Progettazione di un Marketing Mix Model con Tecniche Bayesiane e ML Moderne

Costruire un Marketing Mix Model che guadagni fiducia richiede più che eseguire un algoritmo su pochi trimestri di spesa. I dati che assembli, i prior che scegli, il modo in cui convalidi rispetto agli holdout e le visualizzazioni che offri ai marketer decidono se il modello viene utilizzato o accantonato. Questo corso esamina queste scelte nell'ordine in cui si presentano tipicamente. Lavorerai attraverso esercizi di progettazione scritti che rispecchiano come un team di analisi di marketing pianificherebbe un MMM moderno. L'enfasi è sui compromessi pratici che contano quando i dati sono disordinati, i canali si sovrappongono e gli stakeholder pongono domande difficili. Cosa imparerai: - Assemblare e pulire dati di spesa di marketing, vendite ed esterni, inclusi segnali economici e competitivi - Ingegnerizzare feature per adstock, saturazione e stagionalità con chiare assunzioni di dominio - Confrontare approcci MMM Bayesiani ed estensioni di machine learning, inclusi gradient boosting e reti neurali - Convalidare modelli con holdout, esperimenti geo e controlli di coerenza tra periodi - Tradurre gli output del modello in raccomandazioni sul budget e piani di scenario - Costruire strumenti di visualizzazione e reporting che aiutino i marketer a esplorare i compromessi in modo interattivo Il corso progredisce dalla preparazione dei dati all'ingegnerizzazione delle feature, alla modellazione, alla validazione e al reporting. Un esercizio scritto capstone ti chiede di redigere una progettazione di una pagina per un progetto MMM rivolto a un marchio specifico e a un mix di canali. Questo corso è progettato per data scientist, analisti di marketing e decision scientist con un background software. Non è richiesta alcuna esperienza MMM precedente. Il corso tratta il modello come un problema di progettazione e rimane vicino a come i team di marketing reali pianificano e valutano effettivamente.