营销活动管理的机器学习
利用数据驱动的机器学习洞察转变营销活动
学习内容：
如何为 Google 广告系列管理构建机器学习模型
360 度客户营销和机器学习促进销售的案例研究
Google 广告系列管理案例研究
Google 广告系列优化案例研究
Google 广告系列选择案例研究 – Facebook 广告、Google 广告
Google 广告系列趋势分析案例研究和比较基准广告
分析广告系列指标：使用数据可视化来解读广告支出、关键字效果和转化率
预测活动结果：构建机器学习模型来预测活动效果和印象
应用机器学习算法：使用随机森林和梯度提升进行广告活动优化
执行群组分析：利用营销群组和 RFM 技术细分并留住客户
优化收入：比较各个活动以最大化投资回报率并优化预算分配
解释模型结果：可视化并解释活动预测的趋势和结果
提高利润：使用 SMOTE、成本分析和机器学习创建利润模型
确定广告活动趋势：利用历史数据指导未来的广告策略
创建数据管道：为 ML 模型预处理、设计特征和扩展数据集
建立倾向模型：预测有针对性的营销活动的购买可能性
课程内容主题：
课程简介
活动趋势分析
活动比较 – 收入优化
ROI 优化 – 练习
广告活动印象预测
广告活动分析 – 练习
使用随机森林机器学习模型进行点击预测
营销群组分析
利润助推模型
产品购买倾向模型
课程要求：
基本的 Python 知识
机器学习基础
课程详细描述：
在数据驱动营销时代，营销活动依靠洞察力和智能优化蓬勃发展。本课程“营销活动管理的机器学习”旨在为营销人员、数据分析师和有抱负的数据科学家提供工具和技术，以利用机器学习来改变营销活动。从营销活动趋势分析到收入优化，这门综合课程涵盖了营销活动管理的方方面面。
**课程亮点：**
**1. 简介：** 通过深入分析 Google 广告支出、效果最佳的关键字和广告系列趋势，了解您的广告系列的状况。学习如何有效地可视化广告系列支出结果。
**2. 使用机器学习进行营销活动预测：** 探索预测模型的强大功能。学习如何预处理数据集、构建集成模型和执行营销活动管道，以预测营销活动效果并优化转化率。
**3. 活动趋势分析：** 识别并分析新兴的活动趋势。获得构建和可视化趋势模型的实践经验，以做出明智的决策。
**4. 活动比较 – 收入优化：** 掌握比较分析技术来预测预算与转化率，并可视化基准以优化多个活动的收入。
**5. 广告活动印象预测：** 深入研究数据管道并使用随机森林和梯度提升构建机器学习模型，以预测 Instagram、Google 和 Facebook 等平台的印象。
**6. 使用随机森林模型进行点击预测：** 利用随机森林模型预测点击率。学习构建和执行模型管道、扩展数据集并提供可操作的见解。
**7. 营销群组分析：** 探索群组分析，了解客户保留和细分情况。使用 K-Means 聚类和 RFM（新近度、频率、金额）评分等高级技术来可视化和解释营销数据。
**8. 利润助推模型：** 构建以利润为中心的模型，其中包含逻辑回归、XGBoost 和利润估算方程。学习使用 SMOTE 处理不平衡数据集并制定利润曲线以增强决策能力。
**9. 产品购买倾向模型：** 建立倾向模型，预测顾客购买行为，制定有针对性的营销策略。
本课程将理论知识与实际操作相结合，确保您获得营销活动预测、优化和分析方面的实践经验。在本课程结束时，您将掌握设计数据驱动营销活动的专业知识，以实现最大的盈利能力和效率。
**立即注册，利用机器学习的力量改变您的活动管理方法！**
