Concevoir un modèle de mix marketing avec des techniques bayésiennes et ML modernes

Construire un modèle de mix marketing qui inspire confiance nécessite plus que d'exécuter un algorithme sur quelques trimestres de dépenses. Les données que vous assemblez, les priors que vous choisissez, la manière dont vous validez par rapport aux holdouts, et les visualisations que vous proposez aux spécialistes du marketing décident si le modèle est utilisé ou mis de côté. Ce cours aborde ces choix dans l'ordre où ils se présentent généralement. Vous réaliserez des exercices de conception écrits qui reflètent la manière dont une équipe d'analyse marketing planifierait un MMM moderne. L'accent est mis sur les compromis pratiques qui comptent lorsque les données sont désordonnées, les canaux se chevauchent et les parties prenantes posent des questions difficiles. Ce que vous apprendrez : - Assembler et nettoyer les données de dépenses marketing, de ventes et externes, y compris les signaux économiques et concurrentiels - Ingénierer des caractéristiques pour l'adstock, la saturation et la saisonnalité avec des hypothèses de domaine claires - Comparer les approches MMM bayésiennes et les extensions de machine learning, y compris le gradient boosting et les réseaux neuronaux - Valider les modèles avec des holdouts, des expériences géographiques et des vérifications de cohérence entre les périodes - Traduire les sorties du modèle en recommandations budgétaires et en plans de scénarios - Construire des outils de visualisation et de reporting qui aident les spécialistes du marketing à explorer les compromis de manière interactive Le cours progresse de la préparation des données à l'ingénierie des caractéristiques, en passant par la modélisation, la validation et le reporting. Un exercice écrit de synthèse vous demande de rédiger une conception d'une page pour un projet MMM ciblant une marque et un mix de canaux spécifiques. Ce cours est conçu pour les data scientists, les analystes marketing et les décisionnaires ayant une certaine expérience logicielle. Aucune expérience préalable en MMM n'est requise. Le cours traite le modèle comme un problème de conception et reste proche de la manière dont les équipes marketing réelles planifient et évaluent.