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
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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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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse marketing
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Analyse descriptive
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Analyse de la clientèle
- Catégorie : Marketing basé sur les données
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Gestion des recettes
- Catégorie : Connaissance du client
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Analyse d'entreprise
- Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
- Catégorie : Gestion des données clients
- Catégorie : Comportement du consommateur
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Analyse avancée
- Catégorie : Marketing d'entreprise
- Catégorie : Optimisation du modèle
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- 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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Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
68,29 %
- 4 stars
24,18 %
- 3 stars
5,49 %
- 2 stars
1,26 %
- 1 star
0,75 %
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Révisé le 19 janv. 2018
Great introduction to concepts. I value these courses because they hold the potential to optimize education and provide skills that will be necessary and essential for today's and tomorrow's markets.
Révisé le 6 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 24 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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