After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
거의 모든 기업은 마케팅 캠페인에서 디지털 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 개선합니다. 데이터 과학자는 이런 정보를 사용해 통계 모형을 개발하고, 마케팅 담당자가 자신의 활동이 실제로 성과로 이어지는지 확인할 수 있도록 돕습니다. 이 강의에서는 간단한 시장 반응 모형을 만들어 마케팅 활동과 고객 반응의 패턴을 파악하는 방법을 배웁니다. 특히 가격과 다양한 판촉 전술 같은 마케팅 변수의 영향을 총매출 데이터와 개인 수준의 선택 데이터로 정량화하는 방법을 익힙니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
집계 데이터용 반응 모형
1장에서는 시장 반응 모형의 기본 원리와 개념을 소개합니다. 여기서는 제품 매출에 대한 간단한 반응 모형을 구축하는 방법을 배우고, 매출 반응을 설명하는 선형 모형과 비선형 모형의 이론적·실무적 차이도 살펴봅니다.
2
확장된 매출-반응 모형
효과적인 마케팅 전략은 제품의 장점을 전달하기 위한 모든 도구를 적절히 결합합니다. 핵심은 매출 증대와 점유율 목표를 달성할 수 있도록 이 도구들의 최적 조합을 설계하는 것입니다. 2장에서는 광고와 판촉 효과를 매출-반응 모형에 포함하는 방법과 성공 가능성이 가장 높은 마케팅 전략을 식별하는 방법을 배웁니다.
3
개인 수준 데이터용 반응 모형
기업이 시장에서 성공하려면 자사 제품이 경쟁사 대비 경쟁우위를 가져야 합니다. 경쟁적인 환경에서 효과적인 마케팅 전략을 수립하려면 마케팅 활동과 고객 행동의 상호 관계를 이해하는 것이 필수입니다. 이 장에서는 로지스틱 및 프로빗 반응 모형을 활용해 일시적인 가격 변동이 고객의 브랜드 선택에 미치는 영향을 설명하는 방법을 배웁니다.
4
확장된 선택 모형
반응 모형의 궁극적인 목표는 마케터가 오늘의 행동뿐 아니라 내일의 성과까지도 볼 수 있게 하는 것입니다. 이러한 미래의 성과를 살펴보려면 간단하면서도 신뢰할 수 있는 통계 모형이 필요합니다. 마지막 장에서는 로지스틱 반응 모형의 예측 성능을 평가하는 방법을 학습합니다.
R
R로 만드는 반응 모형
코스
완료
