Name: Xây dựng mô hình phản hồi trong R
Rating: 4.870967741935484 (31 reviews)

Mô tả khóa học

Hầu như mọi công ty đều thu thập dữ liệu số trong các chiến dịch marketing và dùng chúng để cải thiện chiến thuật. Các nhà khoa học dữ liệu thường được giao nhiệm vụ tận dụng thông tin này để phát triển các mô hình thống kê, giúp chuyên gia marketing đánh giá liệu hoạt động của họ có mang lại hiệu quả hay không. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách khám phá mô thức giữa hành động marketing và phản ứng của khách hàng bằng cách xây dựng các mô hình phản hồi thị trường đơn giản. Cụ thể, bạn sẽ học cách định lượng tác động của các biến marketing như giá và các hình thức khuyến mãi khác nhau, dựa trên dữ liệu doanh số tổng hợp và dữ liệu lựa chọn ở cấp độ cá nhân.

Yêu cầu tiên quyết

Introduction to Regression in R

Chương trình học

Đề cương khóa học

Mô hình phản hồi cho dữ liệu tổng hợp

Chương đầu tiên giới thiệu các nguyên lý và khái niệm cơ bản của mô hình phản hồi thị trường. Tại đây, bạn sẽ học cách xây dựng các mô hình phản hồi đơn giản cho doanh số sản phẩm. Ngoài ra, bạn sẽ tìm hiểu sự khác biệt về lý thuyết và thực tiễn giữa các mô hình tuyến tính và phi tuyến cho phản hồi doanh số.

Bắt đầu chương

Mở rộng mô hình phản hồi doanh số

Một chiến lược marketing hiệu quả kết hợp mọi công cụ sẵn có để truyền đạt lợi ích của sản phẩm. Mấu chốt là phối trộn đúng các công cụ này để đạt mục tiêu tăng doanh số và thị phần. Trong chương hai, bạn sẽ học cách đưa tác động của quảng cáo và khuyến mãi vào mô hình phản hồi doanh số, và cách xác định chiến lược marketing có khả năng thành công cao nhất.

Bắt đầu chương

Mô hình phản hồi cho dữ liệu cấp độ cá nhân

Một công ty chỉ có thể thành công trên thị trường khi sản phẩm của họ có lợi thế cạnh tranh so với đối thủ. Để xây dựng chiến lược marketing hiệu quả trong môi trường cạnh tranh, điều cốt yếu là hiểu mối quan hệ giữa hoạt động marketing và hành vi khách hàng. Trong chương này, bạn sẽ học cách giải thích tác động của thay đổi giá tạm thời lên lựa chọn thương hiệu của khách hàng bằng cách sử dụng các mô hình phản hồi logistic và probit.

Bắt đầu chương

Mở rộng mô hình lựa chọn

Mục tiêu chính của mô hình phản hồi là giúp marketer nhìn thấy hiệu quả không chỉ hôm nay mà cả ngày mai. Để dự báo khoản lợi ích trong tương lai, cần một mô hình thống kê đơn giản nhưng đáng tin cậy. Ở chương cuối, bạn sẽ học cách đánh giá hiệu năng dự báo của các mô hình phản hồi logistic.