Build your ultimate AI agent
课程介绍
几乎所有公司都会在营销活动中收集数字信息，并据此改进营销策略。数据科学家常常需要利用这些信息构建统计模型，帮助营销人员评估其行动是否产生了效果。在本课程中，您将通过构建简单的市场响应模型，学习如何识别营销动作与客户反应之间的模式。特别是，您将学会如何使用汇总销量数据和个体层面的选择数据，量化价格及不同促销策略等营销变量的影响。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
汇总数据的响应模型
第一章将向您介绍市场响应模型的基本原理与核心概念。在这里，您将学习如何为产品销量构建简单的响应模型。此外，您还将了解用于销量响应的线性模型与非线性模型在理论与实践上的差异。
2
扩展的销量-响应建模
有效的营销战略需要综合运用各类工具来传达产品价值。关键在于设计合适的工具组合，以实现销量增长与市场份额目标。在第二章中，您将学习如何在销量-响应模型中纳入广告与促销的影响，并识别最有可能成功的营销策略。
3
个体层面数据的响应模型
只有当产品相较竞争对手具备竞争优势时，公司才能在市场中取得成功。要在竞争环境中制定有效的营销策略，理解营销活动与客户行为之间的相互关系至关重要。在本章中，您将通过使用 logistic 与 probit 响应模型，学习如何解释临时价格变动对客户品牌选择的影响。
4
扩展的选择建模
响应建模的主要目标，是让营销人员不仅能看到当下行动的回报，也能预见未来的效果。为此，需要一个既简单又可靠的统计模型。在最后一章中，您将学习如何评估 logistic 响应模型的预测性能。
R
在 R 中构建响应模型
课程完成
