Utilisation de l'analyse prédictive pour anticiper les besoins des clients
Durée: 0 h 45 min
Nombre de leçons: 27
Rubrique: Analyste CRM relation client
Contenu de la Formation
Le programme de formation sur l'utilisation de l'analyse prédictive pour anticiper les besoins des clients explore les concepts, les techniques, et les outils nécessaires pour mettre en œuvre des solutions d'analyse prédictive efficaces. Voici une synthèse des points abordés :
Le programme commence par une introduction à l'analyse prédictive, expliquant sa définition, son importance, et ses applications courantes. La collecte et la préparation des données sont ensuite abordées, couvrant les sources de données, les techniques de collecte, ainsi que le nettoyage et la transformation des données.
Les techniques d'analyse prédictive sont explorées, incluant la régression linéaire et logistique, les arbres de décision et forêts aléatoires, les algorithmes de clustering, ainsi que les réseaux de neurones et l'apprentissage profond. Les outils et logiciels d'analyse prédictive sont présentés, avec une comparaison des fonctionnalités des outils disponibles.
La mise en œuvre de l'analyse prédictive est expliquée, avec l'intégration aux systèmes CRM et les étapes pour déployer une solution d'analyse prédictive. Des études de cas et des exemples pratiques sont présentés pour illustrer des cas d'utilisation réussis et l'analyse des résultats et apprentissages.
L'évaluation et l'amélioration continue des modèles prédictifs sont abordées, avec des méthodes pour évaluer les modèles et des techniques pour améliorer leurs performances. Enfin, le programme conclut avec un récapitulatif des concepts clés et des perspectives sur les tendances futures en analyse prédictive.
Objectifs Pédagogiques
À la fin de cette formation, les apprenants seront capables de :
- Comprendre la définition et l'importance de l'analyse prédictive.
- Collecter et préparer les données nécessaires pour l'analyse prédictive.
- Appliquer diverses techniques d'analyse prédictive.
- Utiliser des outils et logiciels d'analyse prédictive.
- Intégrer l'analyse prédictive avec les systèmes CRM.
- Analyser des études de cas pour comprendre les applications pratiques de l'analyse prédictive.
- Évaluer et améliorer continuellement les modèles prédictifs.
Conditions d'Admission
Pour être admis à ce programme, les candidats doivent remplir les conditions suivantes :
- Aucun prérequis académique spécifique n'est nécessaire.
- Aucun entretien de sélection n'est requis.
Modalités de Formation
Le programme proposé par Learnr est conçu comme une autoformation, permettant à chacun d'apprendre à son rythme. Les cours sont accessibles en ligne 24h/24 et 7j/7, offrant une flexibilité totale pour s'adapter aux emplois du temps variés des apprenants.
1. Introduction à l'analyse prédictive
1.1. Définition et importance de l'analyse prédictive
1.2. Applications courantes de l'analyse prédictive
2. Collecte et préparation des données
2.1. Sources de données
2.2. Techniques de collecte de données
2.3. Nettoyage et transformation des données
3. Techniques d'analyse prédictive
3.1. Régression linéaire et logistique
3.2. Arbres de décision et forêts aléatoires
3.3. Algorithmes de clustering
3.4. Réseaux de neurones et apprentissage profond
4. Outils et logiciels d'analyse prédictive
4.1. Présentation des outils disponibles
4.2. Comparaison des fonctionnalités
5. Mise en œuvre de l'analyse prédictive
5.1. Intégration avec les systèmes CRM
5.2. Étapes pour déployer une solution d'analyse prédictive
6. Étude de cas et exemples pratiques
6.1. Cas d'utilisation réussis
6.2. Analyse des résultats et apprentissages
7. Évaluation et amélioration continue
7.1. Méthodes pour évaluer les modèles prédictifs
7.2. Techniques pour améliorer les performances des modèles
8. Conclusion et perspectives
8.1. Récapitulatif des concepts clés
8.2. Tendances futures en analyse prédictive