آموزش آشنایی با مدل سازی انتساب و مخلوط

دانلود Introduction to Attribution and Mix Modeling

در حال بارگزاری نمونه ویدیو، لطفا صبر کنید...

Video Player is loading.

Current Time 0:00

Duration 0:00

Loaded: 0%

Stream Type LIVE

Remaining Time 0:00

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

در حال بارگزاری، لطفا صبر کنید...

توضیحات دوره: وقتی همه بازاریابی شما در یک تبدیل به اوج خود می رسد ، چه کسی اعتبار می گیرد؟ با استفاده از مدل های انتساب ، تجزیه و تحلیل خود را به سطح بعدی برسانید. یک مدل انتساب مجموعه ای از قوانینی است که تعیین می کند که چگونه اعتبار فروش و تبدیل به نقاط لمسی در مسیرهای تبدیل اختصاص می یابد.

در این دوره ، کوری کوبرگ ، متخصص بازاریابی ، به اصول اولیه Attribution و Mix Modeling فرو می رود. کوری توضیح می دهد که این مدل ها چیست و از چند مورد از رایج ترین استفاده می شود. او نشان می دهد که چگونه می توان به داده های آفلاین نزدیک شد ، به نحوه عملکرد مدل سازی انتساب و مدل سازی ترکیب بازاریابی (MMM) با هم می رود و بهترین شیوه ها را برای استفاده از مدلهای مختلف انتساب به اشتراک می گذارد. بعلاوه ، او هنگام شروع تجزیه و تحلیل داده های بازاریابی با مدل ، چالش هایی را که ممکن است با آن روبرو شوید ، طی می کند و به یک برنامه عملی می پردازد که می تواند به اطمینان حاصل شود که استقرار شما تا حد امکان هموار پیش می رود.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

خوش آمدی Welcome

1. شروع کنید 1. Get Started

انتساب چند لمسی (MTA) چیست؟ What is multi-touch attribution (MTA)?
چرا انتساب مهم است؟ Why is attribution important?

2. مدل های انتساب 2. Attribution Models

آخرین کلیک: کسی که همه آن را می شناسند Last click: The one everyone knows
ابتدا کلیک کنید و مدل های خطی First click and linear models
مدل های مبتنی بر قاعده Rule-based models
مدل های سفارشی Custom models
تجزیه و تحلیل: قیف فوقانی و مسیر حرکت Analysis: Upper funnel and pathing
مدلهای داده محور Data-driven models

3. مدل سازی ترکیب بازاریابی 3. Marketing Mix Modeling

مروری بر مدل سازی آمیخته بازاریابی (MMM) Overview of marketing mix modeling (MMM)
چه زمانی از MMM یا MTA استفاده کنید When to use MMM or MTA
دیدگاه کل نگر: انتساب یکپارچه و MMM Holistic view: Unified attribution and MMM
تلویزیون و جستجو ، پوشش فرکانس و بهینه سازی بودجه TV and search, frequency capping, and budget optimization

4. ارزیابی و استقرار 4. Evaluate and Deploy

چالش ها و ملاحظات Challenges and considerations
نرم افزار و مهارت Software and skills
مبانی کیفیت داده ها: برچسب زدن به کمپین و آمادگی داده ها Data quality basics: Campaign tagging and data prep
استقرار و عملیاتی سازی کنید Deploy and operationalize