Time, Change, and Decisions for Marketing

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Time, Change, and Decisions for Marketing

Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Science for Marketing"

Instructeurs : A.W. Lukens

Inclus avec

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

3 modules

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

Predict customer behaviors and market trends using advanced analytics.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bayesian Statistics
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Marketing Strategies
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Strategic Decision-Making
Catégorie : Bayesian Network
Catégorie : Customer Engagement
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Customer Retention
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Simulation and Simulation Software
Catégorie : Consumer Behaviour
Catégorie : Decision Making
Catégorie : Data-Driven Marketing
Catégorie : Markov Model
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Marketing Analytics
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Predictive Modeling

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Autoencoders

Détails à connaître

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Évaluations

25 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Data Science for Marketing"

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Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 3 modules dans ce cours

"Time, Change, and Decisions for Marketing" shows how advanced analytics can be used to adapt and optimize marketing strategies in response to evolving market conditions. Unique to this course is the integration of advanced analytics into strategic marketing decision-making, equipping learners with the skills and knowledge to lead data-driven marketing initiatives and coordinate strategies across teams for maximum business impact.

Use Causal Bayesian Networks and Partial Dependence Plots to revolutionize your marketing strategies. This module shows you how to optimize decision-making, understand customer behavior, and visually interpret complex data for strategic marketing insights.

Inclus

7 vidéos7 lectures8 devoirs

7 vidéosTotal 46 minutes

Calculating LTV Changes8 minutes
Bayesian Networks 1: Visualizing Dependencies6 minutes
Bayesian Networks 2: Conditional Probability Tables and Conditional Independence8 minutes
Applying Bayesian Networks: Predicting, Explaining, and Deciding7 minutes
Influence Diagrams6 minutes
Partial Dependence Plots (PDPs)5 minutes
Individual Conditional Expectation (ICE) Plots6 minutes

7 lecturesTotal 166 minutes

A Note About Readings & R-Scripts1 minute
Causal Bayesian Networks60 minutes
R-Scripts - Bayesian Networks10 minutes
Influence Diagrams60 minutes
Partial Dependence Plots and Causal Interpretation15 minutes
R-Scripts - Partial Dependence Plot (PDP)10 minutes
R-Scripts - Individual Conditional Expectation (ICE) Plots10 minutes

8 devoirsTotal 132 minutes

Calculating LTV Changes Quiz15 minutes
Bayesian Networks 1: Visualizing Dependencies Quiz15 minutes
Bayesian Networks 2: Conditional Probability Tables and Conditional Independence Quiz15 minutes
Applying Bayesian Networks: Predicting, Explaining, and Deciding Quiz15 minutes
Influence Diagrams Quiz15 minutes
Partial Dependence Plots (PDPs) Quiz12 minutes
Individual Conditional Expectation (ICE) Plots Quiz15 minutes
Module 1 Graded Quiz30 minutes

Clarify the dynamics of customer behavior and market trends with Dynamic Bayesian Networks. Master time series forecasting and change detection to stay ahead in the ever-evolving marketing landscape, ensuring your strategies remain relevant and effective.

Inclus

7 vidéos5 lectures8 devoirs

7 vidéosTotal 42 minutes

Time and Change7 minutes
Modeling Sudden Changes9 minutes
Simulation Forecasting: Part 18 minutes
Simulation Forecasting: Part 23 minutes
Bass Diffusion Model3 minutes
Bass Diffusion Model Outputs6 minutes
Wrap-Up on Simulation-Based Forecasting4 minutes

5 lecturesTotal 320 minutes

Dynamic Bayesian Networks (DBNs) & Time Series Forecasting120 minutes
R-Scripts - Time Series10 minutes
Change Point Analysis (CPA) & ITSA120 minutes
Simulation Model-Building, Validation, and Optimization60 minutes
Bass Diffusion Modeling10 minutes

8 devoirsTotal 156 minutes

Time and Change Quiz15 minutes
Modeling Sudden Changes Quiz15 minutes
Simulation Forecasting: Part 1 Quiz15 minutes
Simulation Forecasting: Part 2 Quiz15 minutes
Bass Diffusion Model Quiz9 minutes
Bass Diffusion Model Outputs Quiz12 minutes
Wrap-Up on Simulation-Based Forecasting Quiz15 minutes
Module 2 Graded Quiz60 minutes

Optimize marketing and business decision-making with the help of causal forecasting. Learn to model customer journeys, perform what-if analyses, and apply Bayesian inference, equipping you with cutting-edge tools for real-time, data-driven marketing strategies.

Inclus

8 vidéos5 lectures9 devoirs

8 vidéosTotal 50 minutes

State Transition Diagrams3 minutes
Customer Journeys8 minutes
Transition Diagram Calculations6 minutes
What-if Analysis6 minutes
Learning Models From Data6 minutes
Bayesian Inference for a Simplified BTYD Model9 minutes
Reinforcement Learning5 minutes
MAB Testing7 minutes

5 lecturesTotal 165 minutes

Multistate Transition Models45 minutes
R-Script - Markov Modeling10 minutes
Bayes Rule & BTYD Models60 minutes
Multi-Arm Bandit Models and Reinforcement Learning30 minutes
Communicating Analytics Results20 minutes

9 devoirsTotal 297 minutes

State Transition Diagrams Quiz15 minutes
Customer Journeys Quiz15 minutes
Transition Diagram Calculations Quiz15 minutes
What-if Analysis Quiz12 minutes
Learning Models From Data Quiz15 minutes
Bayesian Inference for a Simplified BTYD Model Quiz15 minutes
Reinforcement Learning Quiz15 minutes
MAB Testing Quiz15 minutes
Module 3 Graded Quiz180 minutes

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Instructeurs

A.W. Lukens

University of Colorado System

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