Tag: pelatihan pelanggan aktif dan tidak aktif

Pendahuluan Di era digital, pengalaman pelanggan atau customer experience (CX) menjadi salah satu faktor penentu loyalitas dan pertumbuhan bisnis. Untuk memaksimalkannya, perusahaan harus memahami perilaku, kebutuhan, dan kepuasan pelanggan melalui data customer yang mereka miliki. Di sinilah peran seorang Data Analyst menjadi sangat penting. Melalui pelatihan ini, peserta akan mempelajari cara mengolah, menganalisis, dan menyajikan data customer untuk membantu tim bisnis dan marketing meningkatkan pengalaman pelanggan. Fokus pelatihan adalah penggunaan Excel, SQL, dan Python untuk memahami perilaku pelanggan serta membangun segmentasi dan insight berbasis data. Program ini juga dirancang untuk mempersiapkan peserta mengikuti sertifikasi resmi dari BNSP. ✅ Pelatihan 100% online✅ Sertifikat resmi dari BNSP✅ Biaya hanya Rp2.500.000 Unit Kompetensi Mengumpulkan dan Membersihkan Data Customer Menangani data duplikat, kosong, dan tidak konsisten. Format standar dan identifikasi data relevan. Menganalisis Perilaku dan Segmen Pelanggan Menggunakan SQL dan Python untuk segmentasi berdasarkan transaksi dan demografi. Menentukan pelanggan aktif, loyal, dan churn. Customer Retention dan Lifetime Value Analysis Mengukur retensi pelanggan. Menghitung Customer Lifetime Value (CLV). Visualisasi dan Penyajian Insight CX Menyajikan data dalam bentuk dashboard interaktif. Menyampaikan insight actionable untuk tim bisnis. Studi Kasus dan Uji Sertifikasi Proyek analisis customer experience berbasis data nyata. Presentasi laporan sebagai persiapan sertifikasi BNSP. Contoh Studi Kasus dan Penyelesaiannya Studi Kasus: Mengidentifikasi Pelanggan yang Berpotensi Churn Masalah:Tim marketing ingin mengetahui pelanggan mana yang tidak aktif dalam 3 bulan terakhir dan memiliki nilai belanja rendah agar bisa dilakukan reaktivasi. Penyelesaian (Python Example): python CopyEdit import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta # Load data df = pd.read_csv("customer_transactions.csv") df['last_purchase'] = pd.to_datetime(df['last_purchase']) # Tentukan batas churn cutoff = datetime.today() - timedelta(days=90) # Filter pelanggan tidak aktif df['churn_risk'] = (df['last_purchase'] < cutoff) & (df['total_spent'] < 100000) # Tampilkan daftar pelanggan berisiko churn at_risk = df[df['churn_risk']] print(at_risk[['customer_id', 'last_purchase', 'total_spent']]) Insight: Pelanggan yang berisiko churn bisa diberikan penawaran khusus untuk meningkatkan retensi. Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Topik Deskripsi Hari 1 Dasar Pengolahan Data Customer Cleaning, validasi data, dan pengantar analisis perilaku pelanggan. Segmentasi dan Analisis Retensi Pelanggan SQL dan Python untuk segmentasi, CLV, dan analisis perilaku. Hari 2 Visualisasi dan Laporan Customer Insight Dashboard pelanggan dan storytelling berbasis data. Studi Kasus dan Simulasi Sertifikasi BNSP Penerapan end-to-end dan penyusunan portofolio untuk uji kompetensi BNSP. Kesimpulan Pelatihan ini sangat cocok bagi Anda yang ingin menjadi Data Analyst profesional yang mampu memberikan insight dari data pelanggan untuk meningkatkan retensi, kepuasan, dan loyalitas. Pelatihan ini juga dirancang agar Anda lulus sertifikasi resmi dari BNSP dengan kesiapan penuh. ✅ Sertifikasi resmi dari BNSP✅ Pelatihan 100% online, fleksibel dari mana saja✅ Biaya sangat terjangkau hanya Rp2.500.000 📌 Info lengkap dan pendaftaran bisa dilihat di:👉 https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/