تصميم نموذج مزيج التسويق باستخدام تقنيات بايزي والتعلم الآلي الحديثة

إن بناء نموذج مزيج تسويق يكتسب الثقة يتطلب أكثر من مجرد تشغيل خوارزمية على بضعة أرباع من الإنفاق. البيانات التي تجمعها، الأولويات التي تختارها، الطريقة التي تتحقق بها مقابل البيانات المحجوزة، والتصورات التي تقدمها للمسوقين، كلها تحدد ما إذا كان النموذج سيتم استخدامه أم سيتم وضعه جانبًا. هذه الدورة تستعرض هذه الخيارات بالترتيب الذي تظهر به عادةً. ستعمل من خلال تمارين تصميم مكتوبة تعكس كيف سيخطط فريق تحليل التسويق لنموذج مزيج تسويق حديث. التركيز على المقايضات العملية التي تهم عندما تكون البيانات غير منظمة، والقنوات متداخلة، وأصحاب المصلحة يطرحون أسئلة صعبة. ما ستتعلمه: - تجميع وتنظيف بيانات الإنفاق التسويقي والمبيعات والبيانات الخارجية بما في ذلك الإشارات الاقتصادية والتنافسية - هندسة الميزات لـ adstock، التشبع، والموسمية مع افتراضات واضحة للمجال - مقارنة طرق نموذج مزيج التسويق البايزي وامتدادات التعلم الآلي بما في ذلك gradient boosting والشبكات العصبية - التحقق من صحة النماذج باستخدام البيانات المحجوزة، والتجارب الجغرافية، وفحوصات الاتساق عبر الفترات - ترجمة مخرجات النموذج إلى توصيات ميزانية وخطط سيناريو - بناء أدوات تصور وإبلاغ تساعد المسوقين على استكشاف المقايضات بشكل تفاعلي تتقدم الدورة من إعداد البيانات عبر هندسة الميزات، والنمذجة، والتحقق من الصحة، وإعداد التقارير. يطلب تمرين تصميم مكتوب في نهاية الدورة منك صياغة تصميم من صفحة واحدة لمشروع نموذج مزيج تسويق يستهدف علامة تجارية معينة ومزيج قنوات. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات، ومحللي التسويق، وعلماء القرار الذين لديهم بعض الخلفية البرمجية. لا يلزم خبرة سابقة في نموذج مزيج التسويق. تتعامل الدورة مع النموذج كمشكلة تصميم وتبقى قريبة من كيفية تخطيط وتقييم فرق التسويق الفعلية.