Mārketinga izaicinājumi un datos balstīti risinājumi
Pasniedzējs
Stephen Samaha
Par pasniedzēju
Stephen Samaha ir mārketinga eksperts no ASV, kas specializējas klientu attiecību pārvaldībā un digitālajā mārketingā. Šobrīd viņš apvieno akadēmisko karjeru Lielbritānijā, kur iekļauj savu praktisko datu analīzes perspektīvu, lai izprastu mārketinga stratēģijas un klientu attiecību uzlabošanu, izmantojot datos balstītus risinājumus. Viņa pētījumi ir publicēti populārākajos mārketinga žurnālos, un viņš vada lekcijas Lielbritānijas Varvikas Biznesa skolā Executive MBA programmā.
Kursa apraksts
Trīs dienu seminārā tiks apskatīti galvenie mārketinga posmi, piemēram, segmentācija, lojalitāte, klientu piesaistīšana, noturēšana, savstarpējā pārdošana un citi, analizējot tos no informācijas pieejamības un datu izmantošanas perspektīvas. Semināra mērķis ir izstrādāt risinājumus un idejas, kas balstītas uz pieejamajiem datiem, lai pieņemtu pamatotus un efektīvus lēmumus. Ņemot vērā, ka mūsdienu mārketingā tiek apstrādāts ievērojams datu apjoms, ir būtiski tos pareizi analizēt un izmantot, lai veicinātu gudru un stratēģisku lēmumu pieņemšanu. Šis kurss sniedz iespēju uzlabot datu analīzes prasmes, veicot būtiskus uzlabojumus mārketinga aktivitātēs.
Kursa mērķi
Mārketinga problēmu identificēšana un attiecīgo risinājumu izvērtēšana, izmantojot pieejamo informāciju.
Statistikas metožu izmantošana, piemēram, regresijas, klasterizācija un laikrindu analīzi, dažādu mārketinga situāciju risināšanā.
Vērtīgu ieskatu veidošana, izmantojot no klientiem iegūto informāciju.
Pārliecinošas datu vizualizācijas veidošana, lai skaidri un efektīvi nodotu savu viedokli un skatījumu.
Praktisku uzņēmējdarbības problēmu risināšana, izmantojot pieejamo informāciju.
Komersantu ieguvums pēc kursa pabeigšanas:
Semināra laikā jūs iegūsiet pārskatu par galvenajiem mārketinga konceptiem un ar tiem saistītajiem izaicinājumiem.
Attīstīsiet prasmes izmantot datu analīzes rīkus un programmatūru, lai rastu dziļāku izpratni par situāciju.
Uzzināsiet, kā efektīvi izmantot datus klientu piesaistes, noturēšanas un apmierinātības uzlabošanai.
Gūsiet spēju veidot jēgpilnu ieskatu informācijas analīzē, lai tos pārvērstu par praktiski izmantojamos ieteikumos un darbības soļos.
Uzziniet, kā izmantot datus, lai izprastu un optimizētu mārketinga stratēģijas.
Kurss notiks:
Klātienē
Priekšzināšanas:
Aicināti visi, kuriem ir interese par mārketingu un vēlas izprast, kā ieraudzīt risinājumus datos. Profesora iecienītākais analītikas rīks ir RStudio, tāpēc, ja ir iespēja, aicinām iepazīties ar šo rīku, izmantojot bezmaksas pamata apmācības tiešsaistē, lai iegūtu lielāku vērtību no šīm apmācībām – https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r
Mācību metodes:
- Aktīva mācīšanās
- Diskusijas
- Grupu darbs
- Gadījumu izpēte
- Praktiskie uzdevumi un risinājumu izstrāde.
1. Diena
Ievads regresijas analīzē
Vienkārša lineārā regresija
Manekena mainīgo regresija
Daudzkārtēja regresija
Fit statistika
Izturēt grupas
Paredzamās vērtības
Nodarbības nodarbībā: Apmierinātības asimetrija
2. Diena
Ievads loģistikas regresijā
Modeļa piemērotības novērtēšana: klasifikācijas tabulas/ ROC līknes
Nodarbības klasē: klientu piesaiste
Ievads multinomiālajā loģistikas regresijā
Nodarbības klasē: nākamais pirkums/savstarpēja pārdošana
Ievads diskrēta laika apdraudējuma modelī
Nodarbības nodarbībā: prognozējiet, kad klients aizies
3. Diena
Ievads klientu segmentācijā
RFM segmentācija: nesenums, biežums, naudas vērtība
Nodarbības klasē: RFM piemērošana klientu segmentēšanai
K-Means klasteru analīze
Nodarbības nodarbībā: klasteru analīzes piemērošana klientiem
Papildu tēmas: Pirmā izmēra klientu segmenti
Professors
Stephen Samaha
Par pasniedzēju
Stephen Samaha ir mārketinga eksperts no ASV, kas specializējas klientu attiecību pārvaldībā un digitālajā mārketingā. Šobrīd viņš apvieno akadēmisko karjeru Lielbritānijā, kur iekļauj savu praktisko datu analīzes perspektīvu, lai izprastu mārketinga stratēģijas un klientu attiecību uzlabošanu, izmantojot datos balstītus risinājumus. Viņa pētījumi ir publicēti populārākajos mārketinga žurnālos, un viņš vada lekcijas Lielbritānijas Varvikas Biznesa skolā Executive MBA programmā.
Kursa apraksts
Trīs dienu seminārā tiks apskatīti galvenie mārketinga posmi, piemēram, segmentācija, lojalitāte, klientu piesaistīšana, noturēšana, savstarpējā pārdošana un citi, analizējot tos no informācijas pieejamības un datu izmantošanas perspektīvas. Semināra mērķis ir izstrādāt risinājumus un idejas, kas balstītas uz pieejamajiem datiem, lai pieņemtu pamatotus un efektīvus lēmumus. Ņemot vērā, ka mūsdienu mārketingā tiek apstrādāts ievērojams datu apjoms, ir būtiski tos pareizi analizēt un izmantot, lai veicinātu gudru un stratēģisku lēmumu pieņemšanu. Šis kurss sniedz iespēju uzlabot datu analīzes prasmes, veicot būtiskus uzlabojumus mārketinga aktivitātēs.
Kursa mērķi
Mārketinga problēmu identificēšana un attiecīgo risinājumu izvērtēšana, izmantojot pieejamo informāciju.
Statistikas metožu izmantošana, piemēram, regresijas, klasterizācija un laikrindu analīzi, dažādu mārketinga situāciju risināšanā.
Vērtīgu ieskatu veidošana, izmantojot no klientiem iegūto informāciju.
Pārliecinošas datu vizualizācijas veidošana, lai skaidri un efektīvi nodotu savu viedokli un skatījumu.
Praktisku uzņēmējdarbības problēmu risināšana, izmantojot pieejamo informāciju.
Komersantu ieguvums pēc kursa pabeigšanas:
Semināra laikā jūs iegūsiet pārskatu par galvenajiem mārketinga konceptiem un ar tiem saistītajiem izaicinājumiem.
Attīstīsiet prasmes izmantot datu analīzes rīkus un programmatūru, lai rastu dziļāku izpratni par situāciju.
Uzzināsiet, kā efektīvi izmantot datus klientu piesaistes, noturēšanas un apmierinātības uzlabošanai.
Gūsiet spēju veidot jēgpilnu ieskatu informācijas analīzē, lai tos pārvērstu par praktiski izmantojamos ieteikumos un darbības soļos.
Uzziniet, kā izmantot datus, lai izprastu un optimizētu mārketinga stratēģijas.
Kurss notiks:
Klātienē
Priekšzināšanas:
Aicināti visi, kuriem ir interese par mārketingu un vēlas izprast, kā ieraudzīt risinājumus datos. Profesora iecienītākais analītikas rīks ir RStudio, tāpēc, ja ir iespēja, aicinām iepazīties ar šo rīku, izmantojot bezmaksas pamata apmācības tiešsaistē, lai iegūtu lielāku vērtību no šīm apmācībām – https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r
Mācību metodes:
- Aktīva mācīšanās
- Diskusijas
- Grupu darbs
- Gadījumu izpēte
- Praktiskie uzdevumi un risinājumu izstrāde.
1. Diena
Ievads regresijas analīzē
Vienkārša lineārā regresija
Manekena mainīgo regresija
Daudzkārtēja regresija
Fit statistika
Izturēt grupas
Paredzamās vērtības
Nodarbības nodarbībā: Apmierinātības asimetrija
2. Diena
Ievads loģistikas regresijā
Modeļa piemērotības novērtēšana: klasifikācijas tabulas/ ROC līknes
Nodarbības klasē: klientu piesaiste
Ievads multinomiālajā loģistikas regresijā
Nodarbības klasē: nākamais pirkums/savstarpēja pārdošana
Ievads diskrēta laika apdraudējuma modelī
Nodarbības nodarbībā: prognozējiet, kad klients aizies
3. Diena
Ievads klientu segmentācijā
RFM segmentācija: nesenums, biežums, naudas vērtība
Nodarbības klasē: RFM piemērošana klientu segmentēšanai
K-Means klasteru analīze
Nodarbības nodarbībā: klasteru analīzes piemērošana klientiem
Papildu tēmas: Pirmā izmēra klientu segmenti