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Customer Insights and Personalization with Machine Learning

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Customer Insights and Personalization with Machine Learning

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Machine Learning and Generative AI for Marketing“

Dozent: Packt - Course Instructors

Bei Mehr erfahren enthalten

4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Apply sentiment analysis techniques to extract actionable customer insights
Build predictive models and run A/B tests to improve engagement outcomes
Design and implement ML-based customer segmentation and recommendation systems

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Personalized Service
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Customer Engagement
Kategorie: Customer Insights
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data-Driven Marketing
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Marketing Analytics
Kategorie: Marketing Strategies
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Customer experience improvement
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Predictive Modeling

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Juni 2026

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4 Aufgaben

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Machine Learning and Generative AI for Marketing“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

This course explores how machine learning can be used to uncover deep customer insights and deliver personalized experiences at scale. It highlights the growing importance of data-driven decision-making in enhancing customer engagement and business performance.

Learners will develop the ability to analyze customer sentiment, predict behaviors, and design targeted strategies using A/B testing and predictive analytics. By the end of the course, participants will be able to implement practical personalization techniques that improve customer satisfaction and retention. What sets this course apart is its balance between foundational concepts and real-world applications, including recommendation systems and customer segmentation. It bridges theory with hands-on approaches used in modern business environments. This course is ideal for data professionals, marketers, and business analysts looking to leverage machine learning for customer-centric strategies. A basic understanding of data analysis and machine learning concepts is recommended. This course is part two of a three-course Specialization designed to provide a comprehensive learning pathway in this subject area. While it delivers standalone value and practical skills, learners seeking a more integrated and in-depth progression may benefit from completing the full Specialization.

This module introduces the fundamentals of sentiment analysis for marketing, using real-world social media data to uncover customer attitudes. Learners will explore techniques for handling class imbalance, feature engineering, and evaluating model performance. The module also covers strategies for collecting and analyzing sentiment data across multiple platforms and tracking temporal trends in brand perception.

Das ist alles enthalten

1 Video8 Lektüren1 Aufgabe

1 VideoInsgesamt 1 Minute

Overview1 Minute

8 LektürenInsgesamt 46 Minuten

Introduction5 Minuten
Practical Example Twitter Airline Sentiment Dataset7 Minuten
Addressing Class Imbalance6 Minuten
Feature Engineering6 Minuten
Understanding Misclassifications5 Minuten
Evaluating Model Performance6 Minuten
Collecting Data from Other Platforms6 Minuten
Temporal Trends Tracking the Brand Narrative5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 16 Minuten

Customer Insight Through Sentiment Analysis16 Minuten

This module explores how to use predictive analytics and A/B testing to enhance customer engagement through data-driven marketing strategies. Learners will gain hands-on experience building and evaluating machine learning models, including random forests, gradient boosted decision trees, and neural networks, to predict customer behavior and optimize marketing outcomes.

Das ist alles enthalten

1 Video7 Lektüren1 Aufgabe

1 VideoInsgesamt 1 Minute

Overview1 Minute

7 LektürenInsgesamt 44 Minuten

Introduction5 Minuten
Target and Feature Variables5 Minuten
Predicting and Evaluating Random Forest Model7 Minuten
Gradient Boosted Decision Tree (GBDT) Modeling5 Minuten
Predicting Customer Conversion with Deep Learning Algorithms4 Minuten
Training the Wide Neural Network Model6 Minuten
Deep Neural Network Modeling12 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 16 Minuten

Evaluating Models and Strategies for Customer Engagement16 Minuten

This module explores the foundations and practical techniques behind personalized product recommendation systems. Learners will examine algorithms such as Apriori for association rule mining and collaborative filtering methods, including both user-based and item-based approaches. Through hands-on examples, you will gain the skills to implement and analyze recommendation strategies using real-world data.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

This module introduces learners to customer segmentation using machine learning techniques, focusing on K-means clustering. You will explore how to segment customers based on purchase behaviors, demographic factors, and product interests, as well as how to preprocess data and evaluate clustering results.

Das ist alles enthalten

1 Video6 Lektüren1 Aufgabe

1 VideoInsgesamt 1 Minute

Overview1 Minute

6 LektürenInsgesamt 31 Minuten

Introduction9 Minuten
Customer Segmentation with Purchase Behaviors4 Minuten
Without Log Transformation3 Minuten
With Log Transformation4 Minuten
Silhouette Score4 Minuten
Customer Segmentation with Product Interests7 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 16 Minuten

Customer Segmentation and Clustering Analysis16 Minuten

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Dozent

Packt - Course Instructors

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Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

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