Statistika v marketingu

Přejete si plánovat a realizovat úspěšné a efektivní marketingové kampaně? Pokročilé statistické metody a postupy jsou v posledních letech velmi často používanými nástroji a to nejen při vyhodnocování těchto kampaní, ale i v mnoha dalších oblastech marketingu, obchodu a průmyslu.

Tématem tohoto kurzu je výuka a procvičení statistických metod vhodných pro využití při marketingových analýzách a marketingovém testování.

V průběhu školení jsou jednotlivé metody statistického zpracování dat prezentovány na konkrétních příkladech ve volně šiřitelném programu R a vysvětleny s použitím jen nezbytně nutného matematického a statistického pozadí.

Podrobná osnova kurzu

Tento kurz nabízíme realizovat také formou zakázkového firemního školení v termínu dle dohody s firemním zákazníkem.

Termíny kurzu

Naše kurzy lze absolvovat ONLINE formou v libovolném vypsaném termínu. Naše učebny jsou vybaveny kvalitní audiovizuální technikou, školení vždy přenášíme i ONLINE. V přihlášce prosím uveďte, zda se zúčastníte na školení osobně, nebo zda se zúčastníte ONLINE.

V současné době bohužel nejsou vypsány žádné termíny tohoto kurzu.

Pokud máte zájem o tento kurz a nenašli jste termín, který by Vám vyhovoval, vyplňte a odešlete nám prosím následující poptávku po termínu. Pokusíme se kurz vypsat v termínu, který uvedete, a který bude vyhovovat Vám i dalším zájemcům.
Běžná cena tohoto kurzu je: 12 950.- Kč bez DPH, 12 950.- Kč včetně DPH, délka 3 dny, celkem 15 výukových hodin.

* Název kurzu

* Jméno a příjmení

* Telefon

* E-mail

* Poptávaný termín

Podrobná osnova

Statistický balík R

- Opakování základů práce s R (práce se soubory, operace s vybranými typy proměnných, grafický výstup, práce s knihovnami, řízení běhu programu)

- Integrace R (moduly R v SW třetích stran - PostgreSQL, Tableau)

- Generování dokumentů z R (knitr)

Principy použití parametrické a neparametrické statistiky

Vybrané statistické metody se zaměřením na využití v marketingu

- Filozofie testování hypotéz (základ potřebný pro správnou interpretaci výsledků)

- Principy použití parametrické a neparametrické statistiky (základ potřebný pro správnou volbu metod)

- Zopakování základních statistických postupů (dvouvýběrové testy, analýza rozptylu, lineární regrese, kontingenční tabulky)

- Logistická regrese (nástroj na predikci stavové veličiny, např. response konkrétního zákazníka na email)

- Shluková analýza (nástroj na segmentaci zákazníků)

- Diskriminační analýza (nástroj na predikci stavové veličiny, např. určení zákaznického segmentu u nového zákazníka)

- Hodnocení predikce (ROC, lift/gain - srovnání kvality alternativních predikčních modelů)

- Faktorová analýza (nástroj na poznání skrytých osobnostních charakteristik zákazníků a vytvoření data-based person pro další využití v marketingu)

- Časové řady (nástroj na poznání a predikci vývoje sledovaných ukazatelů v čase)

- Kointegrace v časových řadách (nástroj na poznání nejen korelací, ale i příčinných vztahů mezi časovými řadami a modelování dopadů výkyvů jedné časové řady do dalších, např. modelování dopadu změn v počasí do velikosti průměrné objednávky)

- Analýza bodu zvratu (nástroj na sledování a včasnou reakci na zásadní změny ve vývoji zvolených výkonových ukazatelů)

- Power analýza (např. odhad počtu potřebných testů v rámci A/B testování)

- Bayesovská statistika (principy uplatnění apriorních pravděpodobností ve statistickém rozhodování)

- Analýza přežití (principy práce s tzv. cenzorovanými daty - např. situace, kdy zákazník ještě nenakoupil, ale je již předmětem kampaně, tj. sledujeme dobu do první objednávky)

- Monte Carlo metody, Bootstrap, Jack-knife (využití náhodných čísel ke zpřesňování odhadů, odhady variability)

Procvičení metod na konkrétních příkladech z praxe

Diskuse, dotazy

Doporučené znalosti a návaznosti

Doporučené znalosti:

Účastníci tohoto kurzu by měli mít základní znalost práce se softwarem R a uživatelskou znalost ovládání počítače. Pro pochopení matematického aparátu postačí znalost SŠ matematiky.

Poznámka:

Před absolvováním tohoto kurzu doporučujeme absolvovat některý z těchto předcházejících kurzů:

Statistické zpracování dat v programu "R" - základní kurz

Reference - hodnocení

Jiří Š.
Skvělé školení!