Освойте методику conjoint-анализа и узнайте, как с помощью Python сформировать рекомендации, способные помочь Netflix улучшить пользовательский опыт и вернуть рост подписочной базы. Курс основан на практическом проекте, где вы шаг за шагом создадите полноценную модель предпочтений аудитории.
Что вы изучите в ходе курса
Этот курс познакомит вас с современными маркетинговыми методами, которые позволяют глубже понять мотивацию пользователей и выявить наиболее значимые продуктовые характеристики.
Основы conjoint-анализа
Вы разберетесь, почему традиционные опросы больше не дают нужной точности, и узнаете, как conjoint-анализ моделирует реальные сценарии выбора пользователей.
Choice-Based Conjoint (CBC)
Курс делает фокус на CBC — наиболее реалистичном подходе, где пользователям предлагаются различные комбинации характеристик, и на основании их выбора формируются статистические выводы.
Зачем это нужно Netflix и вам
В условиях высокой конкуренции стриминговым сервисам важно точно понимать, какие функции платформа должна развивать. В рамках проекта вы имитируете рабочий процесс аналитика Netflix, изучая предпочтения пользователей и предлагая продуктовую стратегию.
Практическая ценность
- Вы сможете определить оптимальные комбинации функций сервиса.
- Сформируете понимание ценности отдельных атрибутов: цены, качества контента, персонализации и т. д.
- Получите навык построения моделей с помощью Python и аналитических библиотек.
Как устроен практический проект
Проект помогает применить теорию сразу на практике — вы построите модель предпочтений пользователей, используя реальные данные и инструменты анализа.
Ключевые этапы
1. Подготовка и исследование данных
Вы научитесь создавать дизайн эксперимента, генерировать профили и готовить датасет для анализа.
2. Построение модели в Python
Используя библиотеки, такие как pandas, scikit-learn или специализированные пакеты для conjoint-анализа, вы обучите модель и интерпретируете коэффициенты полезности.
3. Интерпретация результатов
Научитесь превращать выводы модели в стратегические рекомендации: какие цены оптимальны, какие функции привлекательны, а какие стоит доработать.
Кому подойдёт этот курс
- Аналитикам данных, желающим расширить инструментарий маркетинговым моделированием.
- Продуктовым менеджерам, которым нужно понимать предпочтения аудитории.
- Маркетологам, работающим с исследованием потребительского выбора.
- Студентам и специалистам, изучающим Python и прикладную аналитику.
Результат прохождения
После завершения курса вы сможете самостоятельно реализовать conjoint-анализ, интерпретировать результаты и применять их в стратегических задачах — от ценообразования до разработки продуктовых фич. Эти навыки востребованы в компаниях уровня Netflix, Amazon, Spotify и других лидеров рынка.