У сучасному маркетингу прийняття рішень на основі даних є критично важливим, оскільки бізнес зараз, як ніколи, потребує ефективних рішень і обґрунтованих відповідей на питання про те, як оптимально розподілити маркетинговий бюджет, які канали приносять найбільшу віддачу і яким буде ефект від майбутніх кампаній. Marketing Mix Modeling (MMM) – це підхід, що дозволяє аналізувати вплив різних маркетингових каналів на продажі чи інші бізнес KPIs, використовуючи методи Data Science. На лекції ми розглянемо, як компанії можуть застосовувати MMM для підвищення ефективності своїх маркетингових стратегій, оптимізації витрат і зростання прибутку.
Команда Центру Професійного Розвитку Європейської Бізнес Асоціації спільно з Яною Фаренюк запрошують вас взяти участь в Online-лекції: Marketing Mix Modeling: як Data Science допомагає підвищити ефективність маркетингової діяльності бізнесу.
Спікерка: Яна Фаренюк, докторка філософії з економіки. Провідний фахівець з аналізу даних, машинного навчання та Data Science, маркетингових досліджень. Викладачка Київського національного університету імені Тараса Шевченка, American University Kyiv, Інституту післядипломної освіти. Керівник MADLAB — аналітичного юніту RAZOM GROUP, що створює data–based рішення, а також розробляє продукти і сервіси безпосередньо під потреби клієнтів для забезпечення комплексного супроводу бізнесу і оптимізації їх маркетингової діяльності. Має 10-річний досвід роботи з Data Science, 8 з яких в сфері медіа та маркетингу. Реалізувала більше 100 успішних проектів з математичного моделювання та машинного навчання для українських та міжнародних клієнтів в ключових категоріях ринку, а саме: фармацевтична індустрія, офлайн та онлайн ритейл, FMCG, телеком, фінанси та e-commerce.
Питання для обговорення:
- Що таке Marketing Mix Modeling (МММ)?
- Як МММ може бути корисним бізнесу?
- Які проблеми та задачі вирішує MMM у маркетингу?
- Особливості застосування MMM (процес, фактори, розробка моделі).
- Реальні приклади успішного впровадження MMM та результати різноманітних компанії після використання моделей.
- Виклики та обмеження.
- Рекомендації щодо використання МММ.
