Les données relatives à nos habitudes de navigation et d'achat sont omniprésentes. Des transactions par carte de crédit aux paniers d'achat en ligne, en passant par les programmes de fidélisation de la clientèle et les évaluations et commentaires des utilisateurs, il existe une quantité stupéfiante de données qui peuvent être utilisées pour décrire nos comportements d'achat passés, prédire ceux à venir et prescrire de nouvelles façons d'influencer les décisions d'achat futures. Dans ce cours, quatre des meilleurs professeurs de marketing de Wharton vous donneront un aperçu des domaines clés de l'analyse des clients : l'analyse descriptive, l'analyse prédictive, l'analyse prescriptive, et leur application aux pratiques commerciales du monde réel, notamment Amazon, Google et Starbucks, pour n'en citer que quelques-unes. Ce cours offre une vue d'ensemble 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 de la clientèle et n'a pas pour but de préparer les apprenants à effectuer des analyses de la clientèle.

Analyse de la clientèle

Analyse de la clientèle
Ce cours fait partie de Spécialisation "Analyse d'entreprise"
Enseigné en Français (doublage IA)



Instructeurs : Eric Bradlow
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Inclus avec En savoir plus
11,993 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse de la clientèle
- Catégorie : Marketing basé sur les données
- Catégorie : Analyse descriptive
- Catégorie : Analyse marketing
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Analyse avancée
- Catégorie : Gestion des données clients
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Comportement du consommateur
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Connaissance du client
- Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Marketing d'entreprise
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Analyse d'entreprise
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Gestion des recettes
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Avis des étudiants
- 5 étoiles
68,29 %
- 4 étoiles
24,18 %
- 3 étoiles
5,49 %
- 2 étoiles
1,26 %
- 1 étoile
0,75 %
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Révisé le 5 avr. 2017
Perfect Course for those who want to inquire insight and knowledge of how tons of data that we generate in our day to day life is being utilized by big organizations in optimizing their productivity.
Révisé le 31 mai 2023
enjoyed the lectures especially from Fader and Bradlow, wish the course had more details on model construction and data analysis but i guess they do not fall into the scope of an introductory course
Révisé le 23 mars 2021
Excellent for learning different types of analytics, the different tools, learning which type of analytics and tool to use in a specific situation. Furthermore how to implement analytics in business
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