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Descripción del curso
Casi todas las empresas recogen información digital como parte de sus campañas de marketing y la usan para mejorar sus tácticas. A los data scientists a menudo se les pide que utilicen esta información para desarrollar modelos estadísticos que permitan a los profesionales del marketing comprobar si sus acciones están dando resultados. En este curso, aprenderás a descubrir los patrones entre acciones de marketing y reacciones de los clientes construyendo modelos sencillos de respuesta del mercado. En concreto, aprenderás a cuantificar el impacto de variables de marketing, como el precio y distintas tácticas promocionales, utilizando ventas agregadas y datos de elección a nivel individual.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Modelos de respuesta para datos agregados
En este primer capítulo conocerás los principios y conceptos básicos de los modelos de respuesta del mercado. Aquí aprenderás a crear modelos sencillos de respuesta para las ventas de productos. Además, verás las diferencias teóricas y prácticas entre modelos lineales y no lineales en 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 definir la mezcla adecuada de estas herramientas para incrementar las ventas y alcanzar los 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 ofrecen 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 las variaciones temporales de precio en la elección de marca del cliente utilizando modelos de respuesta logísticos y probit.
4
Modelización ampliada de la elección
El objetivo principal de la modelización de la respuesta es permitir a los profesionales del marketing ver el retorno de sus acciones no solo hoy, sino también mañana. Para estimar 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
