大數據量化行銷：R 語言 X 會員經營 X 精準推薦
透過數據推動的「量化行銷」已經成為行銷人的顯學，而這堂課會透過 R 語言將碎片數據轉化成會員經營、會員分析、會員行為預測及客製化行銷策略的能力，並帶領你使用R語言建立預測模型、推薦系統找出會員經營的煉金術。
如何使用 R 語言分析數據達成量化行銷
巨量資料整理
如何找出 VIP 會員
xgb 模型預測會員消費能力
Apriori 挖掘會員專屬推薦商品
按一下 進入設定
- 當消費者進入網站時，無法第一時間推薦他最需要的產品
- 會員許久未續購，但卻不曉得該如何喚醒他們的需求
- 龐大的用戶資料，不知道該從何整理起
想要解決上述問題嗎？讓這堂課透過量化行銷來幫你！
在這個數據為王的時代，身為行銷人卻不懂利用數據進行行銷？那你就落伍了！
而量化行銷就是使用大數據進行分析，藉由數據分析的結果使企業或產品經營者有可循的根據，進而做出符合市場適配的判斷。
當行銷人要從傳統行銷進階到量化行銷時，大量的數據整理及分析將會是一件相當繁雜的工作，而學習程式將會讓你幫你快速完成工作中重複性的行為，省下大把時間。
其中，R 語言更是幫助你輕鬆且快速地完成數據整理及分析的最佳利器，省下的時間可以讓你更專注於行銷決策及策略擬定，並將分析結果應用於量化行銷與會員經營上，讓會員數量及營業額能更快速的成長！提升你的職場技能及競爭力，更能幫你爭取加薪的機會！
1、效率
Excel 雖然也可用於數據科學，但當處理龐大數據時，光等待資料匯入的時間就會讓人感到焦躁，而 R 語言本身就是相當輕量化的語言，他能在轉瞬間處理完複雜的數據，提升工作效率。
2、費用
相較於商用版 Excel 每年每位使用者動輒數千元的費用，R 語言本身為開源軟體，使用幾乎零成本。
3、功能
使用 R 語言能依照自己的需求輕鬆引入各種數據來源及各式運算工具，甚至輕鬆完成機器學習等功能，不必受限於 Excel 等套裝軟體的功能限制。
4、職涯發展
這堂課將帶你從基礎 R 語言學起，當你學會具有程式基礎後，想再擴充自己技能學習其他程式語言就絕非難事，且終身擁有的技能也不會受限於套裝軟體的功能或費用。
5、職場競爭性
當其他行銷人還在使用 Excel 緩慢地計算龐大數據時，你已經能用 R 語言輕鬆快速地分析出結果，效率更高自然擁有更多的職場競爭力。
如果我是「完全程式新手」也可以上課嗎？
當然可以！若你是「完全程式新手」也不用擔心，在這堂課中老師將從 R 語言的基礎教起，帶你一步步釐清基本架購及觀念，並透過程式碼逐字教學及案例解析，讓你能快速上手 R 語言，完成數據分析，最終打造出會員推薦系統！
完成這堂課你將可以如何應用？
情境一：你想針對高消費能力的消費者舉辦行銷活動，哪些人才是你應該推廣的對象呢？
這堂課將透過「消費者分群」，了解不同消費者間的消費能力，例如：經過分析發掘金牛座消費能力 > 天蠍座消費能力，在活動推廣時就能主打這群消費者。
情境二：你準備發送電子禮券給許久未回購的會員，但又不希望禮券石沉大海，你應該要發送哪些人呢？
透過這堂課進行的「會員行為預測」，你將能預測會員未來消費行為，例如：預測哪一些會員在拿到電子禮券後確實會被喚醒而消費，藉此提高行銷活動效益。
情境三：消費者進入網站時該如何推薦他們最適切的商品呢？
最終將帶你打造「會員推薦系統」，透過分析會員資料，將適當的商品推薦給會員，例如：分析所有消費資料，發現買完曼陀珠的消費者有8成會購買可樂，因此可以針對這群消費者推薦可樂這個品項。
前 4 步驟：從雜亂資料中挖出會員經營關鍵策略，建立黃金會員資料庫
第 1 步：R 語言新手村
- R.Sudio 安裝與介面介紹
- R 語言 基本架購 及觀念。
第 2 步：資料整理
- 如何快速 彙整不同管道的資料。
- 藉由 R 語言撰寫將資料有系統性的整理，消除資料不一致的困擾。
- 更快速的 解決資料重複的狀況。
第 3 步：資料清洗
- 暸解資料的 正確性 如何影響整體資料的分析。
- 找到 缺漏值，並將缺漏移除資料，避免資料的正確性。
第 4 步：會員分類
- 透過分組依據找到 值得長期經營的 VIP 會員。
- 學會如何從圖形化中找到並剔除 與其他數據明顯不同的離群值，用更快速的方式進行資料轉換。
後 2 步驟：打造黃金會員推薦系統，讓黃金會員「自動」流向你
第 5 步：會員行為預測 - 提前找出流失客
- 暸解如何 有效的預測 及預測的含義。
- 學會透過調整自變數與參數，讓預測模型可以更 貼近真實。
- 暸解每一個預測環節及架構的重點，讓你有能力解析 會員行為 背後的含義。
- 透過多顆決策樹的 XGBoost 模型，讓 預測結果更精準。
▲ 用 XGBoost 模型將消費者依照持卡月份進行分類，預測消費者的購買狀況
第 6 步：黃金會員推薦系統 - 找到產品與會員之間的關聯性
- 教你學會 Apriori 演算法，讓你可以勾勒出黃金會員的樣貌。
- 找到對未來營收貢獻下降的會員，藉由關聯規則制定客製化的策略。
- 將黃金會員與產品之間的關聯數據系統化，讓你的推薦更貼近消費者想要的結果。
▲ 藉由散布圖了解不同關聯規則間的重要性，找出適合推薦的商品
🖥️ 案例一：Amazon 如何透過數據快速提升 30％ 的營收並鞏固電商龍頭的地位？
除了分析 Amazon 是如何應用關聯規則與分群，打造「個性化推薦」以及「預測式購物系統」，這堂課程也將實際告訴你作法並應用在範例資料上。
如果你是產品經營者或是自己在經營電商平台，這將會幫助你更有系統性的學習並開始建立屬於你的黃金會員資料庫。
🖥️ 案例二：和泰汽車 如何利用量化行銷進行顧客分析進而創造 5,000 萬營收新高？
將分析和泰汽車如何應用預測模型進行顧客分析，預測會員行為並找出「沉睡客戶」，利用數據勾勒出消費者的樣貌，快速假設快速驗證，最後找到提高營收的關鍵因素。
如果你是行銷人員、數據分析者、新創公司的負責人，這將會幫助你有步驟性的開始建立屬於你的黃金會員資料庫。
我也適合這堂課嗎？
# 會員經營的賣家/數位行銷人：
黃金會員推薦系統就是為你而開設的一門課，透過這堂課你可以做到「看懂數據」及「開始分析」，並為你的會員經營帶來實質的增長，讓你無痛進入量化行銷的領域，成為駕馭數據的領航企業。
# 「程式」與「數據分析」新手：
如果你完全沒有撰寫程式或使用任何數據分析工具的經驗也不用擔心，老師會從基礎 R 語言到整體會員推薦系統的架構及需要注意的事項，手把手的帶著你完成這堂課。
＃具有數據分析經驗的數據分析師 ：
這堂課完全適合你，如果你想要成為全方位的數據分析師，R 語言你最值得投資的項目，使用 R 語言深根抵故的統計學基因，讓你在打造會員資料庫時更加順暢。
R 語言擁有深根抵故的「統計學基因」：
由於 R 語言是為了數據分析而生的語言，所有關於統計學、繪圖、資料探勘都已經是深根抵故在 R 語言的底層中，相較於 Python 作為一般化的程式語言，同樣進行數據分析時，需要仰賴更多套件才能彌補這樣的不足。
R 語言 是專注於「量化行銷」的程式語言：
由於 R 語言內建多種統計學及數據分析模組，同時 R 語言也比其他統計學或數學專用的程式語言具有更強的物件導向功能。更適合處理關於「分析端」的資料工作者，例如：會員資料分析、會員行為預測⋯⋯，而這正是量化行銷最需要的技能。
綜合上述，R 語言是最適合「會員經營」的工具：
當你決定開始將會員經營數據化後，擁有完整統計模組及數據分析功能的 R 語言將會是最佳選擇，這堂課會更專注帶著你學習 R 語言的量化行銷、會員經營、和分析預測上面，讓你更直接的與專案作銜接。
章節目錄
- 1-1大數據下的行銷
- 1-2R.Sudio安裝與介面介紹
- 1-3課程程式碼、檔案路徑
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請問為何不使用Python呢?
您好，因為比起python，R語言更容易讓新手在短時間之內上手，且課程部分內容在python中並沒有相應的套件，故使用R語言來教學。