Merekabentuk Model Campuran Pemasaran dengan Teknik Bayesian dan ML Moden

Membina Model Campuran Pemasaran yang mendapat kepercayaan memerlukan lebih daripada sekadar menjalankan algoritma pada perbelanjaan beberapa suku tahun. Data yang anda kumpulkan, prior yang anda pilih, cara anda mengesahkan terhadap penahanan, dan visualisasi yang anda tawarkan kepada pemasar semuanya menentukan sama ada model itu digunakan atau disimpan. Kursus ini akan membincangkan pilihan tersebut mengikut urutan ia biasanya timbul. Anda akan melalui latihan reka bentuk bertulis yang mencerminkan cara pasukan analitik pemasaran akan merancang MMM moden. Penekanan adalah pada pertukaran praktikal yang penting apabila data bersepah, saluran bertindih, dan pihak berkepentingan bertanya soalan sukar. Apa yang anda akan pelajari: - Kumpulkan dan bersihkan perbelanjaan pemasaran, jualan, dan data luaran termasuk isyarat ekonomi dan persaingan - Jurutera ciri untuk adstock, ketepuan, dan musiman dengan andaian domain yang jelas - Bandingkan pendekatan MMM Bayesian dan sambungan pembelajaran mesin termasuk peningkatan cerun dan rangkaian saraf - Sahkan model dengan penahanan, eksperimen geo, dan pemeriksaan konsistensi merentasi tempoh - Terjemahkan output model kepada cadangan bajet dan rancangan senario - Bina alat visualisasi dan pelaporan yang membantu pemasar meneroka pertukaran secara interaktif Kursus ini bermula daripada penyediaan data melalui kejuruteraan ciri, pemodelan, pengesahan, dan pelaporan. Latihan reka bentuk ringkasan bertulis meminta anda membuat draf reka bentuk satu muka surat untuk projek MMM yang disasarkan pada jenama dan campuran saluran tertentu. Kursus ini direka untuk saintis data, penganalisis pemasaran, dan saintis keputusan dengan latar belakang perisian. Tiada pengalaman MMM sebelum ini diperlukan. Kursus ini menganggap model sebagai masalah reka bentuk dan kekal dekat dengan cara pasukan pemasaran sebenar merancang dan menilai.