Маркетолог-аналитик
Принимайте решения на основе data-driven подхода. Прогнозируйте поведение клиентов и визуализируйте результаты. Выстраивайте сквозную аналитику в компании с нуля
Описание:
Data-driven маркетинг
Data-driven — это стратегия принятия решений, основанная на данных. Сначала данные собирают, потом интерпретируют,
а затем — строят план действий по результатам исследований. Аналитика отвечает на важные вопросы маркетинга: почему клиенты покупают или не покупают, сколько денег вкладывать в рекламу, как измерять её эффективность, что делать на сайте, в продажах, логистике и как внедрять изменения — вручную или автоматизировать.
Маркетолог-аналитик
Маркетолог-аналитик — это профессионал на стыке двух сфер: он оценивает данные о целевой аудитории и клиентах компании и ищет маркетинговые пути для роста и оптимизации ресурсов. Для специалистов крупных и средних компаний пришла пора использовать аналитические инструменты. Эра исполнительного маркетинга завершается, начался переход в стратегический data-driven маркетинг. Интуитивный человеческий подход совсем скоро заменят точные цифровые решения.
Чему научитесь на курсе
- Выстраивать сквозную аналитику, внедрять культуру работы с данными и оценивать окупаемость каждого рекламного канала
- Обрабатывать данные, анализировать большие объёмы данных и оптимизировать мощности с помощью языка R или Python на выбор
- Визуализировать результаты, делать наглядные отчёты для оперативного принятия решений, основанных на данных
Программа курса:
Построение сквозной аналитики
Узнаете, как правильно оценить эффективность рекламы, какие рекламные каналы приносят деньги, а какие только тратят бюджет, сколько компания реально заработала за время продвижения.
- Обзор шагов: воронка продаж и её метрики
- Привлечение. Запуск рекламы. Метрики. Системы веб-аналитики
- Взаимодействие отдела маркетинга и отдела продаж. CRM. Коллтрекинг
- Продуктовый маркетинг, инструменты возврата клиентов, юнит-экономика
- RFM-анализ, программа лояльности
- Практика на кейсах
- Сдача итогового проекта
Исследование данных в R
Научитесь решать рабочие задачи эффективным и воспроизводимым способом — писать код для повторного использования, автоматизировать создание отчётов. Попрактикуетесь в работе с основными пакетами R для работы с данными, создания графиков и выполнения статистического анализа.
- Базовые принципы программирования
- Основы R
- Работа с наборами данных
- Визуализация в R
- Продвинутая визуализация в R
- Исследовательский анализ данных в R
- Основы прогнозирования в R
- Создание и использование моделей в R
- Практическое задание и его разбор
- Консультация по итоговому проекту
Исследование данных в Python
Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовать это на языке Python.
- Основы Python и Git (арифметика)
- Базовые типы данных и циклы
- Функции и классы
- Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
- Python для анализа данных: numpy и scipy
- Python для анализа данных: pandas
- Основные библиотеки для подключения к БД из Python
- Инструменты matplotlib, seaborn для визуализации
- Выбор способа визуализации под задачу
Визуализация в Power BI
Сможете определять ключевые продуктовые метрики без программирования, создавать дашборды. Поймёте, как оптимизировать воронку продаж и улучшать клиентский опыт.
- Загрузка и преобразование данных
- Моделирование и анализ данных
- Визуализация данных. Работа с отчётами
- Публикация данных и совместная работа с отчётами
- Тематические воркшопы по специализациям
Работа аналитика в компании
Разберётесь, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.
- Метрики продукта
- Финансовые метрики
- Маркетинговые метрики
- Иерархия метрик
- Сбор требований и разработка отчётности
- Формулирование гипотез
- Дизайн тестов, проведение и анализ
- Разработка отчётности