Schița de curs

Modulul 1

Introducere în știința datelor și Aplicațiile în Marketing

  • Prezentare generală a analiticii: Tipuri de analiză - Predictivă, Prescriptivă, Inferențială
  • Practica analitică în marketing
  • Utilizarea Big Data și a Tehnologiilor Diferite - Introducere

Modulul 2

Marketing într-un Lume Digitală

  • Introducere în marketing digital
  • Publicitate online - Introducere
  • Optimizarea pentru motoarele de căutare (SEO) – Studiu de caz Google
  • Marketing pe social media: Sfaturi și secrete – Exemplu cu Facebook, Twitter

Modulul 3

Analiza exploratorie a datelor și Modelare statistică

  • Prezentarea și vizualizarea datelor – Înțelegerea datelor de afaceri folosind Istograme, Diațuri circulare, Diagrama de bare, Diagrama de disperzie – Inferință rapidă – Folosirea Pythonului
  • Modelare statistică de bază – Tendințe, Sezonalitate, Clustering, Clasificări (Doar noțiuni de bază, algoritmi diferiți și utilizarea lor, fără detalii) – Cod gata făcut în Python
  • Analiza Coșului de Cumpărături (MBA) – Studiu de caz folosind Reguli de asociere, Suport, Confidență, Lift

Modulul 4

Analiza Marketingului I

  • Introducere în procesul de marketing – Studiu de caz
  • Utilizarea datelor pentru îmbunătățirea strategiei de marketing
  • Măsurarea activelor de brand, Snapple și Valoarea Brandului – Pozitionarea Brandului
  • Mining-ul Textului pentru Marketing – Noțiuni de bază ale mining-ului textului – Studiu de caz pentru marketingul pe social media

Modulul 5

Analiza Marketingului II

  • Valoarea totală a clientului (CLV) cu calcul – Studiu de caz al CLV pentru decizii de afaceri
  • Măsurarea cauzalității prin experimente – Studiu de caz
  • Calculul liftului proiectat
  • Știința datelor în publicitate online – Conversia ratei de clic, Analitica site-ului web

Modulul 6

Noțiuni de bază despre regresie

  • Ce dezvăluie regresia și statisticile de bază (fără detalii matematice)
  • Interpretarea rezultatelor regresiei – Cu studiu de caz folosind Python
  • Înțelegerea modelelor log-log – Cu studiu de caz folosind Python
  • Modele de mix marketing – Studiu de caz folosind Python

Modulul 7

Clasificare și clustering

  • Noțiuni de bază despre clasificare și clustering – Utilizare; Menționarea algoritmilor
  • Interpretarea rezultatelor – Programe Python cu rezultate
  • Atingerea clienților utilizând clasificare și clustering – Studiu de caz
  • Îmbunătățirea strategiei de afaceri – Exemplu cu marketingul prin email, promoțiile
  • Necessitatea tehnologiilor Big Data în clasificare și clustering

Modulul 8

Analiza seriei temporale

  • Tendințe și sezonalitate – Studiu de caz folosind Python - Vizualizări
  • Tehnici diferite pentru analiza seriei temporale – AR și MA
  • Modele de serie temporală – ARMA, ARIMA, ARIMAX (Utilizare și exemple cu Python) – Studiu de caz
  • Predicția seriei temporale pentru campanie de marketing

Modulul 9

Motor de recomandare

  • Personalizarea și strategia de afaceri
  • Tipuri diferite de recomandări personalizate – Collaborative, Bazat pe conținut
  • Algoritmi diferiți pentru motorul de recomandare – Bazat pe utilizator, Bazat pe item, Hibrid, Factorizarea matricii (Doar menționări și utilizare a algoritmilor fără detalii matematice)
  • Metrice de recomandare pentru venit incremental – Studiu de caz detaliat

Modulul 10

Maximalizarea vânzărilor folosind știința datelor

  • Noțiuni de bază despre tehnici de optimizare și utilizările lor
  • Optimizarea stocului – Studiu de caz
  • Creșterea ROI-ului folosind știința datelor
  • Lean Analytics – Accelerator pentru startup-uri

Modulul 11

Știința datelor în prețuri și promoții I

  • Prețuirea – Știința creșterii profitabile
  • Tehnici de previzionare a cererii - Modelarea și estimarea structurii curbelor de cerere preț-răspuns
  • Decizia de prețuire – Cum să optimizați deciziile de prețuire – Studiu de caz folosind Python
  • Analiza promoțiilor – Calculul bazal și modelul promovărilor comerciale
  • Utilizarea promoțiilor pentru o strategie mai bună - Specificația modelului de vânzări – Model multiplicativ

Modulul 12

Știința datelor în prețuri și promoții II

  • Gestiona prețurilor - Cum să gestionați resurse periszabile cu segmente de piață multiple
  • Așezarea produselor – Produse rapide și lent vândute – Studiu de caz cu Python
  • Prețuirea bunurilor și serviciilor periszabile - Prețuirea companiilor aeriene și hotelurilor – Menționarea modelelor stochastice
  • Metrice de promoții – Tradiționale și sociale

Cerințe

Nu există cerințe specifice necesare pentru a participa la acest curs.

 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite