Les spécialistes du marketing étant appelés à devenir les plus grands utilisateurs de données au sein de l'entreprise, il est nécessaire de donner un sens à la diversité des données que l'entreprise recueille sur les consommateurs. Les enquêtes, l'historique des transactions et les relevés de facturation peuvent tous donner un aperçu du comportement futur des consommateurs, à condition qu'ils soient interprétés correctement. Dans Introduction à l'analyse marketing, nous présentons les outils dont les apprenants auront besoin pour convertir les données brutes en informations marketing. Les exercices inclus sont réalisés à l'aide de Microsoft Excel, ce qui garantit que les apprenants disposent des outils dont ils ont besoin pour extraire des informations des données dont ils disposent. Le cours permet aux apprenants de se familiariser avec des outils essentiels, notamment l'analyse exploratoire des données, ainsi que les méthodes de régression qui peuvent être utilisées pour étudier l'impact de l'activité marketing sur les données globales (par exemple, les ventes) et sur les données de choix au niveau individuel (par exemple, les choix de marque).
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Des informations marketing significatives
Ce cours fait partie de Spécialisation Fondements de l'analyse marketing
Instructeur : David Schweidel
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Inclus avec 
(281 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistiques descriptives de base
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Microsoft Excel
- Catégorie : Marketing
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4 devoirs
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module, les étudiants seront présentés à l'instructeur, le Dr. David Schweidel, et auront une vue d'ensemble du cours.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 sujet de discussion
Les modules 2 et 3 se concentrent sur l'identification des statistiques descriptives appropriées (mesures de tendance centrale et de dispersion) pour différents types de données, ainsi que sur le recodage des données à l'aide des commandes de référence pour les préparer à l'analyse. En outre, vous manipulerez et résumerez les données à l'aide de tableaux croisés dynamiques dans Excel, produirez des visualisations appropriées en fonction du type de données analysées, et interpréterez les statistiques et les visualisations pour tirer des conclusions afin de répondre à des questions pertinentes en matière de marketing.
Inclus
4 vidéos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Les modules 2 et 3 se concentrent sur l'identification des statistiques descriptives appropriées (mesures de tendance centrale et de dispersion) pour différents types de données, ainsi que sur le recodage des données à l'aide des commandes de référence pour les préparer à l'analyse. En outre, vous manipulerez et résumerez les données à l'aide de tableaux croisés dynamiques dans Excel, produirez des visualisations appropriées en fonction du type de données analysées, et interpréterez les statistiques et les visualisations pour tirer des conclusions afin de répondre à des questions pertinentes en matière de marketing.
Inclus
5 vidéos3 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Dans ce module, il vous sera demandé de déterminer le type de régression approprié pour différents types de données marketing et d'effectuer une analyse de régression pour évaluer l'impact des actions marketing sur les résultats d'intérêt, tels que les ventes, le trafic et les choix de marque. Il vous sera également demandé d'interpréter les résultats de la régression pour comprendre la performance globale du modèle et l'importance des différents prédicteurs, ainsi que de faire des prédictions à l'aide du modèle de régression approprié.
Inclus
4 vidéos2 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Ce dernier module fait le lien entre les résultats de l'analyse de régression et les décisions marketing. Vous apprendrez à construire des outils qui permettent aux utilisateurs d'évaluer les résultats basés sur différentes décisions marketing, ainsi que de caractériser le degré d'incertitude des résultats basés sur les décisions marketing sélectionnées.
Inclus
2 vidéos3 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
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