онлайн-курс

БИЗНЕС-АНАЛИТИКА

использование данных для улучшения показателей бизнеса
icon
data-driven подход
icon
клиентская аналитика
icon
cбор и обработка данных
icon
машинное обучение в бизнес-задачах
icon
финансовая аналитика
icon
2 занятия на разбор кейсов
image

Информация о курсе


Владимир Ляндрес
category

Секция
"Деньги"
calender

с 2 июля
12 занятий по 1,5 часа
stream

онлайн-трансляция

РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ

02 / 07
04 / 07
09 / 07
11 / 07
16 / 07
18 / 07
23 / 07
25 / 07
30 / 07
01 / 08
06 / 08
08 / 08
19:00-20:30 Введение в курс. Описательная финансовая аналитика
Аналитика для бизнеса.
Data-driven подход.
Метрики эффективности.
Анализ каналов привлечения и прибыльности продуктов.
19:00-20:30 Предсказательная и предписывающие финансовые аналитики
Прогнозирование продаж.
Планирование количества и мотивации персонала.
Oценка эффективности продукта.
Принцип Парето.
19:00-20:30 Описательная клиентская аналитика. Анализ каналов коммуникации
Сегментация: назначение, подходы и методы, модель.
Построение паттернов и анализ времени коммуникации.
Определение предпочтений.
19:00-20:30 Предсказательная клиентская аналитика. Выбор канала коммуникации
Сегментация при неизвестных целевых сегментах: иерархическая кластеризация и метод K-Means.
Обучающая выборка.
Расстановка приоритетов.
Валидация модели.
19:00-20:30 Выбор времени коммуникаций. Введение в машинное обучение
Модель предпочтительного времени коммуникации.
Интерпретируемые модели.
Выборка.
Целевая переменная.
Предикторы.
19:00-20:30 Неинтерпретируемые модели. Оценка и выбор
Случайный лес.
Градиентный бустинг.
Нейронная сеть.
Показатели значимости, стабильность, каскады моделей.
19:00-20:30 Модели склонности к продукту и предсказания оттока
Назначение, выбор целевой переменной, подготовка и очистка данных, выбор предикторов, моделирование, интерпретация.
19:00-20:30 Предписывающая клиентская аналитика. Выбор предложения
Выстраивание сегментной стратегии: расчет текущего и будущего LTV, целевой сегмент, аплокация ресурсов, дифференциация скриптов.
Выбор продукта, канала и времени коммуникации, скрипта.
19:00-20:30 Решение оптимизационной задачи. Аналитика кампании
Ограниченность ресурсов, линейное программирование, симплекс-метод.
Выработка метрик и критериев успешности.
Стратегия champion-challenger.
A/B тест.
19:00-20:30 Кейс. Финансовая аналитика
Отчет по продажам.
Расчет EBITDA.
Факторный анализ.
Построение MRR, ARR.
Когортный анализ.
Модели прогнозирования.
Сценарный анализ, стресс-тест.
19:00-20:30 Кейс. Клиентская аналитика
Подготовка: сегментация, оценка стабильности, сравнение сегментов, построение паттернов.
Моделирование: склонность к продукту, предпочтительный продукт, предсказание оттока.
19:00-20:30 Пилотирование
Настройка кампании cross-sell, кампании по удержанию клиентов.
Метрики эффективности кампаний.
Разделение на группы.
Оценка результатов, изменения LTV и EBITDA.

КОРОТКО О КУРСЕ

Facebook и Google зарабатывают на данных миллионы. Авиалинии используют данные, чтоб обеспечить полную посадку в самолетах. Amazon доставляет покупку на ближайший склад еще до заказа. А банки предсказывают, какие счета закроют через четыре месяца.

Если вы уже собираете информацию — прекрасно, теперь учитесь ее анализировать, строить предсказания и оценивать риски. Если данных пока нет, начинайте их собирать. Они пригодятся, если вы планируете расти.

На курсе мы научим:

  • внедрять data-driven подход и оптимизировать работу бизнеса;
  • прогнозировать объемы продаж и необходимое количество сотрудников;
  • анализировать клиентскую базу и строить эффективную коммуникацию;
  • сегментировать клиентов и создавать скрипты под аудитории;
  • предсказывать отток клиентов и создавать лучшие предложения.

12 занятий — и вы начнете принимать бизнес-решения, опираясь на данные, а не интуицию.

Владимир Ляндрес, фото

Владимир Ляндрес

руководитель аналитической R’n’D-команды по монетизации данных в «Альфа-Банке»

Руководитель аналитической R’n’D-команды по монетизации данных в «Альфа-Банке».

Руководил разработкой аналитических продуктов в «Объединенном кредитном бюро».

Заведовал отделом рисковых политик в «Банке Связной».

Работал риск-менеджером в коллекторском агентстве, оценивал стоимость просроченных банковских кредитов для продажи и взыскания.

Анализировал продажи паевых инвестиционных фондов в «Атон-менеджмент».

Был членом совета директоров агентства «Рус-Рейтинг».

ФОРМАТ КУРСА

Пожалуйста, ознакомьтесь с информацией о курсе. 

Даты проведения курса
Даты проведения курса

Курс пройдет со 2 июля по 8 августа 2018 года.

Занятия
Занятия

Курс состоит из двенадцати занятий. Каждое занятие длится 1,5 часа. Перечень занятий смотрите ниже в блоке "Программа курса".

Формат
Формат

Все занятия проходят онлайн. В день старта курса вам на почту придет ссылка с доступом в личный кабинет.

Вам будет необходимо выполнять домашнее задание и внедрять на практике новые инструменты для закрепления результата.

Коммуникация
Коммуникация

Во время занятий вы сможете задавать вопросы преподавателю в специальном онлайн-чате. Также вы получите доступ к закрытой facebook-группе курса, где сможете обсуждать занятия с преподавателем и другими участниками курса, получать дополнительные материалы etc.

Цена
Цена

После оформления заявки с вами свяжется наш менеджер и уточнит актуальную на данный момент цену курса, а также расскажет о специальных корпоративных условиях.

ПОСЛЕ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА

ПОСЛЕ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА, иконка 1

начнете оптимизировать бизнес опираясь на данные

ПОСЛЕ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА, иконка 2

будете понимать отчеты специалистов по управлению данными

ПОСЛЕ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА, иконка 3

будете измерять и контролировать бизнес-метрики и KPI

ПОСЛЕ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА, иконка 4

будете сегментировать аудиторию и эффективно использовать бюджет на маркетинг,

ПОСЛЕ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА, иконка 5

сумеете удерживать клиентов, повышать средний чек и снижать затраты

ПОСЛЕ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА, иконка 6

будете предсказывать финансовые риски и прогнозировать прибыль

image

ПРОГРАММА КУРСА

  • Занятие 1. Введение в курс. Описательная финансовая аналитика
    • Введение в курс

    •        1. Ожидания от курса. Критерии полезности

    •        2. План. Главные достижения курса

    •        3. Аналитика для бизнеса

    •        4. Data-driven подход

    • Описательная финансовая аналитика

    •        1. Метрики эффективности

    •        2. Анализ каналов привлечения и прибыльности продуктов

    •        3. Расчет EBITDA, сценарный анализ

    •        4. Модели MRR и ARR

    •        5. Анализ когорт

  • Занятие 2. Предсказательная и предписывающие финансовые аналитики
    • Предсказательная финансовая аналитика. Прогнозирование продаж

    •        1. Линейная регрессия

    •        2. Временные ряды

    •        3. Подготовка данных. Тренды. Сезонность. Стационарность

    •        4. Прогнозирование временных рядов. ARIMA

    • Предписывающая финансовая аналитика

    •        1. Планирование количества персонала

    •        2. Планирование мотивации персонала

    •        3. Оценка эффективности продукта

    •        4. Аллокация ресурсов. Принцип Парето

  • Занятие 3. Описательная клиентская аналитика. Анализ каналов коммуникации
    • Описательная клиентская аналитика. Анализ каналов коммуникации

    •        1. Кластеризация vs сегментация

    •        2. Назначение сегментации

    •        3. Подходы и методы сегментации

    •        4. Модель сегментации при известных целевых сегментах

    • Анализ каналов обслуживания и контактности

    •        1. Сбор данных и выявление сущностей для анализа

    •        2. Построение паттернов коммуникаций

    •        3. Анализ времени коммуникаций

    •        4. Определение предпочтений

  • Занятие 4. Предсказательная клиентская аналитика. Выбор канала коммуникации
    • Предсказательная клиентская аналитика. Сегментация при неизвестных целевых сегментах

    •        1. Кластеризация методом K-Means

    •        2. Иерархическая кластеризация

    •        3. Интерпретация и описание сегментов

    •        4. Устойчивость сегментов

    • Модель выбора предпочтительного канала коммуникации

    •        1. Построение обучающей выборки

    •        2. Правила расстановки приоритетов

    •        3. Разработка формулы значимости канала

    •        4. Валидация модели

  • Занятие 5. Выбор времени коммуникаций. Введение в машинное обучение
    • Модель предпочтительного времени коммуникации

    •        1. Прогнозирование контактности

    •        2. Выбор лучшего времени

    • Введение в машинное обучение. Интерпретируемые модели

    •        1. Выборка. Целевая переменная. Предикторы

    •        2. Оценка значимости и выбор предикторов

    •        3. Корреляция и мультиколлинеарность предикторов

    •        4. Метод наименьших квадратов и линейная регрессия

    •        5. Логистическая регрессия

    •        6. Дерево решений

  • Занятие 6. Неинтерпретируемые модели. Оценка и выбор
    • Неинтерпретируемые модели

    •        1. Суть, преимущества и недостатки неинтерпретируемых моделей

    •        2. Отбор данных и предикторов для построения неинтерпретируемых моделей

    •        3. Случайный лес

    •        4. Градиентный бустинг

    •        5. Нейронная сеть

    • Оценка и выбор модели

    •        1. Показатели значимости модели

    •        2. Стабильность

    •        3. Каскады моделей

    •        4. Выбор модели

  • Занятие 7. Модели склонности к продукту и предсказания оттока
    • Модель склонности к продукту

    •        1. Назначение

    •        2. Выбор целевой переменной

    •        3. Подготовка и очистка данных

    •        4. Выбор предикторов

    •        5. Моделирование

    •        6. Интерпретация

    • Модель предсказания оттока

    •        1. Назначение

    •        2. Выбор целевой переменной

    •        3. Подготовка и очистка данных

    •        4. Выбор предикторов

    •        5. Моделирование

    •       6. Интерпретация

  • Занятие 8. Предписывающая клиентская аналитика. Выбор предложения
    • Предписывающая клиентская аналитика. Выстраивание сегментной стратегии

    •        1. Расчет текущего и будущего LTV

    •        2. Выбор целевого сегмента

    •        3. Аллокация ресурсов между сегментами

    •        4. Выстраивание сегментных кампаний

    •        5. Дифференциация скриптов продаж

    • Выбор наилучшего предложения

    •        1. Продукт

    •        2. Канал коммуникации

    •        3. Время коммуникации

    •        4. Скрипт для продажи

  • Занятие 9. Решение оптимизационной задачи. Аналитика кампании
    • Решение оптимизационной задачи

    •        1. Проблема ограниченности ресурсов

    •        2. Методы решения проблемы

    •        3. Линейное программирование

    •        4. Симплекс-метод

    • Аналитика проведенной кампании

    •        1. Выработка метрик

    •        2. Критерии успешности

    •        3. Разработка стратегии champion-challenger

    •        4. Создание контрольных и целевых групп

    •        5. Анализ и интерпретация результатов. A/B тест

    •        6. Оценка эффекта масштабируемости

  • Занятие 10. Кейс. Финансовая аналитика
    • Построение отчета по продажам

    • Расчет EBITDA

    • Факторный анализ

    • Построение MRR, ARR

    • Когортный анализ

    • Построение моделей прогнозирования продаж

    • Сценарный анализ, стресс-тест

    • Управленческие выводы

  • Занятие 11. Кейс. Клиентская аналитика
    • Подготовка

    •        1. Сегментация полуэкспертным методом

    •        2. Сегментация методом кластеризации

    •        3. Оценка стабильности сегментов

    •       4. Сравнение и пересечение сегментов

    •        5. Построение паттерна контактности по каналам

    •        6. Построение паттерна контактности по времени

    • Моделирование

    •        1. Предпочтительные канал и время коммуникации

    •        2. Модель склонности к продукту

    •        3. Предпочтительный продукт

    •        4. Модели предсказания оттока

  • Занятие 12. Пилотирование
    • Настройка кампании cross-sell

    • Настройка кампании по удержанию клиентов

    • Выработка метрик эффективности кампаний

    • Разделение на группы, выделение контрольной группы

    • Оценка результатов проведенных кампаний

    • Оценка изменения LTV при масштабировании кампаний

    • Оценка изменения EBITDA

image

ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС

ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС, иконка 1

для владельцев бизнеса, заинтересованных в повышении прибыльности

ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС, иконка 2

для финансистов, которые планируют стать бизнес-аналитиками

ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС, иконка 3

для менеджеров, которые хотят научиться работать с данными

ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС, иконка 4

для бизнес-аналитиков, которые хотят структурировать знания