Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Bijna elk bedrijf verzamelt digitale informatie als onderdeel van zijn marketingcampagnes en gebruikt die om de 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 te ontdekken tussen marketingacties en klantreacties 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 verkoopgegevens en keuzedata op individueel niveau.
Vereisten
Lesprogramma
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 de theoretische en praktische verschillen tussen lineaire en niet-lineaire modellen voor verkooprespons kennen.
- 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 verkoop-responsmodellering
Een effectieve marketingstrategie combineert alle beschikbare middelen om de voordelen van een product te communiceren. De kunst is om de juiste mix van deze middelen samen te stellen om verkoopgroei en marktaandeeldoelen te behalen. In het tweede hoofdstuk leer je hoe je de effecten van advertising en promotie in je verkoop-responsmodel opneemt en hoe je de marketingstrategie identificeert die de grootste kans op succes heeft.
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 in een concurrerende omgeving een effectieve marketingstrategie te ontwikkelen, 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 kunt verklaren met logistische en probit-responsmodellen.
4
Uitgebreide keuzemodellering
Het hoofddoel van responsmodellering is om marketeers in staat te stellen niet alleen vandaag, maar ook morgen resultaat van hun acties te zien. Om deze toekomstige opbrengst 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
