RFM顧客分類大師:用Python 打造客群地圖,走向獲利最大化

  • 2019/08/17(Sat) 09:30(+0800) ~ 2019/08/18(Sun) 16:30(+0800) ( iCal/Outlook, Google Calendar )
  • 10607 臺北市大安區基隆路 4 段 43 號 微型車庫 / 10607 臺北市大安區基隆路 4 段 43 號 微型車庫(第三學生宿舍地下一樓)
  • TMRgood Contact Organizer

 

課程簡介 

☛ 不知如何分析顧客的購買紀錄嗎?

☛ 如何區分新顧客、常貴客、沉睡客、流失客?

☛ 您了解不同群別的客戶樣貌嗎?

☛ 如何分配顧客行銷資源?如何精準推薦產品?

☛ 不同群別的客戶能為企業帶來多少獲利?

研究顯示,開發一個新顧客的成本,會是留住舊顧客的5倍,因此許多企業都面臨到顧客的流失問題,百思不得其解,其實利用RFM modol進行顧客分類後,馬上將客群分成新顧客、常貴客、沉睡客、流失客,企業的主要獲利客戶一目了然。

了解顧客生態後,本課程以五個面向為您的企業,做更深入的健診:

  1. 市場面:以最基本的顧客消費資料(頻率、購買次數),顧客分類。
  2. 財務面:計算出在每個顧客身上所賺得毛利,在不同客群中的獲利。
  3. 行銷面:藉由RFM的分析進行行銷預算重新分配。
  4. 產品面:觀察在不同客群中,各個產品的銷售狀況。
  5. 顧客回購面:分析顧客的購買週期後,進行精準推薦。

 

給初學者的話

也許您會覺得,在學商業分析的同時,還要學習Python,會不會兩邊都學不好呢?但事實上,這是一個學習Python最好的方式,以專案的方式進行,並且最後做出來的成品,對於您自己是非常實用的,這會是學習的一大動力。另外RFM的方面,會帶入許多經營管理知識專業,而程式則是以簡單實用,而非資料科學中的高深演算法。

在整個專案中,其實程式的部分是非常簡單易學的,真正的賣點在於,RFM如何結合企業經營,讓您想要看的資訊,如期在RFM中展現,而這方面您不必擔心,本課程已經安排助教為各位排除課程疑問。

本課程最後也會給予所有的RFM程式原始碼,讓您回去可以快速應用到企業資料中。

給學過Python學員的話

本課程主要是以專案為導向,第一天的課程中,主要是教會學員熟悉Pandas、Numpy等套件,並以Python的方式,進行基本上用數據分析,以便於之後的RFM建制,以達到專案的實用性
 
第二天的課程,您在學完如何建造並修改RFM modol,更進階教您畫出「市場面」、「產品面」、「財務面」、「行銷面」、「回購面」的RFM圖形,手把手的帶您修改程式,以因應不同資料下的視覺化分析,能讓您的RFM modol能更加的完整,能夠達到商業水準的整合性專案。
 

講師介紹 - 楊超霆

臺灣行銷研究有限公司/資料科學研發工程師

楊超霆

 

 

具有豐富的資料數據分析經驗,曾協助電商產業、零售產業、教育產業的企業,進行資料分析並提供企業解決方案。也曾與證券業務人員進行專案合作,以金融業的視野和客戶真正的需求,結合資料科學的概念,協助並開發金融資料科學的專案。


目前也擔任臺灣行銷研究課程講師,對外講授「行銷資料科學系列課程」,並共編粉絲頁「行銷資料科學」,分享自己在行銷與資料科學專案中遇到的經驗,期望用簡單的語言讓更多人認識行銷資料科學。 

 

行銷資料科學課程地圖

臺灣行銷研究(TMR)特別規劃「行銷資料科學」實戰應用課程學習地圖 ,讓有心學習「商業數據分析」結合「程式設計」的學員們可以更有系統性的學習,成為大數據時代潮流下的「行銷資料科學家」

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學員要求

  • 請自備筆電
  • 希望學員事先可以安裝 Python3 (推薦 Anaconda)

發票處理說明

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活動須知

10607 臺北市大安區基隆路 4 段 43 號 微型車庫 / 10607 臺北市大安區基隆路 4 段 43 號 微型車庫(第三學生宿舍地下一樓)

Event Tickets

Ticket Type Sale Period Price
原價 8/17(六)~ 8/18(日)

2019/07/03 00:00(+0800) ~ 2019/08/17 00:00(+0800) End of Sale
  • TWD$14,000
早鳥價 8/17(六)~ 8/18(日)

2019/07/03 00:00(+0800) ~ 2019/08/17 00:00(+0800) End of Sale
  • TWD$6,499
台科校友價 8/17(六)~ 8/18(日)

2019/07/03 00:00(+0800) ~ 2019/08/17 00:00(+0800) End of Sale
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2019/07/04 00:00(+0800) ~ 2019/08/17 00:00(+0800) End of Sale
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2019/07/04 00:00(+0800) ~ 2019/08/17 00:00(+0800) End of Sale
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2019/07/05 00:00(+0800) ~ 2019/08/17 00:00(+0800) End of Sale
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2019/07/05 00:00(+0800) ~ 2019/08/17 00:00(+0800) End of Sale
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2019/07/03 00:00(+0800) ~ 2019/08/17 00:00(+0800) End of Sale
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