Продвинутая сегментация и прогнозирование поведения

Когда базовой аналитики мало

Стандартные отчеты в Google Analytics показывают что происходит, но не объясняют почему и не помогают предсказать, что будет дальше. Этот курс для тех, кто хочет копать глубже и принимать решения на основе реальных паттернов, а не интуиции.

Вы научитесь делить аудиторию не по демографии из учебника, а по реальному поведению. RFM-анализ покажет, кто ваши лучшие клиенты и кого можно вернуть. Когортный анализ объяснит, почему пользователи из одной рекламной кампании приносят в три раза больше денег, чем из другой.

Работа с большими данными

Разберем методы кластеризации: K-means, иерархическая кластеризация, DBSCAN. Звучит страшно, но на практике это просто способы найти естественные группы в ваших данных. После курса сможете загрузить таблицу с транзакциями и получить четкие сегменты с характеристиками.

Отдельный блок про предсказательную аналитику: модели оттока клиентов, прогнозирование lifetime value, расчет вероятности покупки. Используем Python и готовые библиотеки — не нужно быть программистом, достаточно следовать инструкциям.

Все техники отрабатываем на реальных датасетах. К концу программы у вас будет набор скриптов и шаблонов, которые можно адаптировать под свои задачи и сразу использовать.