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University of Pennsylvania

Kundenanalyse

Eric Bradlow
Peter Fader
Raghu Iyengar

Dozenten: Eric Bradlow

302.818 bereits angemeldet

Bei 糖心vlog官网观看 Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(11,948听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)

1 Woche zu vervollst盲ndigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
92%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
  • Kategorie: Kundenanalyse
  • Kategorie: Verbraucherverhalten
  • Kategorie: Erhebung von Daten
  • Kategorie: Kundeneinblicke
  • Kategorie: Analytics
  • Kategorie: Deskriptive Analytik
  • Kategorie: Marketinganalyse
  • Kategorie: Marketing
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Marktforschung
  • Kategorie: Pr盲diktive Analytik
  • Kategorie: Marketing-Strategien

Wichtige Details

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung 蹿眉谤 Unternehmensanalytik
Wenn Sie sich 蹿眉谤 diesen Kurs anmelden, werden Sie auch 蹿眉谤 diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

Was ist Kundenanalyse? Wie ist dieser Kurs aufgebaut? Was werde ich in diesem Kurs lernen? Was werde ich in der Business Analytics Specialization lernen? Diese kurzen Videos geben Ihnen einen 脺berblick 眉ber diesen Kurs und die Spezialisierung; die inhaltlichen Vorlesungen beginnen in Woche 2.

Das ist alles enthalten

2 Videos

In diesem Modul lernen Sie, was Daten 眉ber das Kundenverhalten beschreiben k枚nnen und was nicht, sowie die effektivsten Methoden zum Sammeln von Daten und zum Entscheiden, was sie bedeuten. Sie werden den entscheidenden Unterschied zwischen Daten, die eine kausale Beziehung beschreiben, und Daten, die eine korrelative Beziehung beschreiben, verstehen, w盲hrend Sie die Synergie zwischen Daten und Entscheidungen erforschen, einschlie脽lich der Grunds盲tze 蹿眉谤 die systematische Erfassung und Interpretation von Daten, um bessere Gesch盲ftsentscheidungen zu treffen. Sie lernen auch, wie Daten verwendet werden, um ein Problem oder eine Frage zu erforschen, und wie Sie diese Daten nutzen k枚nnen, um Produkte, Marketingkampagnen und andere Strategien zu entwickeln. Am Ende dieses Moduls werden Sie 眉ber ein solides Verst盲ndnis der effektiven Datenerfassung und -interpretation verf眉gen, so dass Sie die richtigen Daten nutzen k枚nnen, um die richtige Entscheidung 蹿眉谤 Ihr Unternehmen oder Ihren Betrieb zu treffen

Das ist alles enthalten

7 Videos2 Lekt眉ren2 Aufgaben

Wenn Sie Daten gesammelt und interpretiert haben, was machen Sie dann mit ihnen? In diesem Modul lernen Sie, wie Sie den n盲chsten Schritt machen: wie Sie Daten 眉ber Handlungen in der Vergangenheit nutzen k枚nnen, um Vorhersagen 眉ber Handlungen in der Zukunft zu treffen. Sie werden die wichtigsten Instrumente zur Vorhersage von Verhalten untersuchen und lernen, wie Sie feststellen, welches Instrument 蹿眉谤 welche Entscheidungszwecke geeignet ist. Dar眉ber hinaus lernen Sie die Sprache und den Rahmen 蹿眉谤 die Vorhersage zuk眉nftigen Verhaltens kennen. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, zu bestimmen, welche Arten von Vorhersagen Sie treffen k枚nnen, um zuk眉nftige Strategien zu entwickeln. Sie werden die leistungsf盲higsten Techniken 蹿眉谤 Vorhersagemodelle einschlie脽lich der Regressionsanalyse verstehen und darauf vorbereitet sein, die Vorteile der Analytik voll auszusch枚pfen, um effektive datengesteuerte Gesch盲ftsentscheidungen zu treffen.

Das ist alles enthalten

16 Videos5 Lekt眉ren2 Aufgaben

Wie verwandeln Sie Daten in Aktionen? In diesem Modul erfahren Sie, wie pr盲skriptive Analysen Empfehlungen 蹿眉谤 Ma脽nahmen liefern, die Sie ergreifen k枚nnen, um Ihre Gesch盲ftsziele zu erreichen. Zun盲chst erfahren Sie, wie Sie die richtigen Fragen stellen, wie Sie Ihre Ziele definieren und wie Sie den Erfolg optimieren k枚nnen. Sie werden auch kritische Beispiele 蹿眉谤 pr盲skriptive Modelle untersuchen, z.B. wie sich der Preis auf die Menge auswirkt, wie man den Umsatz maximiert, wie man den Gewinn maximiert und wie man Online-Werbung am besten einsetzt. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, ein Problem zu definieren, ein gutes Ziel festzulegen und Optimierungsmodelle zu erforschen, die den Wettbewerb ber眉cksichtigen, so dass Sie Rezepte 蹿眉谤 datengest眉tzte Ma脽nahmen schreiben k枚nnen, die Ihrem Unternehmen oder Gesch盲ft zum Erfolg verhelfen.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lekt眉re2 Aufgaben

Wie setzen Top-Unternehmen Daten ein? In diesem Modul erfahren Sie, wie erfolgreiche Unternehmen Daten nutzen, um modernes, kundenorientiertes Marketing zu betreiben. Sie lernen Beispiele aus der Praxis kennen, die zeigen, wie man Kundenanalysen im Marketing einsetzt: von der Datenerfassung und -exploration 眉ber die Entwicklung von Vorhersagemodellen und die Optimierung bis hin zu datengest眉tzten Entscheidungen. Am Ende dieses Moduls werden Sie wissen, wie Sie Daten in Ihrem eigenen Unternehmen am besten einsetzen k枚nnen, und zwar auf der Grundlage der innovativsten und effektivsten datengesteuerten Praktiken der f眉hrenden Unternehmen von heute.

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Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.6 (1,634 Bewertungen)
Eric Bradlow
University of Pennsylvania
1 Kurs302.818 Lernende
Peter Fader
University of Pennsylvania
4 Kurse730.549 Lernende

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Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden

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11.948 Bewertungen

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5

Gepr眉ft am 24. M盲rz 2021

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Gepr眉ft am 1. Juni 2023

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Gepr眉ft am 6. Feb. 2019

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