Projetando um Modelo de Mix de Marketing com Técnicas Bayesianas e ML Modernas

Construir um Modelo de Mix de Marketing que gere confiança exige mais do que executar um algoritmo em alguns trimestres de gastos. Os dados que você reúne, os priors que escolhe, a forma como valida contra holdouts e as visualizações que oferece aos profissionais de marketing decidem se o modelo é usado ou arquivado. Este curso aborda essas escolhas na ordem em que geralmente surgem. Você trabalhará em exercícios de design escritos que espelham como uma equipe de análise de marketing planejaria um MMM moderno. A ênfase está nas compensações práticas que importam quando os dados são confusos, os canais se sobrepõem e os stakeholders fazem perguntas difíceis. O que você aprenderá: - Montar e limpar dados de gastos de marketing, vendas e dados externos, incluindo sinais econômicos e competitivos - Criar features para adstock, saturação e sazonalidade com suposições claras de domínio - Comparar abordagens de MMM Bayesianas e extensões de machine learning, incluindo gradient boosting e redes neurais - Validar modelos com holdouts, experimentos geo e verificações de consistência entre períodos - Traduzir saídas de modelos em recomendações de orçamento e planos de cenário - Construir ferramentas de visualização e relatórios que ajudem os profissionais de marketing a explorar compensações interativamente O curso progride da preparação de dados através da engenharia de features, modelagem, validação e relatórios. Um exercício escrito de capstone pede que você elabore um design de uma página para um projeto de MMM direcionado a uma marca específica e mix de canais. Este curso é projetado para cientistas de dados, analistas de marketing e cientistas de decisão com algum background em software. Nenhuma experiência prévia em MMM é necessária. O curso trata o modelo como um problema de design e se mantém próximo de como as equipes de marketing reais planejam e avaliam.