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Kundensegmentierung in Excel & Python Seminar

13. Dezember 2022 - 14. Dezember 2022 - 9:00 - 12:30

Aufbau von Kundenverständnis durch Kundensegmentierung

relevant. maßgeschneidert. informativ.

Mit dem Wachstum an Marketing- und Kommunikationskanälen sowie den damit verbundenen Daten wachsen die Chancen, ein vollständiges Kundenbild zu erhalten - gleichzeitig wächst aber auch die Herausforderung, die riesigen Datenbestände  auszuwerten.

Die Lösung lautet Customer Analytics: Mit dem Werkzeug Customer Analytics beeinflussen Sie aktiv das Kundenverhältnis. So verhindern Sie beispielsweise das Abwandern von Kunden (Churn Prevention) oder identifizieren Potenziale zur Neukundengewinnung. Um quantitative wie auch qualitative Insights zu erhalten, kommen Methoden aus der Statistik und dem maschinellen Lernen zum Einsatz.

Ziel: Eine ganzheitliche 360°-Sicht auf den Kunden – über sämtliche Touchpoints hinweg.

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13.12.2022 I 9-12.30 Uhr
14.12.2022 I 9-12.30 Uhr

Agenda

Merkmale des Seminars

  • Einführung Demand Forecasting
  • Praxisübung: Demand Forecasting in Excel
  • Einführung in Python
  • Praxisübung: Data Screening & ARIMA Forecasting in Python
  • Theorieteil Feature Engineering
  • Praxisübung: Feature Engineering in Python
  • Einführung Demand Forecasting als Regression
  • Praxisübung: Praxisbeispiel Demand Forecasting Python
  • Evaluation & nächste Schritte im Demand Forecasting
  • Selbständige Umsetzung von Demand-Forecasting-Cases
  • Einsatz von Demand-Forecasting-Tools
  • Individuelle Betreuung
  • Methodisches Know-how für komplexe Analysen
  • Erfolgreiche Use Cases aus der Praxis
  • Online Seminar in Kooperation mit Controller Institut
  • 10% Rabatt auf Anmeldegebühr mit Code „pmOne10“
  • 20% Rabatt auf Gesamtpreis bei gleichzeitiger Buchung von Kundensegmentierung in Excel & Python Seminar
  • Trainer mit langjähriger Beratungs- und Projekterfahrung

Durchführung

In diesem Seminar zeigen wir Ihnen die Grundzüge dieser Technologie und mit welchen Methoden diese realisiert werden können. Nach einer einfachen Planung in Microsoft Excel verlassen wir diese Welt und widmen uns der Implementierung in Python. Dort werden zunächst die Daten gesichtet und in einen ersten Planungsalgorithmus überführt (ARIMA). Um das volle Potenzial der Daten auszuschöpfen und ggf. dem Modell weitere Informationen zur Verfügung zu stellen (z.B. liegt in der nächsten Woche ein Feiertag?), begeben wir uns in die Welt des Feature Engineerings, in der wir diese Intuitionen in programmatische Abläufe einbetten. Im nächsten Block werden diese Features in einer Regressionsanalyse verwendet, um eine Prognose zu erstellen. Das Training schließen wir mit einem Block über die Evaluierung dieser Systeme ab. Zudem zeigen wir Ihnen, wie Sie diese Implementierung auf Ihren Anwendungsfall adaptieren können.

 
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Ihre Ansprechpartner*innen

Sascha-Henzgen-400×400

Sascha Henzgen

Data Scientist

pmOne AG
Bahnhofstraße 16
33102 Paderborn

 Sascha.Henzgen@pmOne.com

 +49 171 2146629

Foto Stefan Balke

Dr. Stefan Balke

Business Development Manager Analytics Platform

pmOne AG
Bahnhofstraße 16
33102 Paderborn

 Stefan.Balke@pmOne.com

 +49 151 46467022

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