Tematyką kursu "Analiza klienta" są wybrane metody analizy danych możliwych do zastosowania w badaniach zachowań klientów przedsiębiorstwa. Grupą docelową kursu są zarówno studenci, jak i menedżerowie przedsiębiorstw zajmujących się klientami, w tym szczególnie absolwenci uczelni. Będą to przede wszystkim osoby pracujące i/lub zainteresowane rozwijaniem swoich kompetencji w zakresie metod analizowania danych o klientach przedsiębiorstwa. Wyróżnikiem kursu będzie multimedialna prezentacja „krok po kroku” możliwości zastosowania wybranych metod analizy danych, stąd kurs skierowany jest zarówno do osób stawiających pierwsze kroki w tym zakresie, jak i chcących rozwijać posiadane umiejętności.  

Kurs prowadzony jest w języku polskim i tworzy go 10 modułów. Można go realizować w tempie własnym, w dowolnym czasie/o dowolnej porze. Jeśli chcesz ukończyć kurs w ciągu 5-6 tygodni, warto na niego przeznaczyć około 3-4 godziny w tygodniu. Po każdym module uczestnicy wykonują test sprawdzający wiedzę o charakterze zamkniętym, którego zaliczenie umożliwia otrzymanie zaświadczenia o ukończeniu kursu.  

Formami przekazu wiedzy stosowanymi w kursie są filmy (dla osób słabo słyszących zawierające również napisy oraz dodatkowo - transkrypcje), prezentacje oraz materiały do samodzielnego studiowania.

W razie jakichkolwiek pytań prosimy o kontakt z prowadzącymi kurs. Możesz dodać komentarz, zadać pytanie wykorzystując zakładkę "Dyskusja".

WYMAGANIA WSTĘPNE

Aby przystąpić do realizacji kursu wskazane są:

• znajomość podstaw zachowań klientów

• dostęp do komputera umożliwiający odtwarzanie materiałów multimedialnych 

• wykorzystywane podczas kursu oprogramowanie statystyczne

CELE KURSU

Dzięki kursowi "Analiza klienta":

• zdobędziesz kompetencje analityczne w obszarze umiejętności rozwiązywania problemów w przedsiębiorstwie związanych z zarządzaniem klientami;
• poznasz wybrane metody analizy danych o klientach;
• dowiesz się jak wykorzystać rezultaty analiz w zarządzaniu klientami przedsiębiorstwa.

PORUSZANE ZAGADNIENIA

MODUŁ 1

Analiza klienta - czy warto to robić? Źródła danych do analiz

W module pierwszym zostały zaprezentowane założenia kursu, a także powody, dla których warto analizować zachowania klientów. Ponadto przedstawiono źródła danych wykorzystywanych w takich analizach. 

MODUŁ 2

Proste, ale niedocenione. Sposoby analizy danych o klientach (miary statystyki opisowej) – rozkłady i wartości średnie, dyspersja

W module drugim zostały zaprezentowane podstawowe statystyki opisowe pozwalające zrozumieć poszczególne zbiorowości.

MODUŁ 3

Proste, ale niedocenione. Sposoby analizy danych o klientach (miary statystyki opisowej) – porównywanie w grupach

Moduł trzeci uczy czytania rozkładów zmiennych oraz porównywania zbiorowości dzięki wykresom i podstawowym statystykom opisowym. 

MODUŁ 4

Czas a zachowania klientów – analiza trendu i sezonowości

W module czwartym została zaprezentowana rola czasu w badaniach zachowań klientów. Omówiono możliwości zastosowania analizy trendu i sezonowości w badaniach klientów.

MODUŁ 5

Ile warty jest klient? CLV - analiza wartości klienta

W module piątym została zaprezentowana metoda wyceny wartości klienta CLV (Client Lifetime Value). 

MODUŁ 6

Segmentacja klientów na podstawie ich zachowań zakupowych

W module szóstym została zaprezentowana istota segmentacji rynku, kryteria, a także wybrane metody profilowania i segmentacji klientów. 

MODUŁ 7

Inne metody segmentacji

Moduł siódmy zawiera opis metody RFM (Recency, Frequency, Monetary Value), pozwalającej wybierać segmenty klientów do celowanych akcji marketingowych. 

MODUŁ 8

Od czego zależą zachowania klienta? Analiza korelacji

W module ósmym zostały zaprezentowane czynniki, od których zależą zachowania klienta oraz metody badania współzachowania cech (korelacje). 

MODUŁ 9

Prognozowanie - klient jutra? - wykorzystanie analizy regresji do predykcji zachowań

W module dziewiątym wcześniejsze rozważania dotyczące współzachowania zostały wzbogacowane o analizę przyczynowo-skutkową. Zaprezentowano możliwości wykorzystania analizy regresji liniowej w badaniu zachowań klienta. 

MODUŁ 10

Prognozowanie - klient jutra? – inne metody prognozowania

W module dziesiątym zostały zaprezentowane metody naiwne i średnie prognozowania, które można wykorzystać w przewidywaniu zachowań klientów.

WARUNKI ZALICZENIA

Aby zaliczyć kurs, należy rozwiązać test po zakończeniu każdego modułu. Każdy test składa się z pięciu pytań, o charakterze zamkniętym. 

WARUNKI OTRZYMANIA ZAŚWIADCZENIA

Aby otrzymać zaświadczenie, potrzebne jest zdobycie minimum 51% punktów z każdego testu kończącego poszczególne bloki tematyczne.

KADRA KURSU

Iwona Olejnik

Profesor UEP w Katedrze Badań Rynku i Usług. Specjalizuje się m.in. w badaniach ilościowych i jakościowych rynku. Autorka książek „Badania jakościowe. Metody i zastosowania” i „Zabezpieczenie emerytalne. Modele i determinanty zachowań polskich gospodarstw domowych” oraz blisko 100 artykułów naukowych. Realizowała kilkanaście projektów badawczych we współpracy z praktyką gospodarczą, m.in. dotyczących zachowań konsumentów czy telepracy.

Sylwester Białowąs

Profesor UEP w Katedrze Badań Rynku i Usług, posiada ponad dwudziestoletnie doświadczenie dydaktyczne, prowadzi zajęcia ze statystyki, metod badań, analizy danych i zachowań klienta. W latach 2015-2016 był przewodniczącym Zespołu ds e-learningu na Wydziale Zarządzania UEP. Publikuje artykuły i książki dotyczące zachowań konsumenta. Prowadzi szkolenia dla menadżerów z zakresu analizy danych.

Projekt „E-learning szansą na zdobycie kompetencji” POWR.03.01.00-00-W069/18współfinansowany przez Unię Europejską z Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach Programu Operacyjnego Wiedza Edukacja Rozwój 2014-2020