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: