Thiết kế Mô hình Phân bổ Ngân sách Tiếp thị với Kỹ thuật Bayesian và ML Hiện đại

Xây dựng một Mô hình Phân bổ Ngân sách Tiếp thị (MMM) đáng tin cậy đòi hỏi nhiều hơn là chỉ chạy một thuật toán trên dữ liệu chi tiêu của vài quý. Dữ liệu bạn thu thập, các giả định ban đầu (priors) bạn chọn, cách bạn xác thực với dữ liệu giữ lại (holdouts), và các biểu đồ trực quan bạn cung cấp cho các nhà tiếp thị đều quyết định liệu mô hình có được sử dụng hay bị bỏ xó. Khóa học này sẽ đi qua các lựa chọn đó theo thứ tự chúng thường phát sinh. Bạn sẽ thực hiện các bài tập thiết kế bằng văn bản, phản ánh cách một nhóm phân tích tiếp thị sẽ lập kế hoạch cho một MMM hiện đại. Trọng tâm là các đánh đổi thực tế quan trọng khi dữ liệu không hoàn hảo, các kênh chồng chéo, và các bên liên quan đặt ra những câu hỏi khó. Bạn sẽ học được: - Thu thập và làm sạch dữ liệu chi tiêu tiếp thị, doanh số bán hàng và dữ liệu bên ngoài bao gồm các tín hiệu kinh tế và cạnh tranh - Kỹ thuật đặc trưng (feature engineering) cho hiệu ứng tích lũy quảng cáo (adstock), độ bão hòa (saturation) và tính thời vụ (seasonality) với các giả định miền rõ ràng - So sánh các phương pháp MMM Bayesian và các mở rộng học máy bao gồm gradient boosting và mạng nơ-ron (neural networks) - Xác thực mô hình với dữ liệu giữ lại (holdouts), thử nghiệm địa lý (geo experiments) và kiểm tra tính nhất quán qua các giai đoạn - Chuyển đổi kết quả mô hình thành các đề xuất ngân sách và kế hoạch kịch bản - Xây dựng các công cụ trực quan hóa và báo cáo giúp các nhà tiếp thị khám phá các đánh đổi một cách tương tác Khóa học tiến triển từ chuẩn bị dữ liệu, qua kỹ thuật đặc trưng, mô hình hóa, xác thực, và báo cáo. Một bài tập thiết kế cuối khóa yêu cầu bạn soạn thảo một bản thiết kế một trang cho một dự án MMM nhắm vào một thương hiệu và sự kết hợp kênh cụ thể. Khóa học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích tiếp thị và nhà khoa học quyết định có nền tảng phần mềm nhất định. Không yêu cầu kinh nghiệm MMM trước đó. Khóa học xem mô hình như một vấn đề thiết kế và bám sát cách các nhóm tiếp thị thực tế lập kế hoạch và đánh giá.