Build your ultimate AI agent
Descrizione del corso
Quasi tutte le aziende raccolgono informazioni digitali come parte delle loro campagne di marketing e le usano per migliorare le tattiche. Agli specialisti dei dati viene spesso chiesto di usare queste informazioni per sviluppare modelli statistici che permettano ai professionisti del marketing di capire se le loro azioni stanno dando frutti. In questo corso imparerai a scoprire i pattern tra azioni di marketing e reazioni dei clienti costruendo semplici modelli di risposta del mercato. In particolare, imparerai a quantificare l’impatto di variabili di marketing, come prezzo e diverse tattiche promozionali, utilizzando vendite aggregate e dati di scelta a livello individuale.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Modelli di risposta per dati aggregati
Nel primo capitolo ti presentiamo i principi e i concetti di base dei modelli di risposta del mercato. Qui imparerai a costruire semplici modelli di risposta per le vendite di un prodotto. Inoltre, scoprirai le differenze teoriche e pratiche tra modelli lineari e non lineari per le risposte di vendita.
- Fondamenti dei modelli di risposta del mercato50 XP
- Vendite retail100 XP
- Capire le vendite100 XP
- Modelli di risposta lineari50 XP
- Un modello di risposta lineare per le vendite100 XP
- Fare previsioni100 XP
- Prestazioni predittive100 XP
- Modelli di risposta non lineari50 XP
- Linearizzare funzioni non lineari100 XP
- Qual è il valore aggiunto?100 XP
2
Modellazione estesa della risposta delle vendite
Una strategia di marketing efficace combina tutti gli strumenti disponibili per comunicare i benefici di un prodotto. La chiave è definire il giusto mix di questi strumenti per raggiungere obiettivi di crescita delle vendite e di quota di mercato. Nel secondo capitolo imparerai come includere gli effetti di pubblicità e promozioni nel tuo modello di risposta delle vendite e come identificare la strategia di marketing con le maggiori probabilità di successo.
3
Modelli di risposta per dati a livello individuale
Un’azienda può avere successo sul mercato solo se i suoi prodotti hanno un vantaggio competitivo rispetto a quelli dei rivali. Per sviluppare una strategia di marketing efficace in un contesto competitivo, è essenziale comprendere l’interrelazione tra attività di marketing e comportamento dei clienti. In questo capitolo imparerai a spiegare gli effetti di variazioni temporanee di prezzo sulla scelta di marca da parte dei clienti utilizzando modelli di risposta logit e probit.
4
Modellazione estesa della scelta
L’obiettivo principale della modellazione della risposta è permettere ai marketer non solo di vedere il ritorno delle loro azioni oggi, ma anche domani. Per stimare questo rendimento futuro, serve un modello statistico semplice ma affidabile. In quest’ultimo capitolo imparerai a valutare le prestazioni predittive dei modelli di risposta logistica.
R
Creare modelli di risposta in R
Corso
completato
