در دنیای دیجیتال مارکتینگ امروز، همه‌چیز درباره شناخت بهتر کاربران است. اینکه بدونی چه کسی هنوز به برندت وفاداره، چه کسی دیگه تعاملش کمتر شده، و چه گروهی آماده‌ی خرید دوباره‌ست، یک مزیت رقابتی بزرگه.

برای رسیدن به این شناخت، باید کاربران‌مون رو بخش‌بندی (Segmentation) کنیم؛ یعنی اون‌ها رو بر اساس رفتار، ارزش یا الگوهایی خاص، دسته‌بندی کنیم تا بتونیم تصمیم‌های دقیق‌تری بگیریم.

اما این کار چطور انجام می‌شه؟ اینجاست که پایتون وارد می‌شه.

در این وبینار عملی، یاد می‌گیریم که چطور با پایتون داده‌های کاربران رو تحلیل و آماده‌سازی کنیم و از یک روش سنتی، ولی قدرتمند یعنی تحلیل RFM استفاده کنیم.

با RFM کاربران‌مون رو بر اساس تازگی (Recency)، تعداد دفعات (Frequency)، و میزان خرید (Monetary) تقسیم‌بندی می‌کنیم تا الگوهای رفتاری قابل اعتمادی پیدا کنیم.

اما این روش همیشه هم بی‌نقص نیست!
در ادامه بررسی می‌کنیم چه محدودیت‌ها و چالش‌هایی در مدل‌های دستی وجود داره — مثلاً انتخاب دستی بازه‌ها یا حساسیت به تغییرات داده.

و اینجاست که قدم به دنیای یادگیری ماشین می‌ذاریم...

با استفاده از الگوریتم K-Means Clustering یاد می‌گیریم چطور با داده‌های موجود، به‌صورت هوشمند و خودکار خوشه‌های رفتاری در میان کاربران کشف کنیم، بدون اینکه خودمون از قبل دسته‌بندی خاصی تعیین کنیم.

🎓 مناسب برای چه کسانی؟

• دیجیتال مارکترها و مدیران کمپین

• تحلیل‌گران داده و متخصصان BI

• دانشجویان علم داده و یادگیری ماشین

• هر کسی که با داده کار می‌کنه و دنبال تصمیم‌گیری دقیق‌تره