Wie werden sich die Kunden in Zukunft verhalten? Wie hoch wird die Nachfrage nach unseren Produkten und Dienstleistungen sein? Wie viel Bestand sollten wir für die nächste Saison bestellen? Es geht nicht nur darum, vorherzusagen, was die Kunden tun werden, sondern auch zu verstehen, wie ihre Handlungen das zukünftige Verhalten beeinflussen können. In Developing Forecasting Tools with Excel lernen Sie, die grundlegenden Komponenten eines Prognosemodells zu verstehen, ihre eigenen Prognosemodelle zu erstellen und die Leistung von Prognosemodellen zu bewerten. All dies geschieht unter Verwendung von Microsoft Excel, um sicherzustellen, dass die Lernenden ihre Kenntnisse auf ihre eigenen Geschäftsprobleme anwenden können.
Prognosemodelle für Marketingentscheidungen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Grundlagen der Marketinganalyse
Dozent: David Schweidel
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie die notwendigen Komponenten eines Prognosemodells anhand von Mustern in den Verlaufsdaten identifizieren. Sie werden auch in der Lage sein, die Leistung eines Prognosemodells anhand von In-Sample- und Out-of-Sample-Metriken zu bewerten.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
"Meaningful Marketing Insights": Dieser Inhalt wird Lernenden, die den ersten Kurs absolviert haben, vertraut sein; betrachten Sie diesen Teil des Kurses als Wiederholung.
Das ist alles enthalten
6 Videos5 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul geht es um das Management von Kundenwert, Kundengewinnung, Kundenbindung und Marktwert sowie Kundenbewertung. Sie lernen, wie Sie den Kundenwert in seine grundlegenden Komponenten zerlegen können.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 Diskussionsthema
Eine häufige Aufgabe bei der Entwicklung von Prognosemodellen besteht darin, sie zu nutzen, um Entscheidungen bezüglich der Marketing-Mix-Aktivitäten zu treffen. Mit einem Marketing-Mix-Modell können Unternehmen die Wirksamkeit verschiedener Marketingmaßnahmen bewerten. Im Folgenden finden Sie eine Auswahl von Daten für eine beliebte Tiefkühlkostkategorie. Zusätzlich zu den wöchentlichen Umsätzen und Preisen haben wir für die Hauptmarke Informationen darüber, ob das Produkt in der Werbung des Geschäfts (z.B. im Zeitungsrundschreiben) erwähnt wurde und ob das Produkt im Geschäft ausgestellt war. Wir haben auch Informationen über die Preise der Wettbewerber. In diesem Modul werden wir eine Reihe von Regressionsmodellen erstellen, um die Auswirkungen der Aktionen der Marke und der Wettbewerber zu bewerten.
Das ist alles enthalten
4 Lektüren2 Aufgaben1 peer review1 Diskussionsthema
Dozent
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 30. März 2020
Incredibly useful and practical. Professor Schweidel keeps a good pace, and each video is engaging. I have already put everything into practice at work!
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