Rozszerzenia modelu – część 2: Zmienne dynamiczne

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Budowanie modeli reakcji w R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

30 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

Pierwszy rozdział zapoznaje cię z podstawowymi zasadami i koncepcjami modeli reakcji rynkowej. Nauczysz się budować proste modele reakcji sprzedażowej dla produktów. Poznasz również teoretyczne i praktyczne różnice między liniowymi i nieliniowymi modelami reakcji sprzedażowej.

Exercise 1: Podstawy modeli reakcji rynku Exercise 2: Dane sprzedaży detalicznej Exercise 3: Analiza danych sprzedażowych Exercise 4: Liniowe modele odpowiedzi Exercise 5: Liniowy model odpowiedzi sprzedażowej Exercise 6: Tworzenie prognoz Exercise 7: Skuteczność predykcji Exercise 8: Nieliniowe modele odpowiedzi Exercise 9: Linearyzacja funkcji nieliniowych Exercise 10: Co wnosi logarytm?

Skuteczna strategia marketingowa łączy wszystkie dostępne narzędzia służące do komunikowania korzyści płynących z produktu. Kluczem jest odpowiednie dobranie tych narzędzi, aby osiągnąć wzrost sprzedaży i realizację celów udziałowych. W drugim rozdziale nauczysz się uwzględniać efekty reklamy i promocji w modelu reakcji sprzedażowej oraz identyfikować strategię marketingową z największym potencjałem sukcesu.

Exercise 1: Rozszerzanie modelu – część 1: zmienne zero-jedynkowe Exercise 2: Zrozumienie zmiennych zero-jedynkowych Exercise 3: Wpływ ekspozycji na sprzedaż Exercise 4: Wpływ wielu zmiennych zero-jedynkowych na sprzedaż Exercise 5: A co z ceną?Exercise 6: Rozszerzenia modelu – część 2: Zmienne dynamiczne

Bieżące ćwiczenie

Exercise 7: Jak tworzyć opóźnienia?Exercise 8: Dodawanie opóźnionych efektów ceny Exercise 9: Więcej opóźnień Exercise 10: Jaka jest wartość dodana?Exercise 11: Ile rozszerzeń jest potrzebnych?Exercise 12: Podsumowanie modelu Exercise 13: Zbędne predyktory Exercise 14: Usuwanie predyktorów Exercise 15: Eliminowanie predyktorów

Firma może odnieść sukces na rynku tylko wtedy, gdy jej produkty mają przewagę konkurencyjną nad ofertą rywali. Aby opracować skuteczną strategię marketingową w środowisku konkurencyjnym, niezbędne jest zrozumienie zależności między działaniami marketingowymi a zachowaniem klientów. W tym rozdziale nauczysz się wyjaśniać wpływ tymczasowych zmian cen na wybór marki przez klientów, stosując logistyczne i probitowe modele reakcji.

Exercise 1: Modele indywidualnego popytu Exercise 2: Zakupy klientów Exercise 3: Podsumowanie danych Exercise 4: Konkurencja Exercise 5: Liniowy model prawdopodobieństwa dla popytu na piwo Exercise 6: Logistyczne modele odpowiedzi Exercise 7: Model logistyczny dla popytu na piwo Exercise 8: Ograniczone prognozy Exercise 9: Średnie efekty krańcowe Exercise 10: Wykresy efektów Exercise 11: Probitowe modele odpowiedzi Exercise 12: Model probitowy dla popytu na piwo Exercise 13: Logistyczny vs. probit Exercise 14: Porównanie modeli

Głównym celem modelowania reakcji jest umożliwienie marketerom oceny efektów ich działań – nie tylko dziś, ale i w przyszłości. Aby przewidzieć ten przyszły zwrot, potrzebny jest prosty, lecz wiarygodny model statystyczny. W ostatnim rozdziale nauczysz się oceniać zdolność predykcyjną logistycznych modeli reakcji.

Exercise 1: Wybór modelu Exercise 2: Rozszerzenie logistycznego modelu reakcji Exercise 3: Podsumowanie modelu Exercise 4: Zasada dewiantności Exercise 5: Eliminowanie predyktorów Exercise 6: Wyniki predykcyjne Exercise 7: Klasyfikacje Exercise 8: Pomyłki modelu Exercise 9: Krzywe ROC Exercise 10: Walidacja modelu Exercise 11: Filtrowanie danych Exercise 12: Trenowanie modelu Exercise 13: Testowanie na danych spoza próby Exercise 14: Podsumowanie