آموزش روش‌های تحلیل داده برای بازاریابی - آخرین آپدیت

دانلود Data Analytics Methods for Marketing

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: این دوره به بررسی روش‌های رایج تحلیل داده که توسط بازاریابان استفاده می‌شود، مانند بخش‌بندی مخاطبان (Segmentation)، خوشه‌بندی (Clustering) و مدل‌سازی ترکیب بازاریابی می‌پردازد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از رگرسیون خطی برای برنامه‌ریزی و پیش‌بینی بازاریابی استفاده کنید و چگونه اثربخشی تبلیغات را از طریق آزمایش‌های مختلف ارزیابی نمایید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: • مخاطبان خود را با استفاده از تحلیل‌ها و توصیف متغیرها درک کنید • مخاطبان هدف را با استفاده از بخش‌بندی با خوشه‌بندی K-means تعریف کنید • از داده‌های تاریخی برای برنامه‌ریزی بازاریابی در کانال‌های مختلف استفاده کنید • از رگرسیون خطی برای پیش‌بینی نتایج بازاریابی استفاده کنید • مدل‌سازی ترکیب بازاریابی را شرح داده و مدل‌های مختلف انتساب (Attribution) را به کار بگیرید • اثربخشی تبلیغات را ارزیابی کنید • نحوه عملکرد تست A/B و چگونگی استفاده از آن برای بهینه‌سازی تبلیغات را توضیح دهید • نتایج آزمایش را ارزیابی کرده و قدرت آزمایش را بسنجید • قیف فروش خود را بهینه کنید این دوره برای افرادی است که می‌خواهند برنامه‌ریزی، پیش‌بینی و بهینه‌سازی تلاش‌های بازاریابی خود را با استفاده از مدل‌سازی ترکیب بازاریابی، مدل‌های انتساب و تست‌های A/B یاد بگیرند.

سرفصل ها و درس ها

شناسایی مخاطبان با بخش‌بندی Find Your Audience With Segmentation

  • مقدمه‌ای بر برنامه آموزشی Introduction to the Program

  • مقدمه‌ای بر روش‌های تحلیل داده برای بازاریابی Introduction to Data Analytics Methods for Marketing

  • معرفی آنکه اودنارت Introduction to Anke Audenaert

  • مشاغل در حوزه بازاریابی و تحلیل بازاریابی Careers in Marketing and Marketing Analytics

  • مقدمه: شناسایی مخاطبان با استفاده از بخش‌بندی Introduction: Find Your Audience with Segmentation

  • اهمیت بخش‌بندی در بازاریابی The Importance of Segmentation in Marketing

  • نمونه‌هایی از بخش‌بندی مخاطبان Examples of Segmenting Audiences

  • خلاقیت برنامه‌ریزی شده بر اساس بخش‌های مخاطب Programmatic Creative From Audience Segments

  • پلتفرم‌های داده مشتری (CDP) Customer Data Platforms (CDP)

  • بخش‌بندی با استفاده از خوشه‌بندی Segmentation Using Clustering

  • خوشه‌بندی K-Means K-Means Clustering

  • تعیین تعداد خوشه‌ها Determining the Number of Clusters

  • توصیف بخش‌ها (Segments) Describing Segments

  • مثال: یافتن مخاطب هدف برای Snackwall Example: Finding the Target Audience for Snackwall

  • رویکرد خوشه‌بندی K-Means K-Means Clustering Approach

  • توصیف بخش‌ها (کاربردی) Describing Segments (Application)

  • خلاصه هفتگی: شناسایی مخاطبان با بخش‌بندی Weekly Summary: Find Your Audience with Segmentation

تحلیل برای برنامه‌ریزی و پیش‌بینی Analytics for Planning and Forecasting

  • مقدمه: تحلیل برای برنامه‌ریزی و پیش‌بینی Introduction: Analytics for Planning & Forecasting

  • قیف فروش و شاخص‌های بازاریابی توصیفی The Sales Funnel & Descriptive Marketing Metrics

  • شاخص‌های توصیفی در مقابل شاخص‌های پیش‌بینی‌کننده Descriptive vs. Predictive Metrics

  • بازگشت هزینه تبلیغات (ROAS) و بازگشت سرمایه (ROI) Return on Ad Spend (ROAS) And Return on Investment (ROI)

  • سود مشتری Customer Profit

  • شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)، گزارش‌ها و داشبوردها KPIs, Reports and Dashboards

  • ارزش طول عمر مشتری (CLV) و اهمیت آن Customer Lifetime Value and Why it Matters

  • محاسبه ارزش طول عمر مشتری Calculating Customer Lifetime Value

  • ارزش طول عمر مشتری: مثال Customer Lifetime Value: Example

  • مقدمه: رگرسیون خطی Introduction: Linear Regression

  • رگرسیون خطی Linear Regression

  • ادامه رگرسیون خطی Linear Regression Continued

  • استفاده از رگرسیون خطی برای پیش‌بینی نتایج بازاریابی Using Linear Regression to Forecast Marketing Outcomes

  • انواع مختلف تحلیل رگرسیون Different Forms of Regression Analysis

  • خلاصه هفتگی: تحلیل برای برنامه‌ریزی و پیش‌بینی Weekly Summary: Analytics for Planning & Forecasting

ارزیابی اثربخشی تبلیغات Evaluating Advertising Effectiveness

  • مقدمه: ارزیابی اثربخشی تبلیغات Introduction: Evaluating Advertising Effectiveness

  • درک اثربخشی تبلیغات Understanding Advertising Effectiveness

  • روش‌های مشاهده‌ای و تجربی برای ارزیابی اثربخشی تبلیغات Observational and Experimental Methods for Ad Effectiveness Evaluation

  • فرموله‌سازی فرضیه Formulating a Hypothesis

  • آزمایش چیست؟ What is an Experiment?

  • کارآزمایی‌های کنترل‌شده تصادفی Random Controlled Trials

  • قصد به درمان (Intention to Treat) Intention to Treat

  • تفسیر نتایج یک آزمایش Interpreting Results of an Experiment

  • تست A/B A/B Testing

  • تست‌های تک‌سلولی، چندسلولی و تو در تو Single Cell, Multi-Cell and Nested Tests

  • خلاصه هفتگی: ارزیابی اثربخشی تبلیغات Weekly Summary: Evaluating Advertising Effectiveness

بهینه‌سازی ترکیب بازاریابی شما Optimizing Your Marketing Mix

  • مقدمه: بهینه‌سازی ترکیب بازاریابی شما Introduction: Optimizing your Marketing Mix

  • مدل‌های ترکیب بازاریابی چیستند؟ What are Marketing Mix Models?

  • مدل‌سازی ترکیب بازاریابی چگونه کار می‌کند؟ How does Marketing Mix Modeling Work?

  • ارائه پیشنهاد بر اساس مدل‌سازی ترکیب بازاریابی Making Recommendations Based on Marketing Mix Modeling

  • انتساب (Attribution) چیست؟ What is Attribution?

  • انتساب تک‌لمسی (Single Touch) Single Touch Attribution

  • انتساب چندلمسی (Multi Touch) Multi-Touch Attribution

  • چالش‌های اندازه‌گیری در کانال‌های مختلف Challenges When Measuring Across Channels

  • مقدمه‌ای بر تحلیل قیف فروش Introduction to Sales Funnel Analysis

  • ریزش در قیف‌های فروش Dropoff in Sales Funnels

  • انواع شکل‌های قیف فروش Sales Funnel Shapes

  • تجسم قیف فروش در Tableau Visualizing a Sales Funnel in Tableau

  • خلاصه هفتگی: بهینه‌سازی ترکیب بازاریابی و قیف فروش Weekly Summary: Optimizing Your Marketing Mix & Sales Funnel

  • خلاصه دوره و تبریک! Course Summary & Congratulations!

نمایش نظرات

آموزش روش‌های تحلیل داده برای بازاریابی
جزییات دوره
12h 5m
57
(آخرین آپدیت)
36,708
4.8 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Anke Audenaert Anke Audenaert

وی پس از گذشت حدود هشت سال به عنوان معاون تحقیقات بازار و معاون رئیس جمهور بهینه سازی ترافیک در یاهو! او با تأسیس JumpTime ، بر ساختن نرم افزار برای ناشران متمرکز شد تا به آنها در بهینه سازی جریان ترافیک خود برای به حداکثر رساندن درآمد کمک کند. JumpTime توسط OpenX ، یکی از ارائه دهندگان برتر جهان در زمینه تبلیغات دیجیتال و موبایل در جهان ، بدست آمد. وی به عنوان معاون رئیس جمهور بهینه سازی درآمد ، به طراحی استراتژی های بهینه سازی عملکرد برای مشتریان OpenX کمک کرد. وی مدرسه تجاری را در Udacity تأسیس و رهبری کرد. او همچنین یک استاد بازاریابی در دانشکده مدیریت UCLA اندرسون است ، جایی که او برای دانشجویان و مدیران MBA بازاریابی دیجیتال و تجزیه و تحلیل می کند.