Het Ontwerpen van een Marketing Mix Model met Moderne Bayesiaanse en ML Technieken

Het bouwen van een Marketing Mix Model dat vertrouwen wekt, vereist meer dan het uitvoeren van een algoritme op een paar kwartalen aan uitgaven. De data die u samenstelt, de priors die u kiest, de manier waarop u valideert tegen holdouts, en de visualisaties die u aan marketeers aanbiedt, bepalen allemaal of het model wordt gebruikt of op de plank blijft liggen. Deze cursus doorloopt die keuzes in de volgorde waarin ze typisch voorkomen. U werkt door schriftelijke ontwerpoefeningen die spiegelen hoe een marketing analyse team een modern MMM zou plannen. De nadruk ligt op de praktische afwegingen die ertoe doen wanneer data rommelig is, kanalen overlappen, en belanghebbenden moeilijke vragen stellen. Wat u zult leren: - Marketing uitgaven, verkoop en externe data inclusief economische en competitieve signalen samenstellen en opschonen - Features engineeren voor adstock, saturatie en seasonaliteit met duidelijke domein aannames - Bayesiaanse MMM benaderingen en machine learning extensies inclusief gradient boosting en neurale netwerken vergelijken - Modellen valideren met holdouts, geo experimenten en consistentie checks over periodes - Model outputs vertalen naar budget aanbevelingen en scenario plannen - Visualisatie en rapportage tools bouwen die marketeers helpen om afwegingen interactief te verkennen De cursus vordert van data voorbereiding via feature engineering, modellering, validatie en rapportage. Een afsluitende schriftelijke oefening vraagt u om een ontwerp van één pagina op te stellen voor een MMM project gericht op een specifiek merk en kanaal mix. Deze cursus is ontworpen voor data scientists, marketing analisten en decision scientists met enige software achtergrond. Geen eerdere MMM ervaring vereist. De cursus behandelt het model als een ontwerpprobleem en blijft dicht bij hoe echte marketing teams daadwerkelijk plannen en evalueren.