقیت مشتری را خواهید آموخت.
یکی از اهداف اصلی این دوره، یادگیری استفاده از مدلهای پیشبینی برای پیشبینی رفتار مشتریان مانند احتمال ریزش، فرصتهای افزایش فروش (Upsell) و فروش جانبی (Cross-Sell) است. همچنین، روشهای نظارت و بهبود مداوم مدلهای پیشبینی برای اطمینان از دقت و کارایی آنها به شما آموزش داده میشود. با گذراندن این دوره، میتوانید با تصمیمگیریهای مبتنی بر داده، ارزش بیشتری برای سازمان خود ایجاد کنید و به بهبود تجربه مشتریان کمک کنید.
این دوره با تمرکز بر روشهای کاربردی تحلیل دادهها، به شما آموزش میدهد که چگونه منابع مختلف دادههای مرتبط با موفقیت مشتری را شناسایی و مدیریت کنید. در این فرآیند، مهارتهایی مانند تمیزکاری و پیشپردازش دادهها، توسعه و آموزش مدلهای پیشبینیکننده، و ادغام این مدلها با پلتفرمهای مدیریت موفقیت مشتری را خواهید آموخت.
یکی از اهداف اصلی این دوره، یادگیری استفاده از مدلهای پیشبینی برای پیشبینی رفتار مشتریان مانند احتمال ریزش، فرصتهای افزایش فروش (Upsell) و فروش جانبی (Cross-Sell) است. همچنین، روشهای نظارت و بهبود مداوم مدلهای پیشبینی برای اطمینان از دقت و کارایی آنها به شما آموزش داده میشود. با گذراندن این دوره، میتوانید با تصمیمگیریهای مبتنی بر داده، ارزش بیشتری برای سازمان خود ایجاد کنید و به بهبود تجربه مشتریان کمک کنید.
مهارت ها
Data ModelingCustomer Service ManagementCustomer ServiceLimited SeriesData Science
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - بهبود عملکرد مدیریت موفقیت مشتری با تجزیهوتحلیل پیش بینی
1. دادههای مربوط به مشتری را جمعآوری و آماده کنید
- 02 - انواع و منابع دادههای CSM را شناسایی کنید
- 03 - دادهها را پاک و پیش پردازش کنید
2. مدلهای مدیریت موفقیت مشتری پیشبینی کننده بسازید
- 04 - مشکل درست را شناسایی کنید
- 05 - تکنیکهای مدل سازی پیشبینی را کاوش کنید
- 06 - توسعه و استقرار مدلهای پیش بینی
3. تحلیل پیشبینی کننده را در مدیریت موفقیت مشتری پیادهسازی کنید
- 07 - از مدلهای پیشبینی اهرمی استفاده کنید
- 08 - ریزش مشتری را پیشبینی کنید
- 09 - فرصتهای فروش متقابل و فروش متقابل را شناسایی کنید
- 10 - پیش بینیها را برای ذینفعان مختلف سفارشی کنید
4. ارزیابی، نظارت و بهبود مدلهای پیش بینی
- 11 - مدلها را پس از راهاندازی مانیتور و بهبود دهید
نتیجه گیری
- 12 - افزایش نتایج CSM از طریق تجزیهوتحلیل پیش بینی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی داشبوردهای مجهز به هوش مصنوعی با Streamlit
- دوره آموزشی پایتون: کار با تحلیل پیشبینی (Predictive Analytics)
- دوره آموزشی مدل سازی داده ها در MongoDB
- دوره آموزشی یادگیری جامع تحلیل پیشبینی برای مدیران ارشد
- دوره آموزشی ساخت برنامههای Power Apps مبتنی بر مدل
- دوره آموزشی Excel VBA: مدلسازی فرآیندها
- دوره آموزشی روشهای علم داده: ایجاد حس تجاری
- دوره آموزشی Accelerated MATLAB