Kundenwachstum mit Excel und Orange

Jedes Unternehmen sammelt Daten. Der wahre Wert liegt jedoch darin, diese Daten in umsetzbares Kundenwachstum umzuwandeln. Sie müssen kein Software-Ingenieur oder Statistiker sein, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Kundenbindung, -akquise und -bindung fördern. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte der Datenkompetenz und zeigt Ihnen, wie Sie anspruchsvolle Kundenwachstumsstrategien umsetzen.Mit nur Excel und Orange - einem leistungsstarken visuellen Data Mining-Tool - lernen Sie, Daten zu bereinigen, Trends zu identifizieren und Vorhersagemodelle zu erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie die Grundprinzipien der Datenkompetenz und die wichtigsten Kennzahlen für das Kundenwachstum; Bereinigen und vorbereiten Sie Kundendatensätze mit modernen Excel-Formeln und dynamischen Arrays; Erstellen Sie visuelle Daten-Workflows in Orange, um Kunden zu segmentieren und Verhalten zu analysieren; Anwenden von Konzepten für die vorausschauende Modellierung, um die Kundenabwanderung und den Lebenszeitwert vorherzusagen; Übersetzen Sie lernen, wie Sie Daten analysieren und in klare, umsetzbare Geschäftsstrategien umwandeln. Sie üben die Interpretation von Visual Data Mining-Ergebnissen, um sichere Marketingentscheidungen zu treffen. Sie beginnen mit der wesentlichen Terminologie, lernen die Struktur von Daten und welche Metriken für Wachstum am wichtigsten sind. Von dort aus gehen Sie Schritt für Schritt durch schriftliche Anleitungen, die Sie durch die Datenvorbereitung in Excel und visuelle Machine-Learning-Workflows in Orange führen. Dieser Kurs richtet sich speziell an Anfänger, Vermarkter, Produktmanager und Geschäftsanalysten, die ihre analytischen Fähigkeiten aufbauen möchten, ohne Programmiersprachen wie Python oder R zu erlernen. Keine vorherige Programmiererfahrung erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Rohdaten in einen leistungsstarken Motor für das Kundenwachstum zu verwandeln.