第一天

流量套餐目标客户建模与画像

一、流量套餐目标客户建模与画像实战-基于Python

1. 案例背景说明

2. 流量套餐目标客户建模与画像实战业务背景分析

3. 案例数据集介绍

4. 客户画像基础知识介绍

什么是用户画像

用户画像标签体系建设方法

时间衰减模型在用户画像的应用

使用机器学习技术计算标签

5. 大流量套餐客户建模特征建模

上网行为特征

APP下载特征

流量使用特征

网页浏览特征等

6. 基于机器学习技术预测客户标签

7. 用户生命周期理论分析

8. 宽带用户画像分析

流量套餐目标客户分群与分级

一、流量套餐目标客户分群与分级-基于Python

1. 案例背景说明

2. 流量套餐目标客户分群与分级业务背景分析

3. 案例数据集介绍

4. 客户分群基础知识介绍

什么是客户分群

客户分群建设方法

基于规则的方法

基于模型(聚类)的方法

a)KMeans原理

b)RFM模型

5. 基于雷达图方法分析客户价值

6. 宽带客户价值计算变种RFM

7. 基于流量套餐的用户行为数据，完成用户建模

第二天

流量套餐营销渠道建模与画像

一、流量套餐营销渠道建模与画像-基于Python

1. 案例背景说明

2. 流量套餐营销渠道建模与画像业务背景分析

3. 案例数据集介绍

4. 营销渠道建模基础知识介绍

什么是营销渠道建模

营销渠道建模建设方法

基于规则的方法

基于模型的方法

a)KMeans原理

b)RFM模型

c)交叉分析方法

d)决策选择模型-规划算法

5. 基于雷达图方法分析营销渠道价值

6. 营销渠道价值计算变种RFM

7. 基于营销渠道行为数据，完成营销渠道建模

第三天

流量套餐营销话术建模与画像

一、流量套餐营销话术建模与画像-基于Python

1. 案例背景说明

2. 流量套餐营销话术建模与画像业务背景分析

3. 案例数据集介绍

4. 营销话术建模基础知识介绍

什么是营销话术建模

营销话术建模建设方法

基于规则的方法

基于模型的方法

a自然语言处理技术

b) 知识库

c) 知识图谱

d) 基于分类算法完成营销话术响应分析

5. 基于NLP方法分析营销话术价值与建模

6. 基于NLP方法分析营销数据，完成话术建模

第四天

基于分类器完成客户响应预测

一、基于分类器完成客户响应预测-基于Python

1. 案例背景说明

2. 客户响应预测业务背景分析

3. 案例数据集介绍

4. 客户响应预测基础知识介绍

什么是营销响应

基于XGBoost完成响应预测建模

基于规则的方法

5. 客户响应预测模型搭建

第五天

营销落地与模型反馈调优

一、营销落地与模型反馈调优-基于Python

1. 案例背景说明

2. 营销落地与模型反馈调优业务背景分析

3. 案例数据集介绍

4. 营销落地与模型反馈调优基础知识介绍

什么是模型反馈调优

模型反馈调优建模建设方法

模型反馈调优机制设计方法

5. 案例实践：用户分群优化

6. 案例实践：渠道建模优化

7. 案例实践：营销策略优化

模型固化、成果输出、报奖等

一、模型固化、成果输出、报奖等-基于Python

1. 案例背景说明

2. 模型固化、成果输出、报奖等业务背景分析

3. 案例数据集介绍

4. 模型固化、成果输出、报奖等基础知识介绍

什么是模型固化

模型固化建设方法

模型固化设计方法

5. 案例实践：用户分群模型固化与成果输出

6. 案例实践：渠道建模模型固化与成果输出

7. 案例实践：营销策略模型固化与成果输出

第六天 - 第八天

课题优化开发与辅导

一、基于运营商自有课题进行研究与辅导

二、课题代码开发

三、课题优化建议