Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Casi todas las empresas recopilan información digital como parte de sus campañas de marketing y la utilizan para mejorar sus tácticas. A menudo, se pide a las personas de ciencia de datos que usen esta información para desarrollar modelos estadísticos que permitan a los profesionales de marketing ver si sus acciones están dando resultados. En este curso, aprenderás a descubrir patrones entre acciones de marketing y reacciones de clientes construyendo modelos sencillos de respuesta del mercado. En particular, aprenderás a cuantificar el impacto de variables de marketing, como el precio y distintas tácticas promocionales, usando ventas agregadas y datos de elección a nivel individual.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Modelos de respuesta para datos agregados
Este primer capítulo te presenta los principios y conceptos básicos de los modelos de respuesta del mercado. Aquí aprenderás a construir modelos sencillos de respuesta para las ventas de productos. Además, conocerás las diferencias teóricas y prácticas entre los modelos lineales y no lineales para respuestas de ventas.
- Fundamentos de los modelos de respuesta del mercado50 XP
- Ventas minoristas100 XP
- Entender las ventas100 XP
- Modelos de respuesta lineal50 XP
- Un modelo lineal de respuesta para ventas100 XP
- Hacer predicciones100 XP
- Rendimiento predictivo100 XP
- Modelos de respuesta no lineales50 XP
- Linealizar funciones no lineales100 XP
- ¿Cuál es el valor añadido?100 XP
2
Modelización ampliada de la respuesta de ventas
Una estrategia de marketing eficaz combina todas las herramientas disponibles para comunicar los beneficios de un producto. La clave está en dar con la mezcla adecuada de estas herramientas para lograr aumentos de ventas y objetivos de cuota de mercado. En el segundo capítulo, aprenderás a incorporar los efectos de la publicidad y la promoción en tu modelo de respuesta de ventas y a identificar la estrategia de marketing con más probabilidades de éxito.
3
Modelos de respuesta para datos a nivel individual
Una empresa solo puede tener éxito en el mercado si sus productos tienen una ventaja competitiva frente a los de sus rivales. Para desarrollar una estrategia de marketing eficaz en un entorno competitivo, es esencial comprender la interrelación entre la actividad de marketing y el comportamiento del cliente. En este capítulo, aprenderás a explicar los efectos de cambios temporales de precio sobre la elección de marca del cliente utilizando modelos de respuesta logísticos y probit.
4
Modelización ampliada de elección
El objetivo principal de la modelización de respuesta es permitir a las y los marketers ver el retorno de sus acciones no solo hoy, sino también mañana. Para poder anticipar ese retorno futuro, se necesita un modelo estadístico sencillo pero fiable. En este último capítulo, aprenderás a evaluar el rendimiento predictivo de los modelos de respuesta logísticos.
R
Creación de modelos de respuesta en R
Curso
completado
