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Starts 2 June 2025 13:41

Ends 2 June 2025

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Utiliser les techniques de science des données pour promouvoir les opportunités de vente croisée et comprendre les besoins des clients.

Explorez l'analyse des paniers d'achat et l'analyse des sentiments pour identifier des opportunités de vente croisée et comprendre les besoins des clients dans cette présentation sur la science des données.
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Aperçu

Explorez l'analyse des paniers d'achat et l'analyse des sentiments pour identifier des opportunités de vente croisée et comprendre les besoins des clients dans cette présentation sur la science des données.

Programme

  • Introduction à la science des données en marketing
  • Aperçu des techniques de la science des données
    Importance des décisions basées sur les données en marketing
  • Comprendre les opportunités de vente croisée
  • Définition et avantages de la vente croisée
    Études de cas : stratégies réussies de vente croisée
  • Analyse du panier de marché
  • Fondamentaux de l'analyse du panier de marché
    Mise en œuvre de l'extraction de règles d'association
    Identification des ensembles de produits pour la vente croisée
    Atelier pratique : utilisation de Python pour l'analyse du panier de marché
  • Analyse des sentiments pour la compréhension du client
  • Introduction à l'analyse des sentiments
    Outils et techniques pour analyser le sentiment des clients
    Applications dans l'amélioration de l'expérience client
    Exercice pratique : réaliser une analyse des sentiments sur des données réelles
  • Intégration des résultats dans les stratégies marketing
  • Combinaison des perspectives de l'analyse du panier de marché et des sentiments
    Conception de campagnes marketing ciblées
    Tactiques de personnalisation pour améliorer l'engagement client
  • Considérations éthiques en science des données
  • Confidentialité et sécurité des données
    Implications éthiques de l'utilisation des données clients
  • Projet de cours
  • Projet réel : identification des opportunités de vente croisée pour un détaillant
    Présentation et feedback
  • Conclusion et prochaines étapes
  • Récapitulatif des apprentissages clés
    Ressources et lectures complémentaires
    Opportunités d'études avancées en science des données et en marketing

Sujets

Science des données