Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Niemal każda firma gromadzi dane cyfrowe w ramach swoich kampanii marketingowych i wykorzystuje je do doskonalenia strategii działania. Analitycy danych są często odpowiedzialni za tworzenie modeli statystycznych, które pomagają specjalistom ds. marketingu ocenić skuteczność podejmowanych działań. W tym kursie nauczysz się odkrywać zależności między działaniami marketingowymi a reakcjami klientów, budując proste modele reakcji rynkowej. W szczególności dowiesz się, jak mierzyć wpływ zmiennych marketingowych – takich jak cena i różne działania promocyjne – na podstawie zagregowanych danych sprzedażowych oraz danych o wyborach na poziomie indywidualnym.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Modele reakcji dla danych zagregowanych
Pierwszy rozdział zapoznaje cię z podstawowymi zasadami i koncepcjami modeli reakcji rynkowej. Nauczysz się budować proste modele reakcji sprzedażowej dla produktów. Poznasz również teoretyczne i praktyczne różnice między liniowymi i nieliniowymi modelami reakcji sprzedażowej.
- Podstawy modeli reakcji rynku50 XP
- Dane sprzedaży detalicznej100 XP
- Analiza danych sprzedażowych100 XP
- Liniowe modele odpowiedzi50 XP
- Liniowy model odpowiedzi sprzedażowej100 XP
- Tworzenie prognoz100 XP
- Skuteczność predykcji100 XP
- Nieliniowe modele odpowiedzi50 XP
- Linearyzacja funkcji nieliniowych100 XP
- Co wnosi logarytm?100 XP
2
Rozszerzone modelowanie reakcji sprzedażowej
Skuteczna strategia marketingowa łączy wszystkie dostępne narzędzia służące do komunikowania korzyści płynących z produktu. Kluczem jest odpowiednie dobranie tych narzędzi, aby osiągnąć wzrost sprzedaży i realizację celów udziałowych. W drugim rozdziale nauczysz się uwzględniać efekty reklamy i promocji w modelu reakcji sprzedażowej oraz identyfikować strategię marketingową z największym potencjałem sukcesu.
3
Modele reakcji dla danych na poziomie indywidualnym
Firma może odnieść sukces na rynku tylko wtedy, gdy jej produkty mają przewagę konkurencyjną nad ofertą rywali. Aby opracować skuteczną strategię marketingową w środowisku konkurencyjnym, niezbędne jest zrozumienie zależności między działaniami marketingowymi a zachowaniem klientów. W tym rozdziale nauczysz się wyjaśniać wpływ tymczasowych zmian cen na wybór marki przez klientów, stosując logistyczne i probitowe modele reakcji.
4
Rozszerzone modelowanie wyboru
Głównym celem modelowania reakcji jest umożliwienie marketerom oceny efektów ich działań – nie tylko dziś, ale i w przyszłości. Aby przewidzieć ten przyszły zwrot, potrzebny jest prosty, lecz wiarygodny model statystyczny. W ostatnim rozdziale nauczysz się oceniać zdolność predykcyjną logistycznych modeli reakcji.
R
Budowanie modeli reakcji w R
Kurs
ukończony
