After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Bijna elk bedrijf verzamelt digitale informatie als onderdeel van marketingcampagnes en gebruikt die om zijn marketingtactieken te verbeteren. Data scientists krijgen vaak de taak om deze informatie te gebruiken om statistische modellen te ontwikkelen waarmee marketeers kunnen zien of hun acties resultaat opleveren. In deze cursus leer je patronen in marketingacties en klantreacties ontdekken door eenvoudige modellen van marktreactie te bouwen. Je leert vooral hoe je de impact van marketingvariabelen, zoals prijs en verschillende promotietactieken, kunt kwantificeren met behulp van geaggregeerde verkoopdata en keuzegegevens op individueel niveau.
Vereisten
Curriculum
Cursusoverzicht
1
Responsmodellen voor geaggregeerde data
In dit eerste hoofdstuk maak je kennis met de basisprincipes en -concepten van marktreponsmodellen. Je leert hier hoe je eenvoudige responsmodellen voor productverkopen bouwt. Daarnaast leer je over de theoretische en praktische verschillen tussen lineaire en niet-lineaire modellen voor verkooprespons.
- Basisprincipes van markt-responscurvemodellen50 XP
- Detailhandelsverkopen100 XP
- Inzicht in sales100 XP
- Lineaire responsemodellen50 XP
- Een lineair responsmodel voor sales100 XP
- Voorspellingen maken100 XP
- Voorspellende prestaties100 XP
- Niet-lineaire responscurvemodellen50 XP
- Niet-lineaire functies lineariseren100 XP
- Wat is de meerwaarde?100 XP
2
Uitgebreide modellen voor verkooprespons
Een effectieve marketingstrategie combineert alle beschikbare middelen om de voordelen van een product te communiceren. De kunst is de juiste mix van deze middelen samen te stellen om verkoopgroei en marktaandeel te realiseren. In het tweede hoofdstuk leer je hoe je de effecten van advertising en promotie opneemt in je verkoopresponsmodel en hoe je de marketingstrategie identificeert met de grootste kans op succes.
3
Responsmodellen voor data op individueel niveau
Een bedrijf kan alleen succesvol zijn in de markt als zijn producten een concurrentievoordeel hebben ten opzichte van die van rivalen. Om een effectieve marketingstrategie te ontwikkelen in een competitieve omgeving, is het essentieel om de wisselwerking tussen marketingactiviteiten en klantgedrag te begrijpen. In dit hoofdstuk leer je hoe je de effecten van tijdelijke prijswijzigingen op de merkkeuze van klanten uitlegt met behulp van logistische en probit-responsmodellen.
4
Uitgebreide keuzemodellen
Het hoofddoel van responsmodellering is marketeers in staat te stellen niet alleen vandaag, maar ook morgen resultaat van hun acties te zien. Om dit toekomstige resultaat te kunnen inschatten, is een eenvoudig maar betrouwbaar statistisch model nodig. In dit laatste hoofdstuk leer je hoe je de voorspellende prestaties van logistische responsmodellen beoordeelt.
R
Responsmodellen bouwen in R
Cursus
voltooid
