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：
- 市場面：以最基本的顧客消費資料（頻率、購買次數），顧客分類。
- 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。
- 行銷面：藉由RFM的分析進行行銷預算重新分配。
- 產品面：觀察在不同客群中，各個產品的銷售狀況。
- 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
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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提供課程連接參考：
- Python 0 到 1 基礎商業分析實戰（9/28 ~ 9/29）
- Python 0 到 1 基礎商業分析實戰（11/2 ~ 11/3）
- Python機器學習商務實戰 （10/19 ~ 10/20）
- 用Python打造股票行動機器人（10/26 ~ 10/27）
- RFM顧客分類大師：用Python 打造客群地圖，走向獲利最大化（本課程）（11/16 ~ 11/17）
- Python STP 行銷策略分析實戰（12/07 ~ 12/08 ）
- AI X Python：影音字幕自動化 + 語音情感分析（11/23 ~ 11/24）
- 商務公開資料 Open-Data x AI行銷實戰應用（12/14 ~ 12/15）
- Python 0 到 1 連續性製程分析實戰（12/28 ~ 12/29）
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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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聯絡電話
- 若有課程的其他疑問請洽 tmrglobalservice@gmail.com 或 02-8732-2593
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