Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Aproape orice companie colectează informații digitale în cadrul campaniilor de marketing și le folosește pentru a-și îmbunătăți strategiile. Specialiștii în date sunt adesea responsabili de utilizarea acestor informații pentru a dezvolta modele statistice care să ajute profesioniștii din marketing să evalueze eficiența acțiunilor lor. În acest curs, vei învăța cum să identifici tipare ale acțiunilor de marketing și ale reacțiilor clienților, construind modele simple de răspuns de piață. Vei învăța, în special, cum să cuantifici impactul variabilelor de marketing – precum prețul și diversele tactici promoționale – folosind date agregate de vânzări și date de alegere la nivel individual.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Modele de răspuns pentru date agregate
Primul capitol îți prezintă principiile și conceptele de bază ale modelelor de răspuns de piață. Vei învăța cum să construiești modele simple de răspuns pentru vânzările de produse. În plus, vei descoperi diferențele teoretice și practice dintre modelele liniare și cele neliniare pentru răspunsurile la vânzări.
- Fundamentals ale modelelor de răspuns de piață50 XP
- Vânzări cu amănuntul100 XP
- Înțelegerea vânzărilor100 XP
- Modele de răspuns liniare50 XP
- Un model de răspuns liniar pentru vânzări100 XP
- Realizarea predicțiilor100 XP
- Performanța predictivă100 XP
- Modele de răspuns neliniare50 XP
- Linearizarea funcțiilor neliniare100 XP
- Ce valoare adaugă?100 XP
2
Modelare extinsă a răspunsului la vânzări
O strategie de marketing eficientă combină toate instrumentele disponibile pentru a comunica beneficiile unui produs. Cheia constă în găsirea mixului potrivit de instrumente, astfel încât să crești vânzările și să atingi obiectivele de cotă de piață. În al doilea capitol, vei învăța cum să integrezi efectele publicității și ale promovării în modelul tău de răspuns la vânzări și cum să identifici strategia de marketing cu cele mai mari șanse de succes.
3
Modele de răspuns pentru date la nivel individual
O companie poate fi competitivă pe piață doar dacă produsele sale au un avantaj față de cele ale concurenților. Pentru a dezvolta o strategie de marketing eficientă într-un mediu competitiv, este esențial să înțelegi relația dintre activitatea de marketing și comportamentul clienților. În acest capitol, vei învăța cum să explici efectele modificărilor temporare de preț asupra alegerii mărcii de către clienți, utilizând modele de răspuns logistic și probit.
4
Modelare extinsă a alegerii
Scopul principal al modelării de răspuns este să îi ajute pe specialiștii în marketing să evalueze eficiența acțiunilor lor nu doar în prezent, ci și pe termen lung. Pentru a anticipa acest impact viitor, este nevoie de un model statistic simplu, dar fiabil. În acest ultim capitol, vei învăța cum să evaluezi performanța predictivă a modelelor de răspuns logistic.
R
Construirea modelelor de răspuns în R
Curs
finalizat
