اصول مدلسازی آمیخته بازاریابی - یادگیری از طریق انجام دادن
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- اصول مدلسازی آمیخته بازاریابی را درک کنید.
- داده موردنیاز برای اجرای یک پروژه MMM را شناسایی کنید.
- به مراحل مختلف گردشکار مدلسازی آمیخته بازاریابی مسلط شوید.
- گردشکار MMM را در یک پروژه واقعی بهکار بگیرید و بینشهای کاربردی MMM ارائه دهید.
- مهارتهای تفکر تحلیلی متناسب با مدلسازی آمیخته بازاریابی را توسعه دهید.
پیشنیازهای دوره
- درک اولیه از اصول بازاریابی
- آشنایی و راحتی با تحلیل داده
توضیحات دوره
مدلسازی آمیخته بازاریابی (MMM) به یکی از مهمترین ابزارها برای اندازهگیری اثربخشی بازاریابی تبدیل شده است. اما یادگیری آن میتواند ترسناک به نظر برسد؛ نظریه زیاد، کدنویسی زیاد و ارتباط کمی با چالشهای واقعی کسبوکار دارد. این دوره برای تغییر همین وضعیت طراحی شده است.
در این برنامه عملی، فراتر از تئوری میروید و واقعاً کل گردشکار MMM را تمرین میکنید. یاد میگیرید چگونه داده را آماده کنید، مدل بسازید، نتایج را تفسیر کنید و اعداد را به تصمیمگیریها ترجمه کنید. در طول مسیر، با یک مجموعهداده واقعگرایانه کار میکنید و تمرینهایی را انجام میدهید که چالشهای آشفته و ناقصی را شبیهسازی میکنند که در واقعیت با آنها روبرو میشوید.
در پایان دوره، نهتنها «علم» MMM را درک میکنید، بلکه «هنر» آن را هم میآموزید؛ یعنی اینکه چگونه مدلها را به استراتژی بازاریابی، اهداف کسبوکار و برنامهریزی رسانهای متصل کنید. همچنین یک جعبهابزار عملی بدست میآورید که میتوانید بلافاصله در کار روزمره خود از آن استفاده کنید؛ این کار ترسناک بودن اندازهگیری را کمتر کرده و آن را برای کل تیم شما بسیار کاربردیتر میکند.
این آموزش فقط یک دوره دیگر نیست که در آن ویدئوها را تماشا کنید و از آن بگذرید. این آموزش یک تجربه عملی و یادگیری از طریق انجام است که به شما مهارت و اعتمادبهنفس لازم را برای شروع بهکارگیری MMM در کارتان میدهد. چه بازاریاب باشید، چه تحلیلگر یا مشاور، با آمادگی کامل و اعتمادبهنفس این دوره را به پایان میرسانید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- مدیران بازاریابی و استراتژیستهای برند که میخواهند بدانند MMM چگونه میتواند به آنها در اندازهگیری و بهبود ROI در کانالهای مختلف کمک کند.
- خریداران و برنامهریزان رسانه که میخواهند اصول MMM را برای تخصیص مؤثرتر بودجهها درک کنند.
- متخصصان هوش تجاری که بهدنبال بهکارگیری مدلهای آماری در داده بازاریابی هستند.
- مشاوران و متخصصان آژانسها که از مشتریان در تحلیل عملکرد بازاریابی پشتیبانی میکنند.
اصول مدلسازی آمیخته بازاریابی - یادگیری از طریق انجام دادن
-
آشنایی با اصول دوره MMM 06:58
-
آشنایی با بازاریابی 10:11
-
MMM چیست؟ 03:14
-
اهمیت درک کسبوکار 01:06
-
بلوکهای سازنده MMM 01:03
-
بلوک سازنده MMM - اندازهگیری 06:41
-
بلوک سازنده MMM - پیشبینی 00:38
-
بلوک سازنده MMM - بهینهسازی 03:23
-
آزمون اصول MMM None
-
بریف پروژه 03:06
-
مقدمه 00:22
-
ماژولهای MassTer 03:05
-
تحلیل داده و فرایند استاندارد میانصنعتی برای دادهکاوی (CRISP DM) 02:18
-
گردشکار MMM 06:19
-
آزمون گردشکار MMM None
-
چگونه نرمافزار تخصصی MassTer را نصب کنیم؟ 01:47
-
آشنایی با جمعآوری داده 03:26
-
منابع داده 01:40
-
دستهبندیهای داده 01:10
-
دستهبندیهای داده: شاخص کلیدی عملکرد 02:33
-
دستهبندیهای داده: فعالیتهای بازاریابی 02:59
-
دستهبندیهای داده: رسانه 03:06
-
دستهبندیهای داده: عوامل خارجی 01:46
-
بررسی و اعتبارسنجی داده 12:44
-
آزمون جمعآوری و درک داده None
-
گام 1: داده خود را درک و آماده کنید 02:46
-
گام 2: پروژه MassTer خود را راهاندازی کنید 05:12
-
گام 3.1: داده خود را در MassTer سازماندهی کنید 06:49
-
گام 3.2: داده خود را در ساختار گروه MassTer سازماندهی کنید 01:15
-
گام 4: داده خود را بررسی کنید 09:55
-
ماژول Config - مقدمه 02:09
-
ماژول Config - گروهها 05:04
-
ماژول Config - ایجاد Region 03:09
-
ماژول Explore - نمودار 03:04
-
ماژول Explore - مقایسه، ماتریس همبستگی و دوره 02:00
-
ماژول Explore - تابع همبستگی 01:22
-
ماژول Explore - نمودار پراکندگی 01:06
-
مقدمه پردازش داده 02:35
-
مفاهیم اصلی MMM: پردازش داده - متغیرهای تقویمی 01:57
-
مفاهیم اصلی MMM: پردازش داده - متغیرهای پردازششده 06:34
-
مفاهیم اصلی MMM: پردازش داده - پردازش زنجیرهای 03:27
-
آزمون پردازش و تبدیل داده None
-
گام 5: تعریف پارامترهای مدل و متغیرهای کنترلی 05:08
-
ماژول Process: تنظیمات برازش 02:32
-
ماژول Process: متغیرهای تقویمی: دورهای 00:56
-
ماژول Process: متغیرهای تقویمی: روند 00:58
-
ماژول Process: متغیرهای تقویمی: پنجره 01:32
-
ماژول Process: متغیرهای تقویمی: ساختگی 02:44
-
همبستگی 02:07
-
رگرسیون خطی ساده 12:44
-
رگرسیون خطی چندگانه 05:05
-
انتخاب مدل 03:51
-
بهترین شیوههای مدلسازی 09:56
-
آزمون انتخاب و ارزیابی مدلها None
-
گام 6: ایجاد مدل اولیه 05:51
-
گام 7: اعمال تبدیل رسانه 02:50
-
گام 8: ایجاد مدل با تبدیل رسانه 04:14
-
مقدمه ماژول Process 00:28
-
ماژول Process: افت اثر 02:43
-
ماژول Process: بازده نزولی 03:33
-
ماژول Process: تقسیم Region 01:31
-
ماژول Model: راهاندازی متغیرها 03:03
-
ماژول Model: آشنایی با View 05:46
-
ماژول Model: ذخیره، بارگذاری و حذف مدلها 04:19
-
ماژول Model: بررسی Automodeler 03:47
-
ماژول Model: تب Build 09:05
-
مقدمه 01:09
-
سهم 03:59
-
نقطه مرجع 04:25
-
سهم تجمیعی 00:44
-
ROI و MROI 03:43
-
رابطه ROI و سهم 07:48
-
آزمون تفسیر ROI و سهم None
-
گام 9: تفسیر نتایج مدل 07:49
-
ماژول Model: راهاندازی دورههای گروهبندی 02:32
-
ماژول Model: مخارج 03:14
-
ماژول Model: تحلیل 04:42
-
ماژول Model: مقایسه 03:52
-
اصول بهینهسازی 04:41
-
بهینهسازی چگونه کار میکند؟ 06:38
-
آزمون اجرای بهینهسازی None
-
گام 10: پیشنهاد تخصیص بهینه بودجه 07:44
-
ماژول Optimize: ایجاد منحنیها 04:20
-
ماژول Optimize: بهینهسازی 03:56
-
ماژول Optimize: ایجاد گزارشها و مقایسه 04:56
-
اصول پیشبینی 04:47
-
پیشبینی چگونه کار میکند؟ 02:36
-
آزمون اجرای پیشبینی و شبیهسازی None
-
گام 11: ساخت و پیشبینی اثر برنامههای سرمایهگذاری 10:20
-
پیشبینی 06:16
-
گزارشدهی 10:18
-
ارزیابی مفاهیم اصلی MMM None
-
ارزیابی پروژه BookWorm None
-
گام بعدی شما 01:47
مشخصات آموزش
اصول مدلسازی آمیخته بازاریابی - یادگیری از طریق انجام دادن
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/12
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:94
- مدت زمان :05:45:00
- حجم :4.64GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy
آموزش های مرتبط
- زمان: 08:11:21
- تعداد درس: 28
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 03:02:02
- تعداد درس: 14
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 58:00
- تعداد درس: 12
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 11:25:13
- تعداد درس: 94
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 06:58:57
- تعداد درس: 60
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 02:27:39
- تعداد درس: 24
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 09:44:25
- تعداد درس: 67
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 04:52:43
- تعداد درس: 38
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی