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Kursbeschreibung
Fast jedes Unternehmen sammelt im Rahmen seiner Marketingkampagnen digitale Informationen und nutzt sie, um seine Marketingtaktiken zu verbessern. Data Scientists haben oft die Aufgabe, diese Informationen zu nutzen, um statistische Modelle zu entwickeln, mit denen Marketingverantwortliche sehen können, ob sich ihre Maßnahmen auszahlen. In diesem Kurs lernst du, Muster zwischen Marketingaktionen und Kundenreaktionen aufzudecken, indem du einfache Modelle der Marktreaktion erstellst. Insbesondere lernst du, wie du den Einfluss von Marketingvariablen wie Preis und verschiedenen Promotion-Taktiken mithilfe aggregierter Verkaufsdaten und von Wahlentscheidungen auf Individualebene quantifizierst.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Response-Modelle für aggregierte Daten
In diesem ersten Kapitel lernst du die grundlegenden Prinzipien und Konzepte von Marktreaktionsmodellen kennen. Hier erfährst du, wie du einfache Response-Modelle für Produktverkäufe erstellst. Außerdem lernst du die theoretischen und praktischen Unterschiede zwischen linearen und nichtlinearen Modellen für Verkaufsreaktionen kennen.
- Grundlagen von Markt-Response-Modellen50 XP
- Einzelhandelsumsatz100 XP
- Umsatz verstehen100 XP
- Lineare Response-Modelle50 XP
- Ein lineares Response-Modell für Verkäufe100 XP
- Prognosen erstellen100 XP
- Prognosegüte100 XP
- Nichtlineare Response-Modelle50 XP
- Nichtlineare Funktionen linearisieren100 XP
- Welchen Mehrwert bringt das?100 XP
2
Erweitertes Sales-Response-Modeling
Eine effektive Marketingstrategie kombiniert alle verfügbaren Instrumente, um die Vorteile eines Produkts zu kommunizieren. Entscheidend ist es, den richtigen Mix dieser Instrumente zu finden, um Umsatzzuwächse und Marktanteilsziele zu erreichen. Im zweiten Kapitel lernst du, wie du die Effekte von Werbung und Promotion in dein Sales-Response-Modell integrierst und wie du die Marketingstrategie identifizierst, die mit hoher Wahrscheinlichkeit erfolgreich ist.
3
Response-Modelle für Daten auf Individualebene
Ein Unternehmen kann nur dann am Markt erfolgreich sein, wenn seine Produkte gegenüber denen der Konkurrenz einen Wettbewerbsvorteil haben. Um in einem wettbewerbsintensiven Umfeld eine wirksame Marketingstrategie zu entwickeln, ist es entscheidend, das Zusammenspiel von Marketingaktivität und Kundenverhalten zu verstehen. In diesem Kapitel lernst du, wie du die Auswirkungen temporärer Preisänderungen auf die Markenwahl der Kundschaft mithilfe logistischer und Probit-Response-Modelle erklärst.
4
Erweitertes Choice-Modeling
Das Hauptziel des Response-Modelings ist es, Marketer in die Lage zu versetzen, nicht nur heute, sondern auch morgen einen Return auf ihre Maßnahmen zu sehen. Um diesen zukünftigen Effekt zu betrachten, ist ein einfaches, aber verlässliches statistisches Modell erforderlich. In diesem letzten Kapitel lernst du, wie du die Vorhersagegüte logistischer Response-Modelle bewertest.
R
Response-Modelle in R erstellen
Kurs
abgeschlossen
