Data Science essential for Marketing/Sales professionals

Aby wziąć udział w tym kursie, nie trzeba spełniać żadnych szczególnych wymagań.

Ten kurs jest przeznaczony dla Marketing specjalistów ds. sprzedaży, którzy zamierzają zagłębić się w zastosowanie nauki o danych w Marketing / sprzedaży. Kurs zapewnia szczegółowe omówienie różnych technik data science stosowanych w “upsale”, “cross-sale”, segmentacji rynku, brandingu i CLV.

Różnica między Marketing a sprzedażą - Czym różni się sprzedaż od marketingu?

W bardzo prostych słowach sprzedaż można określić jako proces, który koncentruje się lub jest skierowany do osób lub małych grup. [Z drugiej strony, sprzedaż skierowana jest do większej grupy lub ogółu społeczeństwa. [Marketing obejmuje badania (identyfikacja potrzeb klienta), rozwój produktów (wytwarzanie innowacyjnych produktów) i promowanie produktu (poprzez reklamy) oraz tworzenie świadomości na temat produktu wśród konsumentów. Jako taki marketing oznacza generowanie potencjalnych klientów. Gdy produkt jest już dostępny na rynku, zadaniem sprzedawcy jest przekonanie klienta do zakupu produktu. Sprzedaż oznacza przekształcanie potencjalnych klientów w zakupy i zamówienia, podczas gdy marketing jest ukierunkowany na dłuższe okresy, sprzedaż dotyczy krótszych celów.

Moduł 1

Wprowadzenie do Data Science i zastosowania w Marketing

• Przegląd analityki: Rodzaj analityki – predykcyjna, nakazowa, wnioskowania
• Praktyka analityczna w Marketing
• Zastosowanie Big Data i różnych technologii - wprowadzenie

Moduł 2

Marketing w cyfrowym świecie

• Wprowadzenie do Digital Marketing
• Online Advertising - Wprowadzenie
• Search Optymalizacja silnika (SEO) – Gostudium przypadku Ogle
• Social Media Marketing: Wskazówki i tajemnice – przykład Facebook, Twitter

Moduł 3

Eksploracyjne Data Analysis & Modelowanie statystyczne

• Prezentacja i wizualizacja danych – Zrozumienie Business danych za pomocą histogramu, wykresu kołowego, wykresu słupkowego, diagramu punktowego – Szybkie wnioskowanie – Korzystanie z Python
• Podstawowe modelowanie statystyczne – Trend, sezonowość, grupowanie, klasyfikacje (tylko podstawy, inny algorytm i zastosowanie, bez żadnych szczegółów) – Gotowy kod w Python
• Analiza koszyka rynkowego (MBA) – studium przypadku z wykorzystaniem zasad stowarzyszenia, wsparcie, zaufanie, wzrost

Moduł 4

Marketing Analityka I

• Wprowadzenie do Marketing Procesu – studium przypadku
• Wykorzystanie danych do ulepszenia Marketing strategii
• Pomiar aktywów marki, przyciągania i wartości marki – pozycjonowanie marki
• Eksploracja tekstu dla Marketing – Podstawy eksploracji tekstu – Studium przypadku dla Social Media Marketing

Moduł 5

Marketing Analityka II

• Wartość życiowa klienta (CLV) z kalkulacją – studium przypadku CLV dla decyzji biznesowych
• Pomiar przypadku i efektu poprzez eksperymenty – studium przypadku
• Obliczanie przewidywanego wzrostu
• Data Science w Internecie Advertising – Konwersja współczynnika klikalności, Analityka witryny

Moduł 6

Podstawy regresji

• Co ujawnia regresja i podstawowe Statistics (niewiele szczegółów matematyki)
• Interpretacja wyników regresji – na podstawie studium przypadku z wykorzystaniem Python
• Zrozumienie modeli log-log – na podstawie studium przypadku z wykorzystaniem Python
• Marketing Modele mieszane – studium przypadku z wykorzystaniem Python

Moduł 7

Klasyfikacja i grupowanie

• Podstawy klasyfikacji i grupowania – zastosowanie; Wzmianka o algorytmach
• Interpretacja wyników – Python Programy z wynikami
• Targetowanie klientów z wykorzystaniem klasyfikacji i grupowania – studium przypadku
• Business Ulepszenie strategii – przykład Email Marketing, Awanse
• Potrzeba Big Data technologii w klasyfikacji i klastrowaniu

Moduł 8

Analiza szeregów czasowych

• Trend i sezonowość – wykorzystanie opartego na Python studium przypadku – wizualizacje
• Różne techniki szeregów czasowych – AR i MA
• Modele szeregów czasowych – ARMA, ARIMA, ARIMAX (wykorzystanie i przykłady z Python) – studium przypadku
• Przewidywanie szeregów czasowych dla kampanii Marketing.

Moduł 9

Silnik rekomendacji

• Personalizacja i Business Strategia
• Różne typy spersonalizowanych rekomendacji – oparte na współpracy i treści
• Różne algorytmy dla silnika rekomendacji – zorientowane na użytkownika, oparte na elementach, hybrydowe, Matrix Faktoryzacja (tylko wzmianka i użycie algorytmów bez Mathematical szczegółów)
• Wskaźniki rekomendacji dla przychodów przyrostowych – szczegółowe studium przypadku

Moduł 10

Maksymalizacja sprzedaży za pomocą Data Science

• Podstawy techniki optymalizacji i jej zastosowania
• Optymalizacja zapasów – studium przypadku
• Zwiększanie ROI za pomocą Data Science
• Lean Analityka – Akcelerator Startupów

Moduł 11

Data Science w Cennik & Promocja I

• Ceny – nauka o zyskownym wzroście
• Popyt Forecasting Techniki - Modeluj i estymuj strukturę krzywych popytu w odpowiedzi na cenę
• Decyzja cenowa – jak zoptymalizować decyzję cenową – studium przypadku z wykorzystaniem Python
• Analityka promocji – kalkulacja wartości bazowych i model promocji handlu
• Wykorzystanie promocji dla lepszej strategii – Specyfikacja modelu sprzedaży – Model multiplikatywny

Moduł 12

Data Science w Cennik i promocja II

• Przychody Management – Jak zarządzać łatwo psującymi się zasobami w wielu segmentach rynku
• Łączenie produktów – produkty szybko i wolno rotujące – studium przypadku z Python
• Ceny łatwo psujących się towarów i usług – linie lotnicze i amp; Ceny hoteli – wzmianka o modelach stochastycznych
• Metryki promocji – tradycyjne i społecznościowe