Разбирањето на потребите на клиентите и приспособувањето на маркетинг стратегиите на нивните специфични, уникатни потреби и преференции повеќе не е само конкурентна предност, туку неопходност. Во време кога податоците ни се достапни потребно е да ги искористиме на најдобар можен начин и    да додадеме дополнителна вредност на истите. За таа цел Стопанската комора на Северна Македонија на 9 октомври 2023 година организира семинар на тема: „СОЗДАВАЊЕ МОДЕЛ ЗА СЕГМЕНТАЦИЈА НА КЛИЕНТИТЕ СО КОРИСТЕЊЕ НА PYTHON И МАШИНСКО УЧЕЊЕ“.

Со помош на машинското учење и анализа на податоците се создава можност да се направи соодветна класификација на клиентите, да се добие поинаков пристап кон клиентите и на тој начин да се испорача соодветна услуга, да се задоволат потребите на клиентите и потенцијално да се зголеми профитот на компанијата. Среќни клиенти – поголем профит.

Сегментацијата на клиентите ви овозможува да ја поделите базата на клиенти во различни групи врз основа на специфични карактеристики, однесувања и преференции.
Со ваквата класификација ќе можете да генерирате:

• Персонализиран маркетинг: испорачување пораки и понуди кои се карактеристични за одредена група клиент.
• Подобрување на односот кон лојалните клиенти: идентификувајте ги и негувајте ги вашите највредни клиенти, со генерирање на понуди само за нив.
• Оптимизација за развојот на производите: прилагодете ги вашите производи или услуги за да ги задоволат специфичните потреби на различни сегменти на клиенти, зголемувајќи го задоволството на клиентите.
• Подобрете ја рентабилноста: распределете ги вашите ресурси поефикасно со фокусирање на сегментите со најголема потенцијална вредност.

Целта на семинарот е да се создаде модел за сегментација на клиентите со користење на Phyton и машинско учење. Преку практични примери и користење на нови технологии, учесниците на семинарот ќе дојдат со сознанија и резултати кои го подобруваат работењето и го олеснуваат донесувањето на одлуки, базирано на факти и бројки.

ПРОГРАМА:

1. Подготовка и анализа на податоци    

• Вчитување на податоци со користење на соодветна библиотека
• Обработка на податоци во соодветен формат: вметнување на вредности кои недостасуваат, шифрирање на одредени променливи и нормализација на нумерички податоци, доколку е потребно

2.  Избор на модел, обука и визуелизација 

• Практична примена на машинско учење на одреден сет на податоци
• Кластерирање со модел
• Визуелизација на резултатите

3. Толкување и увид на резултатите

• Анализирање на карактеристики на секој кластер
• Увид во однесување и преференции на клиентите

4. Имплементација – обучениот модел ќе го користиме за да се доделат ознаки за кластери на секој клиент во база на податоци.

5. Брз извештај, анализа и идни чекори

• Сумирање на резултати
• Согледувања од процесот на сегментација
• Потенцијални подобрувања за моделот на сегментација и можност за интегрирање во деловни стратегии на компанијата.

6. Избор на модел и визуелизација

• Визуелизација
• Толкување и увид на резултатите
• Имплементација
• Брз извештај
• Идни чекори и подобрувања

Напомена: Вежбите во рамки на семинарот ќе бидат изведени во Jupyter Notebook, во програмскиот јазик Phyton.
За следење на семинарот, потребно е да се инсталира Python 3.7, односно инсталација н асофтверскиот пакет Anaconda кој може да се најде на следниот линк: https://www.anaconda.com/download  

Предавач:

Ивона Кочева, дипломиран инженер по електротехника и информациски технологии, со експертиза во доменот на софтверско инженерство и машинско учење која ја гради преку повеќе од седум години искуство во работа со податоци и нивна обработка, работа на проекти од различни области, обработка и разбирање на текст и јазик, табеларни податоци од областа на енергетика, продажба и производство. Таа истовремено е предавач во областа на машинско учење и вештачка интелигенција.

За сите учесници на обуката ќе биде обезбедено:    
•    упатства за приклучување на онлајн семинарот;
•    работни материјали во електронска верзија;
•    eлектронски сертификат за учество на семинарот.    

Сите заинтересирани за учество  да се пријават најдоцна до 04.10.2023 година.