Moteurs de recommandation dans l'analyse marketing

Description

Ce guide complet vous permet de comprendre les fonctions de différents moteurs de recommandation et vous apprend à utiliser la technique de la récence, de la fréquence et de la monnaie (RFM) comme outil de segmentation des clients dans l'analyse marketing. Il commence par une analyse du filtrage collaboratif dans l'analyse marketing, examine les problèmes rencontrés dans l'analyse du commerce de détail et voit comment il peut être utilisé pour résoudre des défis réels dans les analyses marketing.

Ensuite, vous allez apprendre sur les moteurs de recommandation pour les entreprises de commerce électronique, ainsi que sur la façon de monétiser une stratégie de recherche à longue queue avec des recommandations surprenantes. Vous étudierez également la façon d'utiliser l'analyse RFM dans R (la langue et l'environnement pour l'informatique statistique et les graphiques) avec un ensemble de données réelles en marketing. Discutant ensuite de l'analyse en R pour la segmentation par le comportement d'achat. Vous étudierez également le concept d'analyse de panier de marché, ainsi que la façon dont il peut être utilisé dans les entreprises de commerce de détail et de commerce électronique. Enfin, vous pouvez utiliser la technique d'exploration de données, la façon dont une version avancée de l'algorithme peut être utilisée pour les ensembles de données volumineux et les fonctions de filtrage collaboratif dans les analyses marketing.

Ce cours en ligne gratuit fournit des connaissances pratiques et de nombreuses applications de RFM et d'analyse de panier de marché, ainsi qu'une approche collaborative de filtrage et de recommandation de cluster pour garantir une grande expérience d'apprentissage. L'informatique sera utilisée par les spécialistes du marketing numérique, les programmeurs et toute personne intéressée à utiliser l'analyse marketing pour le commerce électronique.