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
309 429 déjà inscrits
Inclus avec
11,980 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse avancée
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Comportement du consommateur
- Catégorie : Gestion des données clients
- Catégorie : Connaissance du client
- Catégorie : Analyse descriptive
- Catégorie : Marketing d'entreprise
- Catégorie : Analyse marketing
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Gestion des recettes
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Marketing basé sur les données
- Catégorie : Analyse de la clientèle
- Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
- Catégorie : Analyse d'entreprise
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Analyse prédictive
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13 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Avis des étudiants
- 5 stars
68,28 %
- 4 stars
24,19 %
- 3 stars
5,49 %
- 2 stars
1,26 %
- 1 star
0,75 %
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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
Révisé le 5 févr. 2019
Provides very good overview and understanding of cutomer analytics, how to collect data, measure, predict outcomes and what techniques to use in different scenarios. Highly recommend for beginners.
Révisé le 14 nov. 2016
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