Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Praticamente toda empresa coleta informações digitais em suas campanhas de marketing e as usa para aprimorar suas táticas. Muitas vezes, cabe aos cientistas de dados usar essas informações para desenvolver modelos estatísticos que permitam aos profissionais de marketing avaliar se suas ações estão dando resultado. Neste curso, você vai aprender a revelar padrões entre ações de marketing e reações dos clientes construindo modelos simples de resposta de mercado. Em especial, você verá como quantificar o impacto de variáveis de marketing, como preço e diferentes táticas promocionais, usando vendas agregadas e dados de escolha em nível individual.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Modelos de resposta para dados agregados
Neste primeiro capítulo, você vai conhecer os princípios e conceitos básicos dos modelos de resposta de mercado. Aqui, você aprenderá a construir modelos simples de resposta para vendas de produtos. Além disso, vai entender as diferenças teóricas e práticas entre modelos lineares e não lineares para respostas de vendas.
- Fundamentos dos modelos de resposta de mercado50 XP
- Vendas no varejo100 XP
- Entendendo as vendas100 XP
- Modelos de resposta lineares50 XP
- Um modelo de resposta linear para vendas100 XP
- Fazendo previsões100 XP
- Desempenho preditivo100 XP
- Modelos de resposta não lineares50 XP
- Linearizando funções não lineares100 XP
- Qual é o valor agregado?100 XP
2
Modelagem estendida de resposta de vendas
Uma estratégia de marketing eficaz combina todas as ferramentas disponíveis para comunicar os benefícios de um produto. O segredo é encontrar a mistura certa dessas ferramentas para alcançar aumentos de vendas e metas de participação de mercado. No segundo capítulo, você vai aprender a incorporar os efeitos de publicidade e promoção ao seu modelo de resposta de vendas e a identificar a estratégia de marketing com maior chance de sucesso.
3
Modelos de resposta para dados em nível individual
Uma empresa só consegue ter sucesso no mercado se seus produtos tiverem vantagem competitiva em relação aos dos concorrentes. Para desenvolver uma estratégia de marketing eficaz em um ambiente competitivo, é essencial entender a inter-relação entre atividade de marketing e comportamento do cliente. Neste capítulo, você vai aprender a explicar os efeitos de mudanças temporárias de preço na escolha de marca do cliente usando modelos de resposta logísticos e probit.
4
Modelagem estendida de escolha
O principal objetivo da modelagem de resposta é permitir que profissionais de marketing vejam retorno não apenas hoje, mas também no futuro. Para enxergar esse retorno futuro, é necessário um modelo estatístico simples e confiável. Neste último capítulo, você vai aprender a avaliar o desempenho preditivo de modelos de resposta logísticos.
R
Construindo modelos de resposta em R
Curso
concluído
