本课程向学生介绍营销解析,这是一种以数据为导向的方法,用于解决现实世界中的营销问题。它涵盖四个关键领域:因果分析(识别营销干预中的因果关系)、预测建模和 AI(使用 Machine Learning 预测客户行为)、社交媒体分析(通过文本和 Networking 分析从在线消费者互动中提取洞察力)以及消费者需求和偏好分析(估计偏好、需求和客户终身价值)。学生将获得使用 Python 分析各种数据源、应用高级解析技术和生成可行见解的实践经验,以支持战略性营销决策。

在营销中应用数据分析
本课程是 商业分析 专项课程 的一部分

位教师:Unnati Narang
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
在第一个 Modulation 中,我们将讨论营销中的分析,并深入探讨分析的重要工具--因果分析。首先,我们将全面介绍解析对营销人员至关重要的原因,包括各种类型的数据、在营销中应用解析的过程以及不同类型的解析。然后,我们将深入探讨因果分析。
涵盖的内容
14个视频7篇阅读材料2个作业1个讨论话题1个插件
在本模块中,我们将探讨人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 如何改变营销实践--从预测客户行为到实现大规模超级个性化。我们将研究 Pred 预测的基本原理、如何构建机器学习模型,以及 Large Language Model (LLM) 等工具的进步如何在细分、市场研究和客户维系等领域释放出新的能力。您还将了解 AI Deployment 的权衡和道德规范,包括 Bias、透明度和隐私方面的考虑。
涵盖的内容
8个视频2篇阅读材料1个作业
在本模块中,我们将探讨如何理解用户和公司在网上产生的大量非结构化内容--从产品评论和社交媒体帖子到问答主题和公司产生的促销活动。您将学习如何预处理文本,使用情感分析和主题建模等工具提取洞察力,并执行社交网络分析以了解影响力和参与度。我们还将研究不同类型的内容--用户生成的、公司生成的和 AI 生成的--如何塑造品牌认知和驱动消费者行为,同时还将讨论诸如错误信息、Bias 和虚假评论等道德挑战。
涵盖的内容
11个视频2篇阅读材料1个作业1次同伴评审
本 Modulation 介绍了解消费者偏好和预测需求的数据驱动工具。您将学习如何细分客户、评估客户的长期价值,并应用联合分析等选择建模技术来评估哪些产品功能最重要。我们还将介绍客户终身价值 (CLV)、如何计算客户终身价值以及客户终身价值如何指导在获取和保留客户方面的投资。该 Modulation 强调了增量在流失预测和营销活动评估中日益增长的重要性。
涵盖的内容
8个视频4篇阅读材料1个作业1个插件
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
攻读学位
课程 是 University of Illinois Urbana-Champaign提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册,您已完成的课程可计入您的学位学习,您的学习进度也可随之转移。
位教师

人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

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Jennifer J.

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Chaitanya A.
学生评论
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已于 Jul 6, 2020审阅
If the peer reviews were done faster it would be better
已于 Nov 2, 2019审阅
it was a perfect course , which gave me the full picture of how to make a marketing testing and evaluation
已于 Jan 3, 2021审阅
Very informative. Good beginning to start the journey into analytics for marketers.
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