Build your ultimate AI agent
Deskripsi Kursus
Hampir setiap perusahaan mengumpulkan informasi digital sebagai bagian dari kampanye pemasaran dan menggunakannya untuk meningkatkan taktik pemasaran. Ilmuwan data sering ditugaskan menggunakan informasi ini untuk mengembangkan model statistik yang membantu profesional pemasaran menilai apakah tindakan mereka membuahkan hasil. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara menemukan pola dari tindakan pemasaran dan reaksi pelanggan dengan membangun model respons pasar yang sederhana. Secara khusus, Anda akan mempelajari cara mengkuantifikasi dampak variabel pemasaran, seperti harga dan berbagai taktik promosi, menggunakan data penjualan agregat dan data pilihan pada tingkat individu.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Model respons untuk data agregat
Bab pertama memperkenalkan Anda pada prinsip dan konsep dasar model respons pasar. Di sini, Anda akan mempelajari cara membangun model respons sederhana untuk penjualan produk. Selain itu, Anda akan mempelajari perbedaan teoretis dan praktis antara model linear dan non-linear untuk respons penjualan.
2
Pemodelan respons penjualan lanjutan
Strategi pemasaran yang efektif menggabungkan semua alat yang tersedia untuk mengomunikasikan manfaat suatu produk. Kuncinya adalah meracik paduan alat yang tepat untuk mencapai peningkatan penjualan dan target pangsa pasar. Pada bab kedua, Anda akan mempelajari cara memasukkan efek periklanan dan promosi ke dalam model respons penjualan Anda serta cara mengidentifikasi strategi pemasaran yang paling mungkin berhasil.
3
Model respons untuk data tingkat individu
Sebuah perusahaan hanya dapat sukses di pasar jika produknya memiliki keunggulan kompetitif dibandingkan pesaingnya. Untuk mengembangkan strategi pemasaran yang efektif dalam lingkungan yang kompetitif, penting untuk memahami keterkaitan antara aktivitas pemasaran dan perilaku pelanggan. Pada bab ini, Anda akan mempelajari cara menjelaskan efek perubahan harga sementara terhadap pilihan merek pelanggan dengan menggunakan model respons logistik dan probit.
4
Pemodelan pilihan lanjutan
Tujuan utama pemodelan respons adalah memungkinkan pemasar melihat imbal hasil tidak hanya untuk tindakan mereka hari ini, tetapi juga esok hari. Untuk melihat imbal hasil di masa depan ini, diperlukan model statistik yang sederhana namun andal. Pada bab terakhir ini, Anda akan mempelajari cara mengevaluasi kinerja prediktif model respons logistik.
R
Membangun Model Respons di R
Kursus
Selesai
