Применение RFM-анализа для сегментации клиентской базы // Python для аналитики
На уроке рассмотрим: - Введение в RFM-анализ: понимание Recency, Frequency и Monetary; - Преимущества сегментации клиентской базы с использованием RFM; - Шаги по вычислению RFM-значений и сегментации клиентов; - Примеры реального применения RFM-анализа в различных отраслях бизнеса. В результате урока: - освоим методику RFM-анализа и поймем ее ключевую роль в сегментации клиентов; - научимся применять RFM для разработки эффективных маркетинговых кампаний, адаптированных под разные группы клиентов; - поймем, как использование RFM может увеличить лояльность клиентов и повысить эффективность маркетинговых мероприятий. Урок будет полезен маркетологам, аналитикам данных и всем, кто хочет эффективно работать с клиентской базой, используя методы анализа данных. «Python для аналитики» - Преподаватель: Роман Козлов - ГКУ "Новые технологии управления", ведущий аналитик Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр:
