Build your ultimate AI agent
Kursbeskrivning
Nästan alla företag samlar in digital information som en del av sina marknadsföringskampanjer och använder den för att förbättra sina strategier. Datavetare får ofta i uppgift att använda denna information för att utveckla statistiska modeller som hjälper marknadsförare att bedöma om deras insatser ger resultat. I den här kursen lär du dig att upptäcka mönster i marknadsföringsåtgärder och kundreaktioner genom att bygga enkla modeller för marknadsrespons. Du lär dig bland annat att kvantifiera effekten av marknadsföringsvariabler som pris och olika typer av kampanjinsatser, med hjälp av aggregerade försäljningsdata och data på individnivå.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Responsmodeller för aggregerade data
Det första kapitlet introducerar dig till grundläggande principer och begrepp inom marknadsresponsmodeller. Här lär du dig att bygga enkla responsmodeller för produktförsäljning. Du lär dig också om de teoretiska och praktiska skillnaderna mellan linjära och icke-linjära modeller för försäljningsrespons.
- Grunderna i marknadsresponsmodeller50 XP
- Detaljhandelsförsäljning100 XP
- Förstå försäljningsdata100 XP
- Linjära responsmodeller50 XP
- En linjär responsmodell för försäljning100 XP
- Göra förutsägelser100 XP
- Prediktiv förmåga100 XP
- Icke-linjära responsmodeller50 XP
- Linjärisering av icke-linjära funktioner100 XP
- Vad tillförs av det här?100 XP
2
Utökad modellering av försäljningsrespons
En effektiv marknadsföringsstrategi kombinerar alla tillgängliga verktyg för att kommunicera ett produkts fördelar. Det gäller att hitta rätt mix av dessa verktyg för att uppnå ökad försäljning och marknadsandel. I det andra kapitlet lär du dig hur du inkluderar effekterna av annonsering och kampanjer i din försäljningsresponsmodell, och hur du identifierar den marknadsföringsstrategi som har störst chans att lyckas.
3
Responsmodeller för data på individnivå
Ett företag kan bara lyckas på marknaden om dess produkter har ett konkurrensfördelar gentemot rivalernas. För att utveckla en effektiv marknadsföringsstrategi i en konkurrensutsatt miljö är det avgörande att förstå sambandet mellan marknadsföringsaktivitet och kundbeteende. I det här kapitlet lär du dig att förklara effekterna av tillfälliga prisförändringar på kunders varumärkesval med hjälp av logistiska och probitbaserade responsmodeller.
4
Utökad valmöjlighetsmodellering
Huvudmålet med responsmodellering är att ge marknadsförare möjlighet att se avkastningen på sina insatser – inte bara idag, utan även på sikt. För att kunna blicka framåt krävs en enkel men tillförlitlig statistisk modell. I det här sista kapitlet lär du dig att utvärdera den prediktiva prestandan hos logistiska responsmodeller.
R
Bygga responsmodeller i R
Kurs
slutförd
