Modélisation de classification : applications

Name: Modélisation de classification : applications
Author: Briana Brownell

Découvrez les scénarios de la vie réelle et l'avenir de la modélisation de la classification.

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Cours : à la demande

Nous allons maintenant parler de certaines des différentes applications de modèles de classification qui sont communs. Le premier consiste à modéliser le comportement des clients. L'une des choses que les entreprises veulent le plus souvent mesurer et modéliser sont la satisfaction client et le taux de désabonnement. Pour comprendre pourquoi les clients sont satisfaits et ce qui impacte leur satisfaction, l'entreprise peut avoir un aperçu du parcours client global et l'améliorer là où il y a des lacunes. Ainsi, par exemple, si une entreprise voit que le service client est un problème perpétuel et c'est ce qui est le plus grand prédicteur d'un client insatisfait, alors l'entreprise peut dépenser des ressources en matériel de formation, par exemple, pour les agents de service, afin d'améliorer ce problème. La satisfaction du client est souvent l'un des styles de modélisation les plus complexes qui soit fait. Parce que chaque client peut avoir un numéro de différents points de contact, le modèle global qui est construit doit prendre en considération beaucoup de pièces différentes de beaucoup de domaines différents. Donc, généralement dans les organisations, un programme de satisfaction client qui est modélisé par un certain type de modélisation de classification ou d'autres styles, tels que la prédiction, il s'agit généralement d'un programme assez complet. Les données sont généralement collectées au moyen d'enquêtes et la satisfaction est mesurée sur une sorte d'échelle. L'un des plus courants est appelé le score net du promoteur. Donc, ce que cela fait, c'est qu'il cumule les scores de satisfaction en trois groupes différents, les détracteurs qui donnent des notes basses, le groupe neutre, qui donne une note moyenne, puis le groupe de défense, qui donnent une note très élevée. Et donc ce que vous voulez voir en tant qu'entreprise est-ce que vous voulez avoir un plus grand groupe de défenseurs que vous avez des détracteurs. Très souvent, ce que les entreprises feront est-ce qu'ils vont créer un modèle de classification pour voir quels facteurs poussent les clients devenir des défenseurs, ainsi que ce qui les pousse à devenir des détracteurs. Modélisation de l'opportunité de vente croisée de produits supplémentaires est également un problème de classification courant qui est mis en œuvre par les entreprises. Dans ce cas, ce que l'entreprise essaie de faire est de comprendre quels clients potentiels ou actuels sont plus susceptibles de vouloir acheter un produit spécifique. Cela peut leur permettre d'adapter leurs messages marketing et de cibler leur campagne vers ces personnes. Et puis enfin modéliser le taux de désabonnement des clients. Surtout avec les entreprises d'abonnement, découvrir les raisons qui les clients annulent leur service et quels genres de choses les poussent à le faire peut aider l'entreprise à comprendre ces comportements et j'espère passer du temps sur leur proposition de valeur afin de garder ce client. Nous avons probablement tous entendu le dicton qu'il est plus facile de garder un client que d'en acquérir un nouveau. Eh bien, c'est la philosophie derrière la modélisation de l'attrition parce que vous voulez garder vos clients actuels heureux plutôt que de leur faire annuler leur service ou aller magasiner ailleurs. Vous souhaitez ajouter à votre proposition de valeur afin que ce client ne devienne pas le client de quelqu'un d'autre. Alors maintenant, vous avez vu quelques exemples de la façon dont les entreprises utilisent la modélisation de la classification dans la compréhension du comportement des clients et comment ils peuvent le mettre en œuvre dans leurs opérations pour satisfaire leurs clients et améliorer leur proposition de valeur.

Intermédiaire Fournisseur : Briana Brownell 4 leçons · 10m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Chinese

Description du cours

Ces leçons vous feront découvrir les différentes applications de la modélisation de classification dans des scénarios réels. Vous apprendrez comment la modélisation de classification et l'IA sont utilisées dans l'imagerie médicale, le diagnostic et la prévention, et comment les chercheurs espèrent aider les soins de santé dans le monde entier.

Vous apprendrez également comment les entreprises utilisent la modélisation et la prédiction pour mieux comprendre le comportement des clients et leur désaffection. Ces leçons exploreront également l'importance et les utilisations de la classification des images pour les sites Web et autres entreprises en ligne. Enfin, vous explorerez ce qui se profile à l'horizon avec la modélisation de la classification et quelles sont les possibilités futures.

Ce que vous allez apprendre

Explorer les applications réelles de la modélisation de classification dans différents secteurs
Examiner comment la modélisation de classification et l'IA sont utilisées dans l'imagerie médicale, le diagnostic et la prévention
Analyser comment les entreprises appliquent la modélisation et la prédiction pour comprendre le comportement des clients et l'attrition des clients (churn)
Appliquer des techniques de classification d'images pour les sites web et autres entreprises en ligne
Identifier les défis rencontrés dans les applications réelles de la modélisation de classification
Étudier les possibilités futures et ce qui se profile à l'horizon pour la modélisation de classification

Points clés à retenir

La modélisation de classification et l'IA sont utilisées dans l'imagerie médicale, le diagnostic et la prévention, les chercheurs espérant améliorer les soins de santé dans le monde entier.
Les entreprises utilisent la modélisation et la prédiction pour mieux comprendre le comportement des clients et l'attrition des clients.
La classification d'images est importante et utile pour les sites web et autres entreprises en ligne.
Les applications réelles de la modélisation de classification s'accompagnent de défis qui doivent être examinés parallèlement à leurs avantages.
Le cours explore les possibilités futures de la modélisation de classification et ce qui se profile à l'horizon.

Foire aux questions

Que couvre ce cours ?

Le cours couvre les diverses applications de la modélisation de classification dans des scénarios de la vie réelle, y compris son utilisation en médecine et dans les soins de santé, le comportement des clients, la classification d'images et les possibilités futures. Il examine également les défis rencontrés dans ces applications réelles.

Comment la modélisation de classification est-elle appliquée aux soins de santé selon ce cours ?

Le cours explique comment la modélisation de classification et l'IA sont utilisées dans l'imagerie médicale, le diagnostic et la prévention, et comment les chercheurs espèrent aider les soins de santé dans le monde entier.

Comment les entreprises peuvent-elles utiliser la modélisation de classification ?

Le cours explore comment les entreprises utilisent la modélisation et la prédiction pour mieux comprendre le comportement des clients et l'attrition des clients.

Quelles leçons sont incluses dans ce cours ?

Le cours comprend quatre leçons : Comportement des clients, Médecine et soins de santé, Classification d'images et Possibilités futures.

Quelles compétences vais-je acquérir grâce à ce cours ?

Le cours couvre des compétences comprenant les applications analytiques, les applications de l'intelligence artificielle, la classification de données, la classification de produits, la classification statistique et la modélisation de maladies.