Dedika este o platformă pentru a învăța făcând: să creezi o ofertă comercială, să devii manichiuristă sau să folosești un instrument nou, de exemplu. Indiferent de scopul tău, cele mai bune materiale despre subiect există deja. Doar că, de obicei, sunt în altă limbă, costă mult, sunt răspândite peste tot, nu includ exerciții practice sau fac parte din cursuri prea lungi pentru cei cu un program aglomerat. De aceea, Dedika are o metodă proprie: căutăm aceste materiale oriunde s-ar afla, selectăm ce se potrivește cu obiectivul tău, le revizuim cu ajutorul experților disponibili să răspundă la întrebări și creăm exerciții practice ca să înveți făcând. Tu ești cea mai importantă persoană în drumul tău și nimeni nu te cunoaște mai bine: alegi conținutul și durata cursului, dacă vei învăța cu sau fără internet și în ce format. Poate fi video, text, audio sau rezumat. În stilul tău, doar cu ce are sens pentru tine. Aici, fiecare moment de dedicare contează mai mult și ajungi mai repede la ceea ce este important pentru tine.

Cursurile sunt alcătuite din cele mai bune materiale din lume pe subiectul respectiv: videoclipuri, audio, articole și cărți. Toate aceste materiale vin cu rezumate, podcasturi (pentru cărți și articole) și transcrieri (pentru videoclipuri și audio). Tu alegi cum preferi să consumi conținutul. Fiecare material are întrebări specifice pentru a consolida cunoștințele. În plus, cursul este format din capitolele pe care le alegi, astfel încât să studiezi doar ceea ce contează pentru tine. La finalul fiecărui capitol există un proiect practic legat de profesia ta, pentru a pune în aplicare ce ai învățat.

Cursurile noastre includ un rezumat la finalul fiecărui capitol, din care poți descărca un PDF și îl poți imprima.

Peste 2 milioane de cursanți în întreaga lume

Prezent în peste 180 de țări din întreaga lume

Certificat de finalizare valabil în țara ta

Pagina principală

...

Curs Customer Engagement Analytics

Toate cursurile

Arte, Design și Comunicare

Marketing

Curs Customer Engagement Analytics

Pentru toate nivelurile

Curs Customer Engagement Analytics

Stăpâniți spectrul complet al analizei engagement-ului clienților — de la fluxuri de date și modelare predictivă până la atribuirea omnichannel și raportarea executivă. Acest curs oferă analiștilor și profesioniștilor în marketing competențele tehnice și cadrele strategice pentru a transforma datele brute despre clienți în creștere măsurabilă a afacerii. Dacă lucrați cu date despre clienți și doriți ca insight-urile dvs. să conducă decizii reale, acesta este locul unde începeți.

Dedika pentru companii

Ce vei învăța:

Veți învăța cum să colectați, să curățați și să structurați datele de engagement din sisteme CRM, comportament web, sondaje și canale offline. Veți construi segmente de clienți utilizând algoritmi de clustering și analiză RFM, apoi veți aplica modele predictive pentru a prognoza pierderea clienților și conversia. Cursul acoperă proiectarea testelor A/B, metode de inferență cauzală și atribuirea omnichannel, astfel încât să puteți măsura ceea ce funcționează de fapt. Veți dezvolta, de asemenea, dashboard-uri executive, cadre de măsurare ROI și tehnici de storytelling de date care pun analiza la îndemâna factorilor de decizie. Până la sfârșit, veți avea competențele necesare pentru a conduce un program complet de analiză a engagement-ului clienților.

Cum studiezi practic Curs Customer Engagement Analytics

Cum exersezi Curs Customer Engagement Analytics

Pentru tine, care reprezinți o companie și vrei să îți instruiești echipa

La Dedika pentru companii, cursul vine cu exerciții și exemple adaptate afacerii tale și exact așa cum are nevoie compania ta.

Apasă aici

Conținutul cursului

8 Capitole • 40 LecțiiDurata între 4 și 360 ore (tu decizi)

Capitolul 1Vezi detalii

Fundamentele analiticii engagementului clienților

Lecția 1 • Surse de date pentru analitica engagementului
Cataloghează sursele de date first-party, second-party și third-party relevante pentru engagement. Pregătește studenții să evalueze disponibilitatea și calitatea datelor.
Lecția 2 • Definirea engagementului clienților
Stabilește ce înseamnă engagementul clienților pe canale și puncte de contact. Fundamentează munca ulterioară de analitică pe o definiție comună și precisă.
Lecția 3 • Metrici fundamentale de engagement
Introduce KPI-uri fundamentale utilizate pentru a măsura calitatea și cantitatea engagementului. Oferă vocabularul de măsurare utilizat pe parcursul cursului.
Lecția 4 • Bazele eticii și guvernanței datelor
Acoperă consimțământul, principiile de confidențialitate și utilizarea responsabilă a datelor în analitică. Asigură că studenții aplică standarde etice de la începutul oricărui proiect.
Lecția 5 • Privire de ansamblu asupra peisajului analitic
Cartografiază ecosistemul analitic, de la metode descriptive la metode prescriptive. Poziționează analitica engagementului clienților în cadrul strategiei mai largi de date.

Capitolul 2Vezi detalii

Colectarea datelor și proiectarea pipeline-ului

Lecția 1 • Metode de ingestie a datelor
Acoperă modelele de ingestie batch, streaming și bazate pe API pentru datele de engagement. Studenții selectează metoda de ingestie potrivită pentru fiecare tip de sursă de date.
Lecția 2 • Orchetarea și monitorizarea pipeline-urilor
Învață planificarea, gestionarea dependențelor și alertarea pentru pipeline-urile de date. Studenții pot întreține fluxuri de date fiabile care susțin analitica continuă.
Lecția 3 • Calitatea și validarea datelor
Definește dimensiunile calității datelor și metodele de detectare și remediere a problemelor. Asigură că analiștii au încredere în date înainte de a trage concluzii.
Lecția 4 • Stocarea datelor și depozitarea
Introduce arhitecturi de depozit de date și lac de date pentru datele de engagement. Conectează deciziile de stocare la performanța interogărilor și flexibilitatea analitică.
Lecția 5 • Urmărirea și instrumentarea evenimentelor
Explică cum să definiți și să capturați evenimente ale utilizatorilor în produse digitale. Permite direct colectarea datelor necesare pentru toată analiza din aval.

Capitolul 3Vezi detalii

Analiza exploratorie a datelor de engagement

Lecția 1 • Generarea și testarea ipotezelor
Ghidează studenții de la observații exploratorii la ipoteze testabile. Îi pregătește pentru experimentarea controlată abordată în capitolele ulterioare.
Lecția 2 • Principii de vizualizare a datelor
Acoperă selecția graficelor, codarea vizuală și storytellingul cu date de engagement. Permite analiștilor să comunice clar constatările către audiențe diverse.
Lecția 3 • Analiza pâlniei
Învață construcția pas cu pas a pâlniei de conversie și diagnosticarea abandonului. Conectează insight-urile din pâlnie la oportunități acționabile de îmbunătățire a engagementului.
Lecția 4 • Statistici descriptive pentru engagement
Aplică măsuri de tendință centrală, dispersie și distribuție asupra metricilor de engagement. Construiește intuiția statistică necesară pentru toată munca analitică ulterioară.
Lecția 5 • Analiza de cohorte și în timp
Introduce construcția de cohorte și urmărirea longitudinală a comportamentului de engagement. Dezvăluie cum evoluează engagementul în timp pentru grupuri distincte de utilizatori.

Capitolul 4Vezi detalii

Tehnici de segmentare a clienților

Lecția 1 • Segmentarea RFM și bazată pe valoare
Aplică analiza de recență, frecvență și valoare monetară pentru a ierarhiza valoarea clienților. Produce segmente de mare valoare care prioritizează retenția și eforturile de upselling.
Lecția 2 • Monitorizarea și reîmprospătarea segmentelor
Stabilește procese pentru a urmări stabilitatea segmentelor și a actualiza definițiile în timp. Previne degradarea segmentelor care subminează acuratețea targetării.
Lecția 3 • Dezvoltarea personelor din segmente
Transformă segmentele cantitative în persona narative pentru utilizare cross-funcțională. Face puntea între rezultatele analiticii și echipele de strategie de marketing sau de produs.
Lecția 4 • Strategia și proiectarea segmentării
Definește obiectivele și criteriile de segmentare aliniate cu obiectivele de business. Asigură că segmentele sunt acționabile, măsurabile și relevante strategic.
Lecția 5 • Metode de clustering comportamental
Utilizează machine learning nesupervizat pentru a grupa clienții pe baza tiparelor comportamentale. Extinde segmentarea dincolo de reguli pentru a descoperi tipuri de clienți latente.

Capitolul 5Vezi detalii

Modelare predictivă pentru engagement

Lecția 1 • Modelarea propensității și conversiei
Estimează probabilitatea ca un client să întreprindă o acțiune dorită. Sprijină prioritizarea eforturilor de outreach și personalizare.
Lecția 2 • Predicția următoarei celei mai bune acțiuni
Combină mai multe modele pentru a recomanda acțiunea optimă de engagement per client. Integrează ieșirile predictive în sisteme de decizie în timp real.
Lecția 3 • Fundamentele modelării predictive
Introduce conceptele de învățare supervizată și fluxul de lucru de modelare pentru rezultate de engagement. Stabilește fundația pentru toate tehnicile predictive din acest capitol.
Lecția 4 • Validarea și guvernanța modelelor
Acoperă monitorizarea performanței, declanșatoarele de reantrenare și standardele de documentare a modelelor. Asigură că modelele rămân precise și auditabile în producție.
Lecția 5 • Modele de predicție a churnului
Construiește modele de clasificare pentru a identifica clienții cu risc de dezangajare. Permite campanii proactive de retenție înainte de apariția churnului.

Capitolul 6Vezi detalii

Experimentare și analiză cauzală

Lecția 1 • Semnificație statistică și putere
Explică valorile p, intervalele de încredere și puterea statistică în analiza experimentelor. Previne ca rezultatele fals pozitive și testele sub-dimensionate să inducă în eroare deciziile.
Lecția 2 • Testare multivariată și secvențială
Extinde testarea A/B la variabile multiple și reguli adaptive de oprire. Permite programe de experimentare mai rapide și mai complexe.
Lecția 3 • Guvernanța și cultura experimentării
Stabilește procese pentru documentarea, revizuirea și învățarea organizațională din experimente. Extinde experimentarea de la teste individuale la un program sistematic.
Lecția 4 • Metode cvasi-experimentale
Introduce diferența-diferențelor, discontinuitatea regresiei și controalele sintetice. Permite inferența cauzală atunci când experimentele randomizate nu sunt fezabile.
Lecția 5 • Principii de proiectare a testelor A/B
Acoperă randomizarea, construcția grupului de control și încadrarea ipotezelor pentru testele A/B. Asigură că experimentele produc estimări cauzale valide și nepărtinitoare.

Capitolul 7Vezi detalii

Măsurarea engagementului omnichannel

Lecția 1 • Modelarea atribuirii
Compară modelele de atribuire bazate pe reguli și pe date pentru punctele de contact de engagement. Permite atribuirea corectă a creditului de-a lungul călătoriei clientului.
Lecția 2 • Integrarea datelor cross-channel
Unește datele de engagement din canale disparate într-o înregistrare unificată a clientului. Rezolvă identitatea între sisteme pentru a permite o analiză holistică.
Lecția 3 • Cartografierea călătoriei clientului cu date
Reconstruiește călătoriile reale ale clienților din date la nivel de eveniment pentru a identifica punctele de frecare și de încântare. Conectează insight-urile din călătorie la îmbunătățiri vizate ale engagementului.
Lecția 4 • Metrici de engagement offline și în magazin
Integrează datele din punctul de vânzare, programul de loialitate și locație în cadrul analiticii de engagement. Completează imaginea omnichannel pentru afacerile cu prezență fizică.
Lecția 5 • Analitica emailurilor și notificărilor push
Măsoară ratele de deschidere, ratele de click și engagementul downstream pentru canalele de mesagerie. Optimizează deciziile de moment de trimitere, conținut și frecvență.

Capitolul 8Vezi detalii

Analitică strategică și impact de business

Lecția 1 • Dashboarduri executive și raportare
Proiectează dashboarduri concise, orientate spre decizii pentru audiențe de leadership senior. Asigură că insight-urile din analitică conduc acțiuni strategice în timp util.
Lecția 2 • Colaborare analitică cross-funcțională
Stabilește fluxuri de lucru pentru partajarea insight-urilor de engagement cu echipele de marketing, produs și servicii. Maximizează impactul organizațional al rezultatelor analiticii.
Lecția 3 • Măsurarea ROI a programelor de engagement
Cuantifică randamentul financiar al inițiativelor de engagement folosind măsurători controlate. Justifică investiția în analitică și ghidează deciziile de alocare a resurselor.
Lecția 4 • Construirea unei culturi bazate pe analitică
Încorporează luarea deciziilor bazată pe date în procesele organizaționale și comportamentul de leadership. Susține avantajul competitiv pe termen lung prin capacitatea de analitică.
Lecția 5 • Foaie de parcurs pentru analitica angajamentului
Construiește o foaie de parcurs analitică în faze, aliniată cu prioritățile de business și nivelul de maturitate. Ghidează organizațiile de la raportare reactivă la angajament proactiv și predictiv.

Certificare

Certificatul tău valid de finalizare

Acest curs este pentru tine:

Analist de marketing: dorește să treacă dincolo de dashboard-uri către activități predictive și strategice.
Manager CRM: are nevoie de cadre analitice pentru a justifica și îmbunătăți programele de retenție.
Manager de produs: caută competențe în analiza datelor pentru a înțelege și influența profund engagementul utilizatorilor.
Profesionist în business intelligence: dorește să se specializeze în aplicații de analiză centrate pe client.
Persoană care face tranziție profesională din vânzări sau operațiuni: pregătită să pivoteze către un rol de analiză bazată pe date.
Strategist digital: dorește să conecteze comportamentul omnichannel al clienților cu rezultate concrete de afaceri.

Ce spun cursanții noștri

Lecțiile dumneavoastră sunt perfecte. Am achiziționat pachetul de un an și, în sfârșit, am oportunitatea să urmăresc diverse subiecte de interes fără să fie nevoie să schimb platforma... vă mulțumesc pentru tot ceea ce faceți, v-am recomandat deja altor persoane...