Setelah mengikuti kursus-kursus ini, saya merasa percaya diri membuat visualisasi dan dasbor profesional
Shoebur RahmanSpesialis Pengadaan, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Hampir setiap perusahaan mengumpulkan informasi digital sebagai bagian dari kampanye pemasaran mereka dan menggunakannya untuk meningkatkan taktik pemasaran. Data scientist sering ditugaskan untuk menggunakan informasi ini guna mengembangkan model statistik yang membantu profesional pemasaran melihat apakah tindakan mereka membuahkan hasil. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara menemukan pola dari tindakan pemasaran dan respons pelanggan dengan membangun model respons pasar yang sederhana. Secara khusus, Anda akan belajar mengkuantifikasi dampak variabel pemasaran, seperti harga dan berbagai taktik promosi, menggunakan data penjualan agregat dan data pilihan pada tingkat individu.
Prasyarat
Kurikulum
Ringkasan kursus
1
Model respons untuk data agregat
Bab pertama memperkenalkan Anda pada prinsip dan konsep dasar model respons pasar. Di sini, Anda akan belajar 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
Pemainjangan model respons penjualan
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 belajar bagaimana memasukkan efek iklan dan promosi ke dalam model respons penjualan Anda serta bagaimana mengidentifikasi strategi pemasaran yang paling berpeluang berhasil.
3
Model respons untuk data tingkat individu
Sebuah perusahaan hanya dapat berhasil di pasar jika produknya memiliki keunggulan kompetitif dibandingkan para pesaingnya. Untuk menyusun strategi pemasaran yang efektif dalam lingkungan yang kompetitif, penting untuk memahami keterkaitan antara aktivitas pemasaran dan perilaku pelanggan. Pada bab ini, Anda akan belajar menjelaskan efek perubahan harga sementara terhadap pilihan merek pelanggan dengan menggunakan model respons logistik dan probit.
4
Pemainjangan pemodelan pilihan
Tujuan utama pemodelan respons adalah memungkinkan pemasar melihat imbal hasil dari tindakan mereka tidak hanya hari ini, tetapi juga esok hari. Untuk memproyeksikan imbal hasil di masa depan, diperlukan model statistik yang sederhana namun andal. Pada bab terakhir ini, Anda akan belajar mengevaluasi kinerja prediktif dari model respons logistik.
R
Membangun Model Respons di R
Kursus
Selesai
