Ce cours a été classé dans le Top 100 des meilleurs cours sur Coursera, sur la base de ses notes élevées et de son grand nombre de notes.
Les données sur nos habitudes de navigation et d’achat sont partout. Des transactions par carte de crédit aux paniers d'achat en ligne, en passant par les programmes de fidélisation de la clientèle et les notes/avis générés par les utilisateurs, il existe une quantité impressionnante de données qui peuvent être utilisées pour décrire nos comportements d'achat passés, prédire ceux à venir et prescrire de nouvelles façons d'influencer le comportement d'achat. avenir. décisions d’achat. Dans ce cours, quatre des meilleurs professeurs de marketing de Wharton donneront un aperçu des domaines clés de l'analyse client : Analyse descriptive
Les données sur nos habitudes de navigation et d’achat sont partout.
Des transactions par carte de crédit aux paniers d'achat en ligne, en passant par les programmes de fidélisation de la clientèle et les notes/avis générés par les utilisateurs, il existe une quantité impressionnante de données qui peuvent être utilisées pour décrire nos comportements d'achat passés, prédire ceux à venir et prescrire de nouvelles façons d'influencer le comportement d'achat. avenir.
décisions d'achat.
Dans ce cours, quatre des meilleurs professeurs de marketing de Wharton donneront un aperçu des domaines clés de l'analyse client : analyse descriptive, analyse prédictive, analyse prescriptive et leur application aux pratiques commerciales réelles telles qu'Amazon, Google et Starbucks, pour nommez-en quelques-uns.
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Ce cours fournit un aperçu du domaine de l'analyse afin que vous puissiez prendre des décisions commerciales éclairées.
Il s'agit d'une introduction à la théorie de l'analyse client et n'est pas destiné à préparer les étudiants à effectuer des analyses client.
Résultats d'apprentissage du cours : Après avoir terminé le cours, les apprenants seront capables de...
Décrire les principales méthodes de collecte de données clients utilisées par les entreprises et comprendre comment ces données peuvent éclairer les décisions commerciales. Décrire les principaux outils utilisés pour prédire le comportement des clients et identifier les utilisations appropriées pour chaque outil. Communiquer les idées clés sur l'analyse client et la manière dont le domaine éclaire les décisions commerciales. Communiquer avec les clients. historique d'analyse et dernières meilleures pratiques dans des entreprises leaders
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Qu’est-ce que l’analyse client ? Comment est structuré ce cours ? Que vais-je apprendre dans ce cours ? Que vais-je apprendre dans la spécialisation Business Analytics ? Ces courtes vidéos vous donneront un aperçu de ce cours et de la spécialisation ; Les cours de fond commencent au cours de la semaine 3.
Dans ce module, vous apprendrez ce que les données peuvent et ne peuvent pas décrire sur le comportement des clients, ainsi que les méthodes les plus efficaces pour collecter des données et décider de leur signification. Vous comprendrez la différence fondamentale entre les données qui décrivent une relation causale et les données qui décrivent une corrélation en explorant la synergie entre les données et les décisions, y compris les principes de collecte et d'interprétation systématiques des données pour prendre de meilleures décisions commerciales. Vous apprendrez également comment les données sont utilisées pour explorer un problème ou une question, et comment utiliser ces données pour créer des produits, des campagnes marketing et d'autres stratégies. À la fin de ce module, vous aurez une solide compréhension de la collecte et de l'interprétation efficaces des données afin que vous puissiez utiliser les bonnes données pour prendre la bonne décision pour votre entreprise ou votre activité.
Une fois que vous avez collecté et interprété les données, qu’en faites-vous ? Dans ce module, vous apprendrez comment passer à l'étape suivante : comment utiliser les données sur les actions du passé pour faire des prédictions sur les actions à l'avenir. Vous examinerez les principaux outils utilisés pour prédire le comportement et apprendrez à déterminer quel outil est approprié à quelles fins de décision. De plus, vous apprendrez le langage et les cadres nécessaires pour faire des prédictions sur les comportements futurs. À la fin de ce module, vous serez en mesure de déterminer les types de prédictions que vous pouvez faire pour créer des stratégies futures, de comprendre les techniques de modélisation prédictive les plus puissantes, y compris l'analyse de régression, et d'être prêt à tirer pleinement parti de l'analyse pour créer des stratégies efficaces. stratégies. décisions commerciales basées sur les données.
Comment transformer les données en actions ? Dans ce module, vous apprendrez comment l'analyse prescriptive fournit des recommandations sur les actions que vous pouvez entreprendre pour atteindre vos objectifs commerciaux. Tout d’abord, vous découvrirez comment poser les bonnes questions, comment définir vos objectifs et comment les optimiser pour réussir. Vous examinerez également des exemples critiques de modèles prescriptifs, notamment la manière dont le prix affecte la quantité, la manière de maximiser les revenus, la manière de maximiser les profits et la meilleure utilisation de la publicité en ligne. À la fin de ce module, vous serez en mesure de définir un problème, de fixer un bon objectif et d'explorer des modèles d'optimisation qui prennent en compte la concurrence, afin de pouvoir rédiger des recommandations pour des actions basées sur les données qui contribuent au succès de votre entreprise. ou une entreprise.
Comment les grandes entreprises font-elles fonctionner les données ? Dans ce module, vous apprendrez comment les entreprises prospères utilisent les données pour créer des pratiques marketing de pointe centrées sur le client. Vous explorerez des exemples concrets d'attaques à cinq volets visant à appliquer l'analyse client au marketing, en commençant par la collecte et l'exploration des données, en passant par la modélisation et l'optimisation prédictives, et en continuant vers les décisions basées sur les données. À la fin de ce module, vous apprendrez la meilleure façon d'exploiter les données dans votre propre entreprise ou activité, sur la base des pratiques basées sur les données les plus innovantes et les plus efficaces des plus grandes entreprises d'aujourd'hui.
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Professeur de marketing, de statistiques et d'éducation, président du département de marketing de Wharton, vice-doyen et directeur du programme de doctorat de Wharton, codirecteur de la Wharton Customer Analytics Initiative
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L'Université de Pennsylvanie (communément appelée Penn) est une université privée située à Philadelphie, en Pennsylvanie, aux États-Unis. Membre de l'Ivy League, Penn est la quatrième plus ancienne institution d'enseignement supérieur aux États-Unis et est considérée comme la première université des États-Unis à proposer des études de premier cycle et des cycles supérieurs.
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