Data Science essential for Marketing/Sales professionals

参加本课程不需要任何特定要求。

本课程面向有意在Marketing /销售中深入应用数据科学的Marketing销售专业人员。课程提供
详细介绍了用于“升级”，“交叉销售”，市场细分，品牌推广和CLV的不同数据科学技术。

Marketing和销售的差异 - 销售和营销如何不同？

简而言之，销售可以被称为集中或针对个人或小团体的过程。另一方面， Marketing针对的是更大的群体或普通大众。 Marketing包括研究（确定客户需求），开发产品（生产创新产品）和推广产品（通过广告），并在消费者中创造产品意识。因此，营销意味着产生潜在客户或潜在客一旦产品进入市场，销售人员的任务就是说服顾客购买产品。销售意味着将潜在客户或潜在客户转化为购买和订单，而营销的目标是更长期，销售则涉及更短的目标。

模块 1

数据科学与 应用导论 Marketing

• 分析概述：分析类型 - 预测性、规范性、推理性
• 分析实践 Marketing
• 大数据和不同技术的应用 - 简介

模块 2

Marketing 在数字世界中

• 数字营销概论
• 在线广告 - 简介
• 搜索引擎优化 （SEO） – Google 案例研究
• Social Media 营销：技巧和秘诀——Facebook、Twitter 的例子

模块 3

探索性 Data Analysis &统计建模

• 数据呈现和可视化 – 使用直方图、饼图、条形图、散点图理解业务数据 – 快速推理 – 使用 Python
• 基本统计建模 – 趋势、季节性、聚类、分类（仅提供基础知识、不同的算法和用法，不提供任何细节） – Python 中的现成代码
• 市场篮分析 （MBA） – 使用关联规则、支持、信心、提升的案例研究

模块 4

Marketing 分析 I

• 营销流程简介 - 案例研究
• 利用数据改进营销策略
• 衡量品牌资产、品牌价值和品牌价值——品牌定位
• 用于营销的文本挖掘 – 文本挖掘的基础知识 – Social Media 营销案例研究

模块 5

Marketing 分析II

• 客户生命周期价值 （CLV） 与计算 – CLV 在业务决策中的案例研究
• 通过实验衡量案例和效果 - 案例研究
• 计算预计升力
• Data Science 在 在线广告 – 点击率转化， 网站分析

模块 6

回归基础知识

• 回归揭示的内容和基础 Statistics（数学的细节不多）
• 解释回归结果 – 使用 Python 进行案例研究
• 了解对数-对数模型 - 使用 Python 的案例研究
• 营销组合模型 – 使用 Python 的案例研究

模块 7

分类和聚类

• 分类和聚类的基础知识 - 用法;提及算法
• 解释结果 – Python 带有输出的程序
• 使用分类和聚类进行客户定位 - 案例研究
• 业务战略改进 – 电子邮件营销、促销示例
• 大数据技术在分类和聚类中的需求

模块 8

时间序列分析

• 趋势和季节性 - 使用 Python 驱动的案例研究 - 可视化
• 不同的时间序列技术 – AR 和 MA
• 时间序列模型 – ARMA、ARIMA、ARIMAX（Python 的用法和示例）——案例研究
• 营销活动的时间序列预测

模块 9

推荐引擎

• 个性化和业务战略
• 不同类型的个性化推荐 - 协作式、基于内容
• 推荐引擎的不同算法 – 用户驱动、项目驱动、混合、Matrix 因式分解（仅提及和使用算法，不涉及数学细节）
• 增量收入的推荐指标 - 详细案例研究

模块 10

使用 Data Science 实现销售最大化

• 优化技术的基础知识及其用途
• 库存优化 – 案例研究
• 使用数据科学提高投资回报率
• Lean 分析 – 创业加速器

模块 11

Data Science in 定价 &促销一

• 定价 – 盈利增长的科学
• 需求预测技术 - 对价格响应需求曲线的结构进行建模和估计
• 定价决策 – 如何优化定价决策 – 使用 Python 的案例研究
• 促销分析 – 基线计算和贸易促销模型
• 使用促销制定更好的策略 - 销售模型规范 - 乘法模型

模块 12

Data Science 在定价和促销 II 中

• 收入管理 - 如何管理具有多个细分市场的易腐资源
• 产品捆绑 – 快速和慢速产品 – 案例研究 Python
• 易腐商品和服务的定价 - 航空公司和酒店定价 – 提及随机模型
• 促销指标 - 传统和社交