Applied Marketing Analytics Using R 1st Edition
BRAND: Sage
Trường ĐH, Nhóm, Thư Viện: Gọi 0915920514 để báo giá eBook hosting trên Vital Source hoặc mua Sách In
Tổng quan sách
Phân tích tiếp thị ứng dụng bằng RHoạt động tiếp thị ngày càng dựa vào dữ liệu trong những năm gần đây nhờ các công nghệ mới nổi như AI, tính sẵn có của dữ liệu chi tiết và các công cụ phân tích ngày càng phát triển. Với xu hướng này vẫn tiếp tục, điều quan trọng đối với các nhà tiếp thị ngày nay là phải thoải mái trong việc sử dụng dữ liệu và phương pháp định lượng, đồng thời có nền tảng vững chắc trong việc hiểu và sử dụng phân tích tiếp thị để hiểu rõ hơn, hỗ trợ ra quyết định chiến lược, giải quyết các vấn đề tiếp thị , tối đa hóa giá trị và đạt được thành công. Áp dụng cách tiếp cận thực tế bằng cách sử dụng bộ dữ liệu trong thế giới thực, nghiên cứu điển hình và R (gói thống kê miễn phí), cuốn sách này hỗ trợ sinh viên và người thực hành khám phá một loạt hiện tượng tiếp thị bằng cách sử dụng nhiều công cụ phân tích ứng dụng khác nhau, với sự kết hợp cân bằng. về phạm vi kỹ thuật cùng với lý thuyết và khuôn khổ tiếp thị. Các chương bao gồm mục tiêu học tập, số liệu, bảng biểu và câu hỏi để giúp học tập dễ dàng hơn. Bộ dữ liệu trực tuyến cũng được bao gồm các mã và giải pháp phần mềm (R Markdowns, tệp HTML) để sử dụng cùng với sách cũng như các trang trình bày PowerPoint, hướng dẫn giảng dạy và ngân hàng bài kiểm tra dành cho người hướng dẫn giảng dạy khóa học phân tích tiếp thị. Cuốn sách này là tài liệu đọc cần thiết dành cho những sinh viên tiếp thị trình độ cao và những người hành nghề tiếp thị muốn trở thành những nhà tiếp thị tiên tiến. Tiến sĩ Gokhan Yildirim là Phó Giáo sư Tiếp thị tại Trường Kinh doanh Đại học Imperial, London. Tiến sĩ Raoul V. Kübler là Phó Giáo sư Tiếp thị tại Trường Kinh doanh ESSEC, Paris.
AcknowledgementsAbout the AuthorsOverviewEndorsementsOnline Resources1 IntroductionWhat is marketing analytics about?Getting started with RImporting data to RChapter summaryReferencesFurther reading2 Customer SegmentationCase study: Stratton AE BankingCustomer segmentation as a core function of marketing managementSegmentation approaches and criteriaDistance as a measure of similarityk-means cluster analysisChapter summaryReferences3 Marketing Mix ModellingCase study: FourTexMarketing mix modelling approachModel application with RChapter summaryReferencesAppendix4 Attribution ModellingCase study: KNCIntroductionOverview of attribution modelsModel applications with RChapter summaryReferencesAppendix5 User-Generated Data AnalyticsCase study: Leviev Air IThe potential of user-generated dataDeriving a positioning strategy with the help of UGDUnderstanding the airline choice process with Google Trends dataEnriching insights with the help of airline reviews: a crawling exerciseChapter summaryReferences6 Customer Mindset MetricsCase study: Zanten shampooCustomer mindset metricsModel application with RChapter summaryReferences7 Text MiningCase study: Leviev Air IIThe power of textApplications of text mining in marketingChapter summaryReferences8 Churn Prediction and Marketing Classification Models with Supervised LearningCase study: Logi.TudeCustomer churn and reacquisitionMachine learning and classification modelsLogistic regression modelsDecision tree modelsChapter summaryReferences9 Demand ForecastingCase study: SilverlineWhat is demand forecasting?Demand forecasting approachesModel applications with RChapter summaryReferencesAppendix10 Image AnalyticsIntroductionMarketing applications of image analyticsNeural networksConvolutional neural networksModel application in RChapter summaryReferences11 Data Project Management and General RecommendationsData analytics project stages and issuesData storage and database managementData suitability and data handlingData qualityComputational power and parallelization of tasksData storytelling and visualizationImplementation of analysis results in marketing practiceCritically assess the ethical dimensions of your data analysisChapter summaryReferencesIndex
.svg)