การออกแบบแบบจำลอง Marketing Mix ด้วยเทคนิค Bayesian และ ML สมัยใหม่

การสร้างแบบจำลอง Marketing Mix ที่ได้รับความไว้วางใจนั้นต้องการมากกว่าแค่การรันอัลกอริทึมกับข้อมูลการใช้จ่ายเพียงไม่กี่ไตรมาส ข้อมูลที่คุณรวบรวม ค่า prior ที่คุณเลือก วิธีการตรวจสอบความถูกต้องกับข้อมูล holdout และการแสดงภาพที่คุณนำเสนอให้กับนักการตลาด ล้วนเป็นตัวกำหนดว่าแบบจำลองจะถูกนำไปใช้หรือถูกเก็บเข้าลิ้นชัก หลักสูตรนี้จะแนะนำทางเลือกเหล่านั้นตามลำดับที่มักจะเกิดขึ้น คุณจะได้ฝึกฝนแบบฝึกหัดการออกแบบที่เป็นลายลักษณ์อักษร ซึ่งสะท้อนถึงวิธีการที่ทีมวิเคราะห์การตลาดจะวางแผน MMM สมัยใหม่ โดยเน้นที่การแลกเปลี่ยนที่ใช้งานได้จริงซึ่งมีความสำคัญเมื่อข้อมูลไม่สมบูรณ์ ช่องทางต่างๆ ทับซ้อนกัน และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียตั้งคำถามที่ยาก สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - รวบรวมและทำความสะอาดข้อมูลการใช้จ่ายทางการตลาด ยอดขาย และข้อมูลภายนอก รวมถึงสัญญาณทางเศรษฐกิจและการแข่งขัน - สร้างฟีเจอร์สำหรับ adstock, saturation และ seasonality ด้วยสมมติฐานโดเมนที่ชัดเจน - เปรียบเทียบแนวทาง Bayesian MMM และส่วนขยาย machine learning รวมถึง gradient boosting และ neural networks - ตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองด้วยข้อมูล holdouts, geo experiments และการตรวจสอบความสอดคล้องในช่วงเวลาต่างๆ - แปลผลลัพธ์ของแบบจำลองเป็นคำแนะนำด้านงบประมาณและแผนสถานการณ์ - สร้างเครื่องมือแสดงภาพและรายงานที่ช่วยให้นักการตลาดสำรวจการแลกเปลี่ยนได้อย่างโต้ตอบ หลักสูตรนี้จะดำเนินไปตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การสร้างฟีเจอร์ การสร้างแบบจำลอง การตรวจสอบความถูกต้อง ไปจนถึงการรายงาน แบบฝึกหัดการออกแบบแบบเขียนชิ้นสุดท้ายจะขอให้คุณร่างการออกแบบหน้าเดียวสำหรับโครงการ MMM ที่กำหนดเป้าหมายแบรนด์และส่วนผสมของช่องทางเฉพาะ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์การตลาด และนักวิทยาศาสตร์การตัดสินใจที่มีพื้นฐานด้านซอฟต์แวร์บางส่วน ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ MMM มาก่อน หลักสูตรนี้ปฏิบัติต่อแบบจำลองในฐานะปัญหาการออกแบบ และใกล้เคียงกับวิธีการที่ทีมการตลาดจริงวางแผนและประเมินผล