【Udemy中英字幕】Machine Learning for Campaign Management

营销活动管理的机器学习

利用数据驱动的机器学习洞察转变营销活动

讲师：Spaark Hub

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在数据驱动营销时代，营销活动依靠洞察力和智能优化蓬勃发展。本课程“营销活动管理的机器学习”旨在为营销人员、数据分析师和有抱负的数据科学家提供工具和技术，以利用机器学习来改变营销活动。从营销活动趋势分析到收入优化，这门综合课程涵盖了营销活动管理的方方面面。

课程亮点：

1. 简介：通过深入分析 Google 广告支出、效果最佳的关键字和广告系列趋势，了解您的广告系列的状况。了解如何有效地可视化广告系列支出结果。

2. 使用机器学习进行营销活动预测：探索预测模型的强大功能。了解如何预处理数据集、构建集成模型和执行营销活动管道，以预测营销活动效果并优化转化率。

3. 活动趋势分析：识别并分析新兴的活动趋势。获得构建和可视化趋势模型的实践经验，以做出明智的决策。

4. 活动比较 – 收入优化：掌握比较分析技术来预测预算与转化率，并可视化基准以优化多个活动的收入。

5. 广告活动印象预测：深入研究数据管道并使用随机森林和梯度提升构建机器学习模型，以预测 Instagram、Google 和 Facebook 等平台的印象。

6. 使用随机森林模型进行点击预测：利用随机森林模型预测点击率。学习构建和执行模型管道、扩展数据集并提供可操作的见解。

7. 营销群组分析：探索群组分析，了解客户保留和细分情况。使用 K-Means 聚类和 RFM（新近度、频率、金额）评分等高级技术来可视化和解释营销数据。

8. 利润助推模型：构建以利润为中心的模型，其中包含逻辑回归、XGBoost 和利润估算方程。学习使用 SMOTE 处理不平衡数据集并制定利润曲线以增强决策能力。

9. 产品购买倾向模型：建立倾向模型，预测顾客购买行为，制定有针对性的营销策略。

本课程将理论知识与实际操作相结合，确保您获得营销活动预测、优化和分析方面的实践经验。在本课程结束时，您将掌握设计数据驱动营销活动的专业知识，以实现最大的盈利能力和效率。

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