Deskripsi Training Gaining Customer Insight Through Data Mining
Menekankan keterampilan praktis serta memberikan pengetahuan teoretis, kursus langsung ini mencakup analisis segmentasi dan pembuatan profil dalam konteks penambangan data bisnis. Topik meliputi teknik dan aplikasi pemodelan data mining: klasifikasi dan model prediksi, pengelompokan, asosiasi dan urutan.
Data mining adalah metode untuk menemukan pola tertentu dari kumpulan data yang berjumlah besar. Meskipun banyak dipelajari pada bidang ilmu komputer dan statistika, data mining adalah metode yang bisa diterapkan dan mempermudah pekerjaan di bidang lainnya juga.
Consumer Insight merupakan sebuah proses mencari tahu secara lebih mendalam dan holistic, tentang latar belakang perbuatan, pemikiran dan perilaku seorang konsumen yang berhubungan dengan produk dan komunikasi iklannya.
Tujuan Training Gaining Customer Insight Through Data Mining
- Memahami data mining dengan baik, keuntungan dan kerugiannya.
- Memiliki kesadaran terbaik betapa pentingnya memvisualisasikan data.
- Mengetahui kegunaan data mining pada bisnis dan industri yang berbeda-beda.
- Memiliki kemampuan untuk menerapkan proses data mining pada bisnis anda.
Materi Training Gaining Customer Insight Through Data Mining
SESSION-1: INTRODUCTION
- The Customer Relationship Management Strategy
- Data Mining in the CRM Framework
- Customer Segmentation
- Direct Marketing Campaigns
- Market Basket and Sequence Analysis
- Supervised Modeling
- Classification modeling: predicting Events, marketing application
- Screening models
- Prediction Model
- Unsupervised Modeling Techniques
- Segmention with Clustering Techniques
- Dimensionality of Data Reduction Techniques
- Association or Affinity ModelingTechniques
- Sequence Modeling Techniques
- Record Screening Modeling Techniques
- Machine Learning/Artificial Intelligence vs. Statistical Techniques
SESSION-2: CUSTOMER SEGMENTATION
Customer Segmentation
- An Introduction to Customer Segmentation
- Segmentation in Marketing
- Segmentation Tasks and Criteria
- Segmentation Types in Consumer Markets
- Value-Based Segmentation
- Behavioral Segmentation
- Propensity-Based Segmentation
- Loyalty Segmentation
- Socio-demographic and Life-Stage Segmentation
- Needs/Attitudinal-Based Segmentation
- Segmentation methods
- Behavioral Segmentation Methodology
- Value-Based Segmentation Methodology
Data mining for segmentations
- Principal Components Analysis
- Why consider PCA (Principle Component Analysis)
- How Many Components Are to Be Extracted?
- What Is the Meaning of Each Component?
- Does the Solution Account for All the Original Fields?
- Proceeding to the Next Steps with the Component Scores
- Recommended PCA Options
- Clustering Techniques
- Data Considerations for Clustering Models
- Clustering with K-means
- Clustering with the TwoStep Algorithm
- Clustering with Kohonen Network/Self-organizing Map (SOM)
- Examining and Evaluating the Cluster Solution
- The Number of Clusters and the Size of Each Cluster
- Cohesion of the Clusters
- Separation of the Clusters
- Understanding the Clusters through Profiling
- Profiling the Clusters
- Additional Profiling Suggestions
- Selecting the Optimal Cluster Solution
- Cluster Profiling and Scoring with Supervised Models
- An Introduction to Decision Tree Models
- The Advantages of Using Decision Trees for Classification Modeling
- One Goal, Different Decision Tree Algorithms: C&RT, C5.0, and CHAID
Exercise Case:
Segmentation Application in banking
Segmentation Application in Telecommunication
SESSION-3: DIRECT MARKETING CAMPAIGNS
- Approaches for direct marketing
- How’s data mining help in marketing campaign
- Scoring in RFM analysis
- Approach-1: Budget optimization
- Concept of lift and gains chart
- Approach-2: Optimizing the campaign
- Measuring the P/L
- Approach-3:Customer optimization
- Find the best model: regression, neural network, decision tree
- Confusion matrix
- Churn/attrition model
- Preventing Customer attrition
- Decision tree analysis
SESSION-4: MARKET BASKET AND SEQUENCE ANALYSIS
The RFM Analysis
- The RFM Segmentation Procedure
- RFM: Benefits, Usage, and Limitations
- Grouping Customers According to the Products They Buy
Metode pelatihan gaining customer insight through data mining
- Pelatihan ini menggunakan metode ceramah dalam penyampaian kerangka teoritis dan konsep yang mendukung. Contoh-contoh yang paktis dan latihan kelompok serta studi kasus diberikan untuk mendalami teknik aplikasinya.
- Pada akhir sesi peserta akan diarahkan dalam membuat action plan untuk menentukan rencana yang akan diterapkan setelah kembali ke dunia kerja
- Metode Training Gaining Customer Insight Through Data Mining dapat menggunakan fasilitas training zoom atau training online, dan bisa juga training offline atau training tatap muka.
Peserta Training Gaining Customer Insight Through Data Mining online
Pelatihan ini didisain untuk staff layanan pelanggan (Customer Service), baik yang menggunakan telepon atau berhadapan langsung, baik yang baru di posisi ini atau yang ingin mengembangkan ketrampilan mereka lebih lanjut.
Peserta akan memperoleh keterampilan, pengetahuan dan perilaku yang penting bagi penyediaan layanan yang baik dan memuaskan.
Peserta yang dapat mengikuti Training Gaining Customer Insight Through Data Mining ini adalah staff sdm atau karyawan yang ingin mendalami bidang Gaining Customer Insight Through Data Mining .
Karena kompleksnya pelatihan ini, maka dibutuhkan pendalaman yang lebih komprehensif melalui sebuah training. Dan menjadi sebuah kebutuhan akan training provider yang berpengalaman di bidangnya agar tidak membuat peserta menjadi cepat bosan dan jenuh dalam mendalami bidang teknik ini.
Pemateri pelatihan gaining customer insight through data mining
Instruktur yang mengajar pelatihan gaining customer insight through data mining ini adalah instruktur yang berkompeten di bidang achieving excellence in customer service baik dari kalangan akademisi maupun praktisi.
Jadwal Pelatihan Marcomm Tahun 2023
- Januari : 10-11 Januari 2023
- Februari : 7-8 Februari 2023
- Maret : 7-8 Maret 2023
- April : 18-19 April 2023
- Mei : 16-17 Mei 2023
- Juni : 6-7 Juni 2023
- Juli : 11-12 Juli 2023
- Agustus : 22-23 Agustus 2023
- September : 12-13 September 2023
- Oktober : 10-11 Oktober 2023
- November : 7-8 November 2023
- Desember : 5-6 Desember 2023
*Peserta dapat request jadwal sesuai dengan kebutuhan Perusahaan
Lokasi Pelatihan Marcomm :
- Yogyakarta, Hotel Dafam Malioboro (6.500.000 IDR / participant)
- Jakarta, Hotel Amaris Tendean (7.500.000 IDR / participant)
- Bandung, Hotel Golden Flower (7.500.000 IDR / participant)
- Bali, Hotel Ibis Kuta (8.500.000 IDR / participant)
- Lombok, Hotel Jayakarta (8.500.000 IDR / participant)
Investasi Pelatihan tahun 2023 ini :
Investasi pelatihan selama dua hari tersebut menyesuaikan dengan jumlah peserta (on call). *Please feel free to contact us.
Apabila perusahaan membutuhkan paket in house training, anggaran investasi pelatihan dapat menyesuaikan dengan anggaran perusahaan.
Fasilitas Training Offline antara lain berikut ini :
- FREE Airport pickup service (Gratis Antar jemput Hotel/Bandara)
- FREE Akomodasi Peserta ke tempat pelatihan .
- Module / Handout / FREE Flashdisk
- Sertifikat
- FREE Bag or bagpackers (Tas Training)
- Training Kit (Dokumentasi photo, Blocknote, ATK, etc)
- 2x Coffee Break & 1 Lunch, Dinner
- FREE Souvenir Exclusive
Registrasi Training
Informasi pelatihan baik jadwal public maupun In House Training silahkan menghubungi marketing representative kami melalui telfon ataupun pesan WhatsApp berikut ini 082311445878