Merancang Model Campuran Pemasaran dengan Teknik Bayesian dan ML Modern

Membangun Model Campuran Pemasaran yang dipercaya membutuhkan lebih dari sekadar menjalankan algoritma pada beberapa kuartal pengeluaran. Data yang Anda kumpulkan, prior yang Anda pilih, cara Anda memvalidasi terhadap data tahanan (holdouts), dan visualisasi yang Anda tawarkan kepada pemasar semuanya menentukan apakah model tersebut akan digunakan atau disimpan. Kursus ini membahas pilihan-pilihan tersebut sesuai urutan kemunculannya. Anda akan mengerjakan latihan desain tertulis yang mencerminkan bagaimana tim analitik pemasaran akan merencanakan MMM modern. Penekanannya adalah pada pertukaran praktis yang penting ketika data berantakan, saluran tumpang tindih, dan pemangku kepentingan mengajukan pertanyaan sulit. Apa yang akan Anda pelajari: - Mengumpulkan dan membersihkan data pengeluaran pemasaran, penjualan, dan data eksternal termasuk sinyal ekonomi dan kompetitif - Merekayasa fitur untuk adstock, saturasi, dan musiman dengan asumsi domain yang jelas - Membandingkan pendekatan MMM Bayesian dan ekstensi machine learning termasuk gradient boosting dan neural networks - Memvalidasi model dengan data tahanan, eksperimen geo, dan pemeriksaan konsistensi di berbagai periode - Menerjemahkan keluaran model menjadi rekomendasi anggaran dan rencana skenario - Membangun alat visualisasi dan pelaporan yang membantu pemasar mengeksplorasi pertukaran secara interaktif Kursus ini berkembang dari persiapan data melalui rekayasa fitur, pemodelan, validasi, dan pelaporan. Latihan tertulis capstone meminta Anda untuk menyusun desain satu halaman untuk proyek MMM yang ditargetkan pada merek dan campuran saluran tertentu. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data, analis pemasaran, dan ilmuwan keputusan dengan latar belakang perangkat lunak tertentu. Tidak diperlukan pengalaman MMM sebelumnya. Kursus ini memperlakukan model sebagai masalah desain dan tetap dekat dengan cara tim pemasaran yang sebenarnya merencanakan dan mengevaluasi.