Marketing Science in Python
Ein Praxisleitfaden zu kausaler Inferenz, Media-Mix-Modellierung, Preisgestaltung, Prognosen und Kundenanalyse.
Von Hajime Takeda, Mitgründer von Kuwalyst
Im letzten Monat ist der Umsatz während einer Kampagne sprunghaft gestiegen. War die Kampagne dafür verantwortlich, das wärmere Wetter oder ein ausverkauftes Produkt bei einem Wettbewerber? Der Praxisleitfaden Marketing Science in Python zeigt, wie sich Marketingentscheidungen verlässlicher treffen lassen. Er erklärt, wie man Fragen so formuliert, dass eine Analyse sie beantworten kann, wie man die tatsächliche Wirkung einer Kampagne schätzt und wie man mit Modellen und Experimenten über den Einsatz des Mediabudgets entscheidet. Zu jedem Praxiskapitel der Teile 3 bis 6 gehört ein Python-Notebook, das mit öffentlich zugänglichen oder synthetischen Daten arbeitet.
Der Autor Hajime Takeda ist Marketing Scientist und Mitgründer von Kuwalyst. Das Buch erläutert die methodischen Grundlagen des Media Planner: kausale Evidenz als Grundlage für Entscheidungen unter Unsicherheit, die Kalibrierung von Media-Mix-Modellen anhand von Experimentergebnissen und eine nachvollziehbare Herkunft jeder Zahl. Es zeigt, wie wir bei Kuwalyst arbeiten, und Sie können es kostenlos online lesen.
Inhalt
- Einführung: Was Marketing Science ist und wie man Marketingdaten versteht
- Analysen für bessere Entscheidungen: die richtige Frage formulieren, KPIs für die Ursachenanalyse definieren und Ergebnisse verständlich vermitteln
- Kausale Inferenz im Marketing: A/B-Tests, Quasi-Experimente, kausale Wirkungsschätzung mit Zeitreihen, Uplift-Modellierung
- Kundenanalyse: Segmentierung und Customer Lifetime Value (CLV)
- Commercial Analytics: Preisgestaltung, Sortiment und Absatzprognose
- Mediainvestitionen und Optimierung: Media-Mix-Modelle erstellen, Inkrementalitätsexperimente durchführen und die Modelle anhand der Experimentergebnisse kalibrieren
Der vollständige Text ist auf der Website des Buches kostenlos verfügbar, die Notebooks auf GitHub. Das Buch ist auf Englisch.
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