Анализ и прогнозирование лояльности клиентов

  • Продолжительность: 3 дня

  • Город: Санкт-Петербург

Для кого будет полезен тренинг?

Методы анализа данных / Predictive analytics (предсказательная аналитика) 
Экономисты, продажи, маркетинг, BI / Руководители (коммерция)

Курс предназначен для руководителей и специалистов служб аналитики, ценообразования, планирования и прогнозирования, маркетинга. Другое название – "Время жизни клиента".

Возможность использования своих данных в процессе обучения

Вы получите

  • Пошаговые инструкции по применению каждого метода

  • Сертификат на 4-месячную бесплатную консультационную поддержку

Требования

  • Высшее образование

  • Опыт работы в Excel на уровне пользователя

После окончания обучения Вы сможете

  • Анализировать и прогнозировать количество клиентов с учетом различных факторов

  • Определять вероятность ухода клиента через определенное время после начала использования услуги

  • Определять факторы, повышающие риск оттока клиентов
  • Моделировать и прогнозировать удовлетворенность клиента в зависимости от различных факторов

  • Выделять и описывать профили лояльных / нелояльных клиентов

  • Выявлять факторы, повышающие риск ухода клиента

  • Сегментировать клиентов с учетом разнородной информации

День 1. Подготовка данных для анализа. Прогнозирование оттока клиентов

  • Инструменты, методики, алгоритмы

  • Разновидности информации, связанной с поведением клиентов коммуникационной компании
  • Типы исходных данных (шкалы)
  • Основные статистические показатели и графики, применяемые для анализа данных о поведении клиентов:

– среднее и доля
– медиана и квартили
– стандартное отклонение
– стандартная ошибка
– доверительные интервалы
– столбиковая и круговая диаграмма
– гистограмма
– ящичная диаграмма
– диаграмма рассеяния

  • Требования к исходным данным для анализа

  • Инструменты, методики, алгоритмы

  • Основные понятия анализа выживаемости:

– цензурирование выборки
– время жизни
– выживаемость
– риск

  • Анализ срока жизни клиента на основе таблиц и графиков выживаемости Каплана-Майера:

– оценка длительности использования услуг клиентами
– определение вероятности ухода клиента через определенное время после начала использования услуги
– анализ факторов, повышающих риск ухода клиента
– сравнительный анализ выживаемости в группах

День 2. Анализ и прогнозирвоание поведения клиентов

  • Инструменты, методики, алгоритмы

  • Систематизации экспертных мнений о факторах, влияющих на поведение клиентов – диаграмма Исикавы
  • Анализ и прогнозирования количества клиентов с учетом факторов с использованием регрессии:

– требования к виду и количеству исходных данных
– необходимые и достаточные теоретические основы, идеи и принципы, плюсы и минусы подхода
– требования к факторам, которые планируется учитывать в анализе
– особенности моделирования при недостатке информации о факторах – техника dummy-переменных
– пошаговый алгоритм регрессионного анализа
– способ проверки адекватности модели (анализ отклонений «факт-модель»)
– интерпретация результатов: как влияют факторы на количество клиентов, ранжирование по силе влияния

  • Инструменты, методики, алгоритмы

  • Анализ факторов, влияющих на длительность использования услуги клиентом, на основе регрессии Кокса:

– требования к виду и количеству исходных данных
– необходимые и достаточные теоретические основы, идеи и принципы, плюсы и минусы подхода
– требования к факторам, которые планируется учитывать в анализе
– пошаговый алгоритм анализа
– способ проверки адекватности модели
– интерпретация результатов: как влияют факторы на отток клиентов

Станьте профессионалом прогнозирования

На курсе вы в простой и доступной форме, на реальных примерах
из вашего бизнеса освоите все этапы прогнозирования продаж.

День 3. Анализ и прогнозирование лояльности клиентов

  • Инструменты, методики, алгоритмы

  • Анализ факторов, влияющих на удовлетворенность клиента, на основе метода деревьев классификации:

– требования к виду и количеству исходных данных
– необходимые и достаточные теоретические основы, идеи и принципы, плюсы и минусы подхода
– способ проверки адекватности модели
– выявление факторов, влияющих на удовлетворенность клиентов
– описание профиля клиента на основе построенного дерева

  • Получение обобщенных оценок удовлетворенности методом факторного анализа
  • Сегментации клиентов на основе разнородной информации:

– требования к виду и количеству исходных данных
– необходимые и достаточные теоретические основы, – идеи и принципы, плюсы и минусы кластерного анализа
– валидация полученных результатов и описание выделенных сегментов

Преподаватели

Анна Монахова

  • Преподаватель-аналитик, эксперт
  • Руководитель отдела развития образовательных программ Analytera.
  • Опыт консультационной деятельности 10 лет.
  • Большой опыт аналитика-практика.

Юлия Берлин

  • Преподаватель-аналитик Центра Статистических Технологий
  • Кандидат экономических наук, доцент.
  • Опыт преподавания и консультирования более 10 лет.
  • Реализовала более двадцати консалтинговых проектов по анализу данных в бизнесе и научных исследованиях.
  • Консультировала специалистов таких компаний, как "Пивоваренная компания "Балтика", "Пивоварня Москва — Эфес", "ВымпелКом", "МегаФон", "Газпром нефть", "Монокристалл", "НЛМК", "Кока-Кола", "Маревен Фуд Сентрал" и др.
  • Является одним из ведущих консультантов в области использования статистических инструментов для решения прикладных задач.
  • Проводит подготовку специалистов по концепции SixSigma.
  • Преподаватель-аналитик Центра Статистических Технологий
  • Кандидат экономических наук, доцент.
  • Опыт преподавания и консультирования более 10 лет.
  • Разработка системы прогнозирования и анализа продаж компаний рынка FMCG.
  • Исследование потребительских предпочтений.
  • Планирование исследований и разработка планов экспериментов.
  • Обработка результатов анкетирования и тестов.
  • Разработка прогнозных моделей энергопотребления.
  • Автор более 40 учебно-методических и научных работ.

Отправить заявку на участие в тренинге

Стоимость участия

Один человек (от компании) – 34 000 ₽
Два и более человек (от компании) – 34 000 ₽
Один человек (физическое лицо) – 34 000 ₽

* Все скидки действуют только при предоплате
** Стоимость участия может изменяться в зависимости от даты и места проведения тренинга

ООО "Ново Би Ай"©
199026, Россия, Санкт-Петербург, 
В.О. 26-я линия, д.15, корп.2, Литер А – БЦ «Биржа»
Государственная аккредитация Минкомсвязи России № 8353

Компания Novo BI не является поставщиком данных.
Мы разрабатываем решения для загрузки, обработки и хранения маркетинговых данных предоставленных клиентом.