Entwurf eines Marketing Mix Models mit modernen Bayesian- und ML-Techniken

Der Aufbau eines Marketing Mix Models, das Vertrauen schafft, erfordert mehr als nur die Ausführung eines Algorithmus auf ein paar Quartale an Ausgaben. Die Daten, die Sie zusammenstellen, die Priors, die Sie wählen, die Art und Weise, wie Sie gegen Holdouts validieren, und die Visualisierungen, die Sie den Vermarktern anbieten, entscheiden darüber, ob das Modell verwendet oder abgelegt wird. Dieser Kurs führt Sie durch diese Entscheidungen in der Reihenfolge, in der sie typischerweise auftreten. Sie werden schriftliche Designübungen durcharbeiten, die widerspiegeln, wie ein Marketing-Analystenteam ein modernes MMM planen würde. Der Schwerpunkt liegt auf den praktischen Kompromissen, die wichtig sind, wenn Daten unübersichtlich sind, Kanäle sich überschneiden und Stakeholder harte Fragen stellen. Was Sie lernen werden: - Marketingausgaben, Verkäufe und externe Daten, einschließlich Wirtschafts- und Wettbewerbssignalen, zusammenstellen und bereinigen - Features für Adstock, Sättigung und Saisonalität mit klaren Domänenannahmen entwickeln - Bayesian MMM-Ansätze und maschinelle Lern-Erweiterungen, einschließlich Gradient Boosting und neuronaler Netze, vergleichen - Modelle mit Holdouts, Geo-Experimenten und Konsistenzprüfungen über Zeiträume hinweg validieren - Modellausgaben in Budgetempfehlungen und Szenariopläne übersetzen - Visualisierungs- und Berichtstools erstellen, die Vermarktern helfen, Kompromisse interaktiv zu erkunden Der Kurs schreitet von der Datenaufbereitung über das Feature Engineering, die Modellierung, die Validierung bis hin zur Berichterstattung voran. Eine abschließende schriftliche Übung fordert Sie auf, einen einseitigen Entwurf für ein MMM-Projekt zu erstellen, das auf eine bestimmte Marke und einen bestimmten Kanalmix abzielt. Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Marketinganalysten und Decision Scientists mit Softwarekenntnissen. Keine Vorkenntnisse im MMM erforderlich. Der Kurs behandelt das Modell als Designproblem und bleibt nah daran, wie reale Marketingteams tatsächlich planen und bewerten.