Python ile Müşteri Aktivitesi Analizi ve Davranışsal Analitik

Müşterilerin dijital platformlarınızla ne zaman ve nasıl etkileşime girdiğini anlamak, dönüşümleri artırmanın ve kullanıcı deneyimini iyileştirmenin anahtarıdır. Bu metin tabanlı kursta, ham günlükleri eyleme geçirilebilir davranışsal içgörülere dönüştürerek Python kullanarak müşteri aktivite verilerini nasıl ayrıştıracağınızı, analiz edeceğinizi ve modelleyeceğinizi öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Web analitiği, müşteri yolculuğu haritalama ve aktivite metriklerinin temel kavramlarını anlayın. - Saatlik ve haftalık trendleri takip etmek için modern Python kütüphanelerini kullanarak zamansal verileri temizleyin ve yapılandırın. - En yüksek etkileşim pencerelerini belirlemek için kullanıcı görüntülemelerindeki, tıklamalarındaki ve satın almalarındaki kalıpları analiz edin. - Gelecekteki müşteri aktivitesini ve davranışını tahmin etmek için temel öngörücü modelleme tekniklerini uygulayın. - Veriye dayalı davranışsal içgörülere dayanarak web sitesi performansını ve kullanıcı deneyimini optimize edin. - Modern biçimlendirme ve tür ipuçlarını (type hints) kullanarak temiz, sürdürülebilir Python analiz kodları yazın. Kurs, pratik ve yazılı kod örneklerini kullanarak veri hazırlama, keşfedici analiz ve öngörücü modelleme süreçlerinde size yol göstermeden önce temel terminoloji ve veri yapıları ile başlar. Bu kurs, ileri düzey Python deneyimi gerektirmeden, veriye dayalı optimizasyon becerileri geliştirmek isteyen başlangıç seviyesindeki veri analistleri, ürün yöneticileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Davranışsal verilerin gücünü açığa çıkarmak ve kullanıcı deneyimi stratejinizi bir üst seviyeye taşımak için bugün okumaya başlayın.