Name: R로 반응 모델 구축하기
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강의 설명

거의 모든 기업은 마케팅 캠페인의 일환으로 디지털 정보를 수집하고, 이를 활용해 마케팅 전략을 개선합니다. 데이터 과학자는 이러한 정보를 바탕으로 통계 모델을 개발하여 마케팅 담당자가 자신의 활동이 성과를 내고 있는지 파악할 수 있도록 돕는 역할을 맡습니다. 이 과정에서는 간단한 시장 반응 모델을 구축하여 마케팅 활동과 고객 반응 간의 패턴을 파악하는 방법을 배웁니다. 특히 집계 판매 데이터와 개인 수준의 선택 데이터를 활용해 가격, 다양한 판촉 전략과 같은 마케팅 변수의 영향을 정량화하는 방법을 학습합니다.

선수 과목

Introduction to Regression in R

커리큘럼

강의 개요

집계 데이터를 위한 반응 모델

첫 번째 챕터에서는 시장 반응 모델의 기본 원리와 개념을 소개합니다. 여기서는 제품 판매를 위한 간단한 반응 모델을 구축하는 방법을 배웁니다. 또한 판매 반응에 대한 선형 모델과 비선형 모델 간의 이론적, 실용적 차이점도 학습합니다.

챕터 시작

확장된 판매 반응 모델링

효과적인 마케팅 전략은 제품의 장점을 전달하기 위해 사용 가능한 모든 수단을 결합합니다. 핵심은 매출 증대와 시장 점유율 목표를 달성할 수 있도록 이러한 수단을 적절히 조합하는 것입니다. 두 번째 챕터에서는 광고와 프로모션의 효과를 판매 반응 모델에 반영하는 방법과, 성공 가능성이 가장 높은 마케팅 전략을 파악하는 방법을 배웁니다.

챕터 시작

개인 수준 데이터를 위한 반응 모델

기업은 자사 제품이 경쟁사 제품보다 경쟁 우위를 가질 때만 시장에서 성공할 수 있습니다. 경쟁 환경에서 효과적인 마케팅 전략을 수립하려면 마케팅 활동과 고객 행동 간의 상호 관계를 이해하는 것이 필수적입니다. 이 챕터에서는 로지스틱 반응 모델과 프로빗 반응 모델을 활용해 일시적인 가격 변동이 고객의 브랜드 선택에 미치는 영향을 설명하는 방법을 배웁니다.

챕터 시작

확장된 선택 모델링

반응 모델링의 주요 목표는 마케팅 담당자가 오늘의 활동뿐만 아니라 미래의 성과까지 확인할 수 있도록 하는 것입니다. 이러한 미래 성과를 확인하려면 간단하면서도 신뢰할 수 있는 통계 모델이 필요합니다. 마지막 챕터에서는 로지스틱 반응 모델의 예측 성능을 평가하는 방법을 배웁니다.