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Training & Seminare Business Intelligence Data Mining mit Rapid-I Seminar Warenkorbanalyse: Aufbau eines Empfehlungssystems für Up- und Cross-Selling
Training & Seminare Business Intelligence Data Mining mit Rapid-I Seminar Warenkorbanalyse: Aufbau eines Empfehlungssystems für Up- und Cross-Selling Warenkorbanalyse: Aufbau eines Empfehlungssystems für Up- und Cross-Selling
Seminarinformationen
Seminar - Ziel
In diesem Seminar können sich die Teilnehmer die notwendigen Kenntnisse und Fertigkeiten der Analyse von Kundentransaktionen aneingenen und dadurch das Kundenverhalten besser einschätzen und verstehen. Ziel ist es mit diesem Wissen die Verkaufszahlen und Gewinne mittels Up- und Cross-Selling zu steigern. Schwerpunkt des Kurses liegt auf effizienten Methoden zur Warenkorbanalyse. Diese Modelle sollen mit der Software RapidMiner erzeugt werden.
Teilnehmer - Zielgruppe
Marketing- oder Vertriebs-Mitarbeiter, Entscheidungsträger, Analysten, Anwender
Kurs - Voraussetzungen
Erfahrungen mit Computerprogrammen, mathematische Grundkenntnisse
Wenn Sie sich nicht sicher sind ob Ihre bisherigen Fähigkeiten für die Schulung ausreichend sind, sprechen Sie bitte unsere Schulungsberater an - diese können gemeinsam mit Ihnen herausfinden ob diese Schulung die richtige für Sie ist.
Seminardauer
- 2 Tage
- 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr
Schulungsunterlagen
- nach Absprache
Seminar-Inhalt / Agenda
- Einstieg in die Analyse des Warenkorbs
- Apriori und FPGrowth mit RapidMiner
- Frequent Item Sets und deren Nutzung
- Einen Köder mit einem Gewinnbringer kombinieren
- Aufstellung von Assoziationsregeln und deren Nutzung für Empfehlungen
- Assoziationsregeln für Cross-Selling nutzen
- Klassifikationsmodelle für Up-Selling
- Post-Processing von Frequent Item Sets und Assoziationsregeln
- Uuninteressanter Regeln entfernen
- Aufbauen eines Systems für Empfehlungen mit RapidMiner als Engine
- Erstellen eines Personal Shopping Assistants
- Marketingoptimierung mit individualisierten Produkt- und Dienstleistungsempfehlungen
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last updated: 01.02.2012
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