Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
Opis kursu
Niemal każda firma zbiera dane cyfrowe w ramach swoich kampanii marketingowych i wykorzystuje je do usprawniania działań marketingowych. Data scientist często ma za zadanie wykorzystać te informacje do budowy modeli statystycznych, które pozwalają specjalistom od marketingu sprawdzić, czy ich działania przynoszą efekty. W tym kursie nauczysz się odkrywać wzorce zależności między działaniami marketingowymi a reakcjami klientów poprzez budowanie prostych modeli reakcji rynku. W szczególności dowiesz się, jak określać wpływ zmiennych marketingowych, takich jak cena czy różne taktyki promocyjne, wykorzystując zagregowane dane sprzedażowe oraz dane o wyborach na poziomie indywidualnym.
Wymagania wstępne
Program nauczania
Plan kursu
1
Modele reakcji dla danych zagregowanych
W pierwszym rozdziale poznasz podstawowe zasady i pojęcia dotyczące modeli reakcji rynku. Nauczysz się tu budować proste modele reakcji sprzedaży produktu. Poza tym dowiesz się, jakie są teoretyczne i praktyczne różnice między modelami liniowymi a nieliniowymi reakcji sprzedaży.
- 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 sprzedaży
Skuteczna strategia marketingowa łączy w sobie wszystkie dostępne narzędzia komunikowania korzyści płynących z produktu. Kluczem jest dobranie odpowiedniej kombinacji tych narzędzi, aby osiągnąć wzrost sprzedaży i zamierzone cele w zakresie udziału w rynku. W drugim rozdziale nauczysz się uwzględniać wpływ reklamy i promocji w modelu reakcji sprzedaży oraz wskazywać strategię marketingową, która ma największe szanse na powodzenie.
3
Modele reakcji dla danych na poziomie indywidualnym
Firma może odnieść sukces na rynku tylko wtedy, gdy jej produkty mają przewagę konkurencyjną nad produktami rywali. Aby opracować skuteczną strategię marketingową w warunkach konkurencji, trzeba rozumieć zależności między działaniami marketingowymi a zachowaniem klientów. W tym rozdziale nauczysz się wyjaśniać wpływ tymczasowych zmian cen na wybór marki przez klientów za pomocą modeli reakcji logistycznych i probitowych.
4
Rozszerzone modelowanie wyboru
Głównym celem modelowania reakcji jest umożliwienie marketerom dostrzeżenia efektów swoich działań nie tylko dziś, ale i w przyszłości. Aby przewidzieć te przyszłe efekty, potrzebny jest prosty, ale wiarygodny model statystyczny. W tym ostatnim rozdziale nauczysz się oceniać skuteczność predykcyjną modeli reakcji logistycznych.
R
Building Response Models in R
Kurs
ukończony
