TRAINING ONLINE GAINING CUSTOMER INSIGHT THROUGH DATA MINING
TRAINING ONLINE GAINING CUSTOMER INSIGHT THROUGH DATA MINING DESKRIPSI
Menekankan keterampilan praktis serta memberikan pengetahuan teoretis, kursus langsung ini mencakup analisis segmentasi dan pembuatan profil dalam konteks penambangan data bisnis. Topik meliputi teknik dan aplikasi pemodelan data mining: klasifikasi dan model prediksi, pengelompokan, asosiasi dan urutan.
Data mining adalah metode untuk menemukan pola tertentu dari kumpulan data yang berjumlah besar. Meskipun banyak dipelajari pada bidang ilmu komputer dan statistika, data mining adalah metode yang bisa diterapkan dan mempermudah pekerjaan di bidang lainnya juga.
Consumer Insight merupakan sebuah proses mencari tahu secara lebih mendalam dan holistic, tentang latar belakang perbuatan, pemikiran dan perilaku seorang konsumen yang berhubungan dengan produk dan komunikasi iklannya.
Menimbang cukup kompleknya materi pelatihan Gaining Customer Insight through DATA MINING ini bagi peserta, dibutuhkan training provider yang berpengalaman di bidangnya agar tidak membuat peserta tidak menjadi cepat bosan dan jenuh dalam mendalami bidang teknik ini.
TUJUAN TRAINING PENGENALAN GAINING CUSTOMER INSIGHT THROUGH DATA MINING UNTUK PRAKERJA
Dengan mengikuti pelatihan Gaining Customer Insight through DATA MINING Peserta dapat berbagi pengetahuan / sharing knowledge mengenai Gaining Customer Insight through DATA MINING dengan peserta dari perusahaan lain yang bergerak di bidang Gaining Customer Insight through DATA MINING .
MATERI pelatihan Customer relationship management online Zoom :
SESSION-1: INTRODUCTION
* The Customer Relationship Management Strategy
* Data Mining in the CRM Framework
* Customer Segmentation
* Direct Marketing Campaigns
* Market Basket and Sequence Analysis
Supervised Modeling
* Classification modeling: predicting Events, marketing application
* Screening models
* Prediction Model
Unsupervised Modeling Techniques
* Segmention with Clustering Techniques
* Dimensionality of Data Reduction Techniques
* Association or Affinity ModelingTechniques
* Sequence Modeling Techniques
* Record Screening Modeling Techniques
Machine Learning/Artificial Intelligence vs. Statistical Techniques
SESSION-2: CUSTOMER SEGMENTATION
Customer Segmentation
* An Introduction to Customer Segmentation
* Segmentation in Marketing
* Segmentation Tasks and Criteria
Segmentation Types in Consumer Markets
* Value-Based Segmentation
* Behavioral Segmentation
* Propensity-Based Segmentation
* Loyalty Segmentation
* Socio-demographic and Life-Stage Segmentation
* Needs/Attitudinal-Based Segmentation
Segmentation methods
* Behavioral Segmentation Methodology
* Value-Based Segmentation Methodology
Data mining for segmentations
* Principal Components Analysis
+ Why consider PCA (Principle Component Analysis)
+ How Many Components Are to Be Extracted?
+ What Is the Meaning of Each Component?
+ Does the Solution Account for All the Original Fields?
+ Proceeding to the Next Steps with the Component Scores
+ Recommended PCA Options
* Clustering Techniques
+ Data Considerations for Clustering Models
+ Clustering with K-means
+ Clustering with the TwoStep Algorithm
+ Clustering with Kohonen Network/Self-organizing Map (SOM)
* Examining and Evaluating the Cluster Solution
+ The Number of Clusters and the Size of Each Cluster
+ Cohesion of the Clusters
+ Separation of the Clusters
* Understanding the Clusters through Profiling
+ Profiling the Clusters
+ Additional Profiling Suggestions
* Selecting the Optimal Cluster Solution
* Cluster Profiling and Scoring with Supervised Models
* An Introduction to Decision Tree Models
+ The Advantages of Using Decision Trees for Classification Modeling
+ One Goal, Different Decision Tree Algorithms: C&RT, C5.0, and CHAID
Exercise Case:
Segmentation Application in banking
Segmentation Application in Telecommunication
SESSION-3: DIRECT MARKETING CAMPAIGNS
* Approaches for direct marketing
* How’s data mining help in marketing campaign
* Scoring in RFM analysis
* Approach-1: Budget optimization
* Concept of lift and gains chart
* Approach-2: Optimizing the campaign
* Measuring the P/L
* Approach-3:Customer optimization
* Find the best model: regression, neural network, decision tree
* Confusion matrix
* Churn/attrition model
* Preventing Customer attrition
* Decision tree analysis
SESSION-4: MARKET BASKET AND SEQUENCE ANALYSIS
The RFM Analysis
* The RFM Segmentation Procedure
* RFM: Benefits, Usage, and Limitations
* Grouping Customers According to the Products They Buy
Studi Kasus / Praktek pemecahan masalah Gaining Customer Insight through DATA MINING
METODE pelatihan pengenalan Gaining Customer Insight through DATA MINING online Zoom :
Metode Training Gaining Customer Insight through DATA MINING dapat menggunakan fasilitas training zoom atau training online, dan bisa juga training offline atau training tatap muka.
INSTRUKTUR pelatihan konsep data mining online Zoom :
Instruktur yang mengajar pelatihan Gaining Customer Insight through DATA MINING ini adalah instruktur yang berkompeten di bidang Gaining Customer Insight through DATA MINING baik dari kalangan akademisi maupun praktisi.
PESERTA
Siapa pun yang ingin mempelajari cara menemukan segmen yang berarti dalam data pelanggan mereka, dengan fokus pada solusi bisnis praktis serta ketelitian statistik; analis bisnis, manajer, pemasar, pemrogram, dan lainnya dapat mengambil manfaat dari kursus ini.
Peserta yang dapat mengikuti training Gaining Customer Insight through DATA MINING ini adalah staff sdm atau karyawan yang ingin mendalami bidang Gaining Customer Insight through DATA MINING .
Karena kompleksnya pelatihan ini, maka dibutuhkan pendalaman yang lebih komprehensif melalui sebuah training. Dan menjadi sebuah kebutuhan akan training provider yang berpengalaman di bidangnya agar tidak membuat peserta menjadi cepat bosan dan jenuh dalam mendalami bidang teknik ini.
Jadwal Pelatihan Tahun 2026
Batch 1 : 21 – 22 Januari 2026
Batch 2 : 11 – 12 Februari 2026
Batch 3 : 11 – 12 Maret 2026
Batch 4 : 22 – 23 April 2026
Batch 5 : 6 – 7 Mei 2026
Batch 6 : 10 – 11 Juni 2026
Batch 7 : 15 – 16 Juli 2026
Batch 8 : 12 – 13 Agustus 2026
Batch 9 : 23 – 24 September 2026
Batch 10 : 14 – 15 Oktober 2026
Batch 11 : 11 – 12 November 2026
Batch 12 : 16 – 17 Desember 2026
Jadwal tersebut dapat disesuaikan dengan kebutuhan calon peserta
Lokasi Pelatihan
Yogyakarta, Hotel Dafam Seturan(7.300.000 IDR / participant)
Jakarta, Hotel Amaris Tendean (7.900.000 IDR / participant)
Bandung, Hotel Golden Flower (7.800.000 IDR / participant)
Bali, Hotel Ibis Kuta (8.500.000 IDR / participant)
Lombok, Hotel Jayakarta (8.750.000 IDR / participant)
Catatan
Waktu pelatihan Dua+1* hari dengan Biaya tersedia untuk Perorangan, Group, dan Inhouse Training, belum termasuk akomodasi/penginapan.
Untuk biaya dan jadwal training harap menghubungi marketing kembali
Investasi training
Investasi pelatihan selama dua hari tersebut menyesuaikan dengan jumlah peserta (on call). *Please feel free to contact us.
Apabila perusahaan membutuhkan paket in house training, anggaran investasi pelatihan dapat menyesuaikan dengan anggaran perusahaan.
Fasilitas training:
Free Penjemputan dari bandara ke hotel*.
Modul / Handout.
Flashdisk*.
Certificate of attendance.
FREE Bag or bagpacker.
