WorksheetsGaziUni
Total questions: 11
Worksheet time: 8mins
CLV (Müşteri Ömür Boyu Değeri) Nedir?
Müşterinin bir markaya olan sadakati
Müşterinin bir işletmeye getirdiği toplam kar
Müşterinin ürünleri kullanma süresi
Müşterinin demografik özellikleri
RFM Analizi Hangi Unsurları İçerir?
Risk, Finans, Pazarlama
Tepki, Frekans, Para
Yakınlık, Sıklık, Parasal Değer
Yeniden Pazarlama, Frekans, Müşteri Memnuniyeti
Müşteri Segmentasyonunun Amacı Nedir?
Müşteri deneyimini kişiselleştirerek daha etkili pazarlama yapmak
Müşteri hizmet maliyetlerini azaltmak
Yeni müşteri segmentleri keşfetmek
Churn Oranı Nedir?
Yeni müşteri kazanma oranı
Müşteri kaybetme oranı
Müşteri memnuniyet oranı
Müşteri geri dönüş oranı
Fraud Analizi Hangi Amaçla Kullanılır?
Müşteri memnuniyetini ölçmek için
Satışları artırmak için
Dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için
Pazar trendlerini analiz etmek için
Market Sepet Analizi Hangi Amaçla Yapılır?
Müşterilerin satın alma alışkanlıklarını anlamak ve satışları artırmak
Stok yönetimini iyileştirmek
Müşteri memnuniyetini ölçmek
Fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek
Cross-Sell ve Up-Sell Arasındaki Fark Nedir?
Cross-sell daha pahalı ürünler satmaktır, up-sell ise ilgili ürünleri satmaktır.
Cross-sell ilgili ürünleri satmaktır, up-sell ise daha pahalı ürünler satmaktır.
Her ikisi de aynı şeydir.
Cross-sell online satıştır, up-sell mağaza içi satıştır.
Ürün Eğilim Modeli Ne İçin Kullanılır?
Müşteri şikayetlerini analiz etmek için
Ürün fiyatlarını belirlemek için
Müşterilerin İlgilenebileceği ürünleri tahmin etmek için
Reklam bütçesini planlamak için
Collaborative Filtering ve Content-Based Filtering Arasındaki Temel Fark Nedir?
Collaborative filtering kullanıcı davranışlarını, content-based filtering ürün özelliklerini dikkate alır.
Collaborative filtering makine öğrenimi kullanır, content-based filtering yapay zeka kullanır.
Collaborative filtering yalnızca film ve kitap önerileri için kullanılır, content-based filtering ise müzik için.
Her ikisi de aynı yaklaşımı kullanır.
Data Scientist, Data Engineer ve ML Engineer Arasındaki Temel Fark Nedir?
Üçü de aynı işi yapar.
Data Scientist veri analizi ve modelleme yapar, Data Engineer veri altyapısını inşa eder, ML Engineer makine öğrenimi modellerini geliştirir ve deploy eder.
Data Scientist yazılım geliştirir, Data Engineer veri analizi yapar, ML Engineer veri toplar.
Data Scientist ve Data Engineer aynı işi yapar, ML Engineer farklıdır.
Bizimle bugün geçirdiğiniz zamanı tek bir kelimeyle ifade eder misiniz? Etkinlik sırasındaki hislerinizi, düşüncelerinizi veya genel izleniminizi yansıtan bir kelime seçin.
