MC2a

Opis kursu

Kurs dotyczy praktycznych aspektów wykorzystania technik analizy danych w segmentacji i profilowaniu klientów. Sam opis danych zazwyczaj nie jest wystarczający do tego, aby wyniki były dla nas przydatne lub inspirujące. Trudno również jest przeglądać dziesiątki stron wykresów w celu wyciągnięcia odpowiednich wniosków. Aby uniknąć takiej sytuacji, przydatna może być wielowymiarowa analiza danych. Jedne z technik wielowymiarowych są bardzo przydatne do segmentacji, która pozwala na zredukowanie dużej ilości danych i zwrócenie ich w formie merytorycznie interpretowalnych profili respondentów. Takie profile, poprawnie wykonane, mogą być bardzo użyteczną i wartościową wiedzą. W ramach kursu uczestnicy nauczą się samodzielnie wyodrębniać segmenty za pomocą szeregu technik grupowania. Druga część kursu skupi się na profilowaniu, czyli opisie wyodrębnionych grup. W tej części kursu poruszone zostaną m.in. praktyczne aspekty wykorzystania algorytmów drzew decyzyjnych.

Profil uczestnika

Kurs adresowany jest do osób, które chcą nauczyć się technik segmentacji i profilowania, żeby podejmować lepsze decyzje biznesowe.

Umiejętności zdobywane podczas kursu

• Wiedza na temat roli technik wielowymiarowych w procesie budowy segmentów,
• Zapoznanie z procesem wyodrębniania grup za pomocą analizy skupień,
• Wiedza na temat sposobów określania liczby i oceny spójności wyodrębnionych grup,
• Określanie profili dla uprzednio wyodrębnionych grup,
• Ocena efektywności procesu segmentacji.

Program zajęć

1. Wprowadzenie do segmentacji – wyodrębnianie grup i profilowanie,
2. Hierarchiczna analiza skupień – zasady działania, miary podobieństwa i metody aglomeracji,
3. Ocena jakości grupowania i wpływu poszczególnych zmiennych na proces grupowania,
4. Profilowanie wyników grupowania z wykorzystaniem zmiennych, które nie były używane w procesie segmentacji,
5. Analiza skupień metodą k-średnich – zasady działania, zalety i wady metody,
6. Wykorzystanie centrów skupień zdefiniowanych zewnętrznie w procesie grupowania,
7. Dwustopniowe grupowanie – zasady działania, automatyczne ustalanie liczby grup,
8. Drzewa klasyfikacyjne CHAID i CART – zasady działania, zalety i wady algorytmów,
9. Opis profili segmentów z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych,
10. Wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych do przypisywania obiektów do grup,
11. Praktyczne przykłady dodatkowych zastosowań algorytmów drzew.

Czas trwania

• Szkolenie trwa 24 godzin lekcyjnych (3 dni po 8h)

Wykorzystywane oprogramowanie

• PS IMAGO PRO / IBM SPSS Statistics

Polecane kursy uzupełniające

Dla zainteresowanych zagadnieniami pozycjonowania produktów i marek:

MC 3a - Pozycjonowanie z wykorzystaniem map percepcyjnych i technik skalowania optymalnego

Dla zainteresowanych zagadnieniami budowy produktu optymalnego w oparciu o preferencje konsumentów:

MC 3b - Kształtowanie produktów i segmentacja rynku w oparciu o preferencje konsumentów

Dla zainteresowanych zasadami wizualizacji wyników analiz i umiejętnością tworzenia własnych form wizualizacji:

ST 2a – Wizualizacja informacji z użyciem raportów tabelarycznych i wykresów

Dla zainteresowanych automatyzacją zadań i zaawansowanymi przekształceniami na danych:

OB 2 – Praca z językiem poleceń, makrodefinicje, tryb wsadowy

Dla zainteresowanych projektowaniem i realizacją badań ankietowych:

AN 2 – Metodyka prowadzenia badań, raporty tabelaryczne i wykresy