课程背景：

 

零售行业中，商家可以搜集到顾客完整的消费记录，如何从中挖掘客户的消费特征和价值，以及如何有针对性的对客户进行精准营销，这是商家最关注的问题，也是CRM的核心应用场景。

 

业务目标：

 

如何评估客户价值、如何筛选最优质的客户进行精准营销、预测客户的营销响应度。

 

涉及算法：

 

• - 逻辑回归
• - 决策树
• - 支持向量机
• - 随机森林。

课程亮点：

 

• 实用性强：

 

RFM模型是目前商业领域中最常用的客户分类分析模型之一，通过学习RFM模型的理论和实际应用，本课程能够帮助学员了解应用RFM模型进行客户分类、挖掘高价值客户、预测客户响应率等精准营销的方法。

 

• 系统性学习：

 

本课程对RFM模型的理论和实际应用进行了全面系统的讲解，包括RFM模型的概念、数据获取、数据清洗、模型构建、模型验证等多个环节，帮助学员全面掌握RFM模型的应用方法。

 

• 实战经验：

 

本课程将以实际企业的样本数据作为案例，让学员在课程中进行实战操作，掌握数据处理、数据可视化以及机器学习等技能，深入了解营销策略的制定和效果评估等实际应用技能。

 

• 数据分析技能提升：

 

本课程将以Python为主要编程工具，通过使用Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等数据分析工具包，让学员掌握数据分析处理技能，提高数据可视化与机器学习实战技能。

 

• 人性化教学：

 

本课程采用视频、PPT、代码实战演练等多种教学方式，学习过程中充分考虑学员的学习习惯和知识储备，帮助学员轻松掌握RFM模型分析的技能。

 

 

课程价值：

 

本课程主要针对零售企业的营销人员、数据分析师和相关管理人员等，旨在通过RFM模型来对客户进行分类、挖掘高价值客户、预测客户的购买响应率，从而实现精准营销。 课程价值如下：

 

1. 1. 系统性学习RFM模型理论和实践应用，深入了解RFM模型在营销中的作用和意义。
2. 2. 掌握Python数据处理、数据可视化及机器学习相关技能，能够实现对数据的清洗、处理、分析和可视化等操作。
3. 3. 了解常见的营销策略和A/B测试方法，掌握如何结合RFM模型进行营销策略制定和效果评估。
4. 4. 根据实际企业样本数据，通过对RFM模型的实际应用掌握数据挖掘方法和模型建立流程，最终实现验证码响应预测模型，对未来营销策略制定及资源分配等方面提供有效指导。
5. 5. 获得真实企业项目实战经验，加强实战能力和可解决实际问题的能力。同时，通过优化分析和选取特性，提高营销活动的效果和ROI。
6. 6. 推崇数据驱动营销时代，掌握RFM模型，也是对数据分析领域中的一个经典案例的认识，为自己的未来发展做好铺垫。

 

 

适用人群：

 

1. 1. 零售行业从业人员、大数据分析师、营销策划人员、市场营销人员等；
2. 2. 对RFM模型和精准营销有基本认识并具备一定编程能力的学员；
3. 3. 需要了解如何使用RFM模型进行客户分类、挖掘高价值客户、预测客户响应率等精准营销的创业者、企业家、营销人员等。

 

 

了解更多课程内容及课程安排，可咨询QQ 2852509883 或致电客服 400-821-0951（工作日9:00-17:30）