Perakende sektöründe veriye dayalı kararlar almak isteyenler için kümeleme (clustering) tekniklerini ve Python/R ile uygulamalarını öğrenin! Bu kursta, müşteri segmentasyonu, mağaza gruplama ve ürün kategorizasyonu gibi kritik analizleri Machine Learning algoritmalarıyla (K-Means, DBSCAN, Hiyerarşik Kümeleme) nasıl yapacağınızı adım adım işliyoruz.
Neler Öğreneceksiniz?
- Müşteri Segmentasyonu: RFM analizi ile müşterileri gruplayarak kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri geliştirme. Müşterilerinize doğru marka ya da ürün karışımı sunabilmek amacı ile segmente ederek doğru ürünle buluşturulmasının sğlanması.
- Mağaza Gruplama: Benzer performansa sahip mağazaları kümeleyerek optimize stok ve personel yönetimi. Doğru mağazada doğru stok ve ürün bulundurmak için çok önemli bir çalışma olacak.
- Ürün Kümeleme: Ürün benzerliklerini bulup kategori optimizasyonu yaparak satış artırıcı öneriler sunma.
- Gerçek Vaka Çalışmaları: Perakende veri setleri üzerinde Python/R uygulamaları (Pandas, Scikit-learn).
- En İyi Pratikler: Model seçimi, metrikler (silhouette, elbow method) ve sonuçları yorumlama.
Kurs Sonunda:
- Müşteri davranışlarını anlayıp CRM stratejilerinizi güçlendirecek,
- Mağaza ve ürün verimliliğini otomatik raporlarla takip edebilecek,
- Veri bilimini perakende alanında pratik projelerle deneyimlemiş olacaksınız.
- Farklı sektörlere uyarlanabilir analitik beceriler kazanacak,
- Satış ve operasyon ekipleriyle verimli iş birlikleri kurmak için veri odaklı iletişim tekniklerini öğrenecek,
- Kariyerinizde fark yaratacak bir portfolio projesiyle kursu tamamlayacaksınız.
Kimler Katılmalı?
Veri analistleri, perakende yöneticileri, pazarlama uzmanları ve ML meraklıları! Temel Python/R ve istatistik bilgisi yeterlidir.
Haydi, verinin gücünü perakende stratejilerine dönüştürmeye başlayalım!
Değerlendirmeler
Henüz değerlendirme yapılmadı.