Build your ultimate AI agent
Mô tả khóa học
Hầu như mọi công ty đều thu thập thông tin số trong các chiến dịch tiếp thị và dùng nó để cải thiện chiến thuật tiếp thị. Các nhà khoa học dữ liệu thường được giao nhiệm vụ dùng những thông tin này để phát triển các mô hình thống kê, giúp chuyên gia tiếp thị đánh giá xem các hoạt động của họ có mang lại hiệu quả hay không. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách khám phá các mẫu hình giữa hoạt động tiếp thị và phản ứng của khách hàng bằng cách xây dựng các mô hình phản hồi thị trường đơn giản. Đặc biệt, bạn sẽ học cách định lượng tác động của các biến tiếp thị, 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
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Mô hình phản hồi cho dữ liệu tổng hợp
Chương đầu tiên giới thiệu các nguyên tắc và khái niệm cơ bản của mô hình phản hồi thị trường. Ở 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.
- Những điều cơ bản về mô hình phản hồi thị trường50 XP
- Doanh số bán lẻ100 XP
- Hiểu về doanh số100 XP
- Mô hình phản hồi tuyến tính50 XP
- Mô hình phản hồi tuyến tính cho doanh số100 XP
- Tạo dự đoán100 XP
- Hiệu năng dự đoán100 XP
- Mô hình phản hồi phi tuyến50 XP
- Tuyến tính hóa các hàm phi tuyến100 XP
- Giá trị gia tăng là gì?100 XP
2
Mở rộng mô hình phản hồi doanh số
Một chiến lược tiếp thị hiệu quả kết hợp tất cả công cụ sẵn có để truyền tải 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. Ở chương thứ 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 tiếp thị có khả năng thành công cao nhất.
3
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 tiếp thị hiệu quả trong môi trường cạnh tranh, điều cốt yếu là hiểu mối quan hệ giữa hoạt động tiếp thị 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 nhãn hiệu của khách hàng bằng cách sử dụng mô hình phản hồi logistic và probit.
4
Mở rộng mô hình lựa chọn
Mục tiêu chính của mô hình phản hồi là giúp nhà tiếp thị nhìn thấy kết quả không chỉ hôm nay mà còn trong tương lai. Để dự đoán được kết quả đó, cần có một mô hình thống kê đơn giản nhưng đáng tin cậy. Trong chương cuối, bạn sẽ học cách đánh giá hiệu năng dự đoán của các mô hình phản hồi logistic.
R
Xây dựng mô hình phản hồi trong R
Hoàn
thành khóa học
