Kampanyaya kimin yanıt vereceğini önceden skorla
Kampanya yanıt tahmini eğitimi: doğrudan pazarlamada yanıt olasılığı için lojistik regresyon ve gradient boosting, düşük yanıt oranında dengesiz sınıf, decile/lift/gain eğrileriyle değerlendirme, yanıt başına maliyet ve ROI, hedef liste optimizasyonu ve A/B t…
Yanıt olasılığı modeli, lift/gain eğrileri ve hedef liste optimizasyonu
Bu orta seviye eğitim, doğrudan pazarlama kampanyalarında yanıt (response) tahminini uygulamalı öğretir. Yanıt verenin tanımı ve hedef değişken, geçmiş kampanya verisinin hazırlanması, müşteri ve kampanya özellikleri; yanıt olasılığı için lojistik regresyon ve ağaç tabanlı modeller işlenir. Ardından dengesiz sınıf (düşük yanıt oranı), model değerlendirmede ROC/AUC yerine lift ve gain eğrileri, decile tablosu; hedef liste optimizasyonu, yanıt başına maliyet, kampanya ROI ve eşik seçimi, A/B testiyle doğrulama uygulanır. Katılımcılar sınırlı bütçeyi en yüksek yanıt getirecek müşterilere yönlendiren bir skorlama kurar.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar yanıt modeli, lift/gain değerlendirmesi ve liste optimizasyonu eksenlerinde ilerler.
Orta Seviye — Kampanya yanıt (response) modellemesi: doğrudan pazarlamada yanıt olasılığı, dengesiz sınıf, lift/gain eğrileri, hedef liste optimizasyonu ve kampanya ROI'sinin uygulamalı ele alınması.
Katılımcılar gerçek benzeri kampanya verisi üzerinde Python/R ile yanıt modelleri kurar, lift/gain ile değerlendirir ve hedef listeyi optimize eder.
Yanıt olasılığı yüksek müşteriyi skorlayarak bütçeyi isabetli kullanırsınız.
Lift ve gain eğrileriyle modelin iş değerini net gösterirsiniz.
Yanıt başına maliyet ve ROI ile kampanyayı sayısal gerekçelendirirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Olasılık ve oran kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Temel Python (pandas) veya R aşinalığı beklenir.
Sınıflandırma kavramına temel aşinalık avantajdır.
Doğrudan pazarlama ve kampanya süreçlerine aşinalık örnekleri anlamlı kılar.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Kampanya verisinden yanıt problemini doğru kurgularsınız.
Müşteri, RFM ve iletişim geçmişinden güçlü özellikler üretirsiniz.
Lojistik regresyon ve boosting ile yanıt olasılığı tahmin edersiniz.
Düşük yanıt oranında ağırlık ve örnekleme uygularsınız.
Decile, lift ve gain eğrileriyle modeli iş değeriyle değerlendirirsiniz.
Maliyet-fayda ile skor eşiği ve hedef liste büyüklüğünü seçersiniz.
Yanıt başına maliyet ve ROI ile kampanyayı gerekçelendirirsiniz.
A/B testiyle model hedeflemesinin etkisini doğrularsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
R'da matris, array ve liste yapılarını oluşturma, indeksleme, matris cebiri ve apply ailesiyle işlemeyi sıfırdan uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
R'da veri çerçeveleri, faktörler ve string işlemeyi sıfırdan öğrenin: data.frame erişimi, factor seviyeleri ve gsub/regex ile metin temizleme.
Detayları Gör →
Ham veriyi içe alma, temizleme, keşifsel analiz ve hipotez testi/regresyonla içgörüye dönüştürmeyi Python/pandas ile uçtan uca öğrenin.
Detayları Gör →
Rapor düzeni, tablo/matris biçimlendirme, sayı/tarih formatları, koşullu biçimlendirme ve kurumsal tema ile profesyonel rapor hazırlamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Dilimleyici, çapraz filtreleme, drill-down/through, yer imi ve what-if parametreleriyle etkileşimli ve keşfedilebilir raporlar tasarlamayı öğrenin.
Detayları Gör →