これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
ほとんどの企業は、マーケティングキャンペーンの一環としてデジタル情報を収集し、マーケティング施策の改善に役立てています。データサイエンティストは、こうした情報をもとに統計モデルを構築し、マーケティング担当者が自分たちの施策の成果を把握できるようにする役割を担うことがよくあります。このコースでは、市場レスポンスのシンプルなモデルを構築することで、マーケティング施策と顧客反応のパターンを明らかにする方法を学びます。特に、価格やさまざまなプロモーション施策といったマーケティング変数が与える影響を、集計売上データと個人レベルの選択データを用いて定量化する方法を学びます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
集計データのためのレスポンスモデル
第1章では、市場レスポンスモデルの基本原理と概念を紹介します。ここでは、製品の売上に対するシンプルなレスポンスモデルの構築方法を学びます。さらに、売上レスポンスにおける線形モデルと非線形モデルの理論的・実践的な違いについても学びます。
2
拡張版の売上レスポンスモデリング
効果的なマーケティング戦略は、製品のメリットを伝えるために利用可能なあらゆる手段を組み合わせて作られます。重要なのは、売上の増加や市場シェアの目標を達成するために、これらの手段を適切に組み合わせることです。第2章では、広告やプロモーションの効果を売上レスポンスモデルに組み込む方法と、成功の可能性が最も高いマーケティング戦略を見極める方法を学びます。
3
個人レベルデータのためのレスポンスモデル
企業が市場で成功するためには、自社製品が競合他社の製品に対して競争優位性を持っている必要があります。競争の激しい環境で効果的なマーケティング戦略を立てるには、マーケティング活動と顧客行動の相互関係を理解することが欠かせません。この章では、ロジスティックモデルとプロビットモデルのレスポンスモデルを用いて、一時的な価格変動が顧客のブランド選択に与える影響を説明する方法を学びます。
4
拡張版の選択モデリング
レスポンスモデリングの主な目的は、マーケティング担当者が自分たちの施策の成果を、今日だけでなく将来にわたって把握できるようにすることです。この将来の成果を見通すためには、シンプルでありながら信頼性の高い統計モデルが必要です。この最終章では、ロジスティックレスポンスモデルの予測性能を評価する方法を学びます。
R
R によるレスポンスモデルの構築
コース修了
