With marketers are poised to be the largest users of data within the organization, there is a need to make sense of the variety of consumer data that the organization collects. Surveys, transaction histories and billing records can all provide insight into consumers’ future behavior, provided that they are interpreted correctly. In Introduction to Marketing Analytics, we introduce the tools that learners will need to convert raw data into marketing insights. The included exercises are conducted using Microsoft Excel, ensuring that learners will have the tools they need to extract information from the data available to them. The course provides learners with exposure to essential tools including exploratory data analysis, as well as regression methods that can be used to investigate the impact of marketing activity on aggregate data (e.g., sales) and on individual-level choice data (e.g., brand choices).
To successfully complete the assignments in this course, you will require Microsoft Excel. If you do not have Excel, you can download a free 30-day trial here: https://products.office.com/en-us/try
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Foundations of Marketing Analytics
Meaningful Marketing Insights
von
Über diesen Kurs
4.4
124 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
Basic Descriptive StatisticsData AnalysisMicrosoft ExcelMarketing
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Woche
11 Stunde zum Abschließen
Meet Dr. Schweidel & Course Overview
In this module, students will be introduced to the instructor, Dr. David Schweidel and get and overview of the course.
1 Video (Gesamt 3 min), 2 Lektüren
1 Video
2 Lektüren
Getting Started10m
A Note About Exercises & Quizzes10m
Woche
22 Stunden zum Abschließen
Exploring your Data with Visualization and Descriptive Statistics, Part 1
Modules 2 and 3 focus on identifying appropriate descriptive statistics (measures of central tendency and dispersion) for different types of data, as well as recoding data using reference commands to prepare it for analysis. Additionally, you will manipulate and summarize data using pivot tables in Excel, produce visualizations that are appropriate based on the type of data being analyzed, and interpret statistics and visualizations to draw conclusions to address relevant marketing questions.
4 Videos (Gesamt 43 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
Course Goals & Example 2: Performing Arts Centers8m
Organizing Data10m
The Motion Picture Industry12m
3 Lektüren
How Companies Learn Your Secrets10m
Big Data in the Big Apple10m
Motion Picture Industry Example Data Set10m
1 praktische Übung
Module 2 Quiz25m
Woche
32 Stunden zum Abschließen
Exploring your Data with Visualization and Descriptive Statistics, Part 2
Modules 2 and 3 focus on identifying appropriate descriptive statistics (measures of central tendency and dispersion) for different types of data, as well as recoding data using reference commands to prepare it for analysis. Additionally, you will manipulate and summarize data using pivot tables in Excel, produce visualizations that are appropriate based on the type of data being analyzed, and interpret statistics and visualizations to draw conclusions to address relevant marketing questions.
5 Videos (Gesamt 48 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
Displaying Conditional Distributions4m
Analyzing Qualitative Variables3m
Steps in Constructing Histograms11m
Common Descriptive Statistics for Quantitative Data14m
3 Lektüren
Giving Viewers What They Want10m
Why Personalization is Key for Content Marketing5m
Assignment: Survey Analysis Assignment25m
1 praktische Übung
Module 3 Quiz30m
Woche
42 Stunden zum Abschließen
Regression Analysis for Marketing Data
In this module, you will be asked to determine the appropriate type of regression for different types of marketing data and will perform regression analysis to assess the impact of marketing actions on outcomes of interest, such as sales, traffic, and brand choices. You will also be asked to interpret regression output to understand overall model performance and importance of different predictors, as well as make predictions using the appropriate regression model.
4 Videos (Gesamt 41 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
Introduction to Customer Analytics10m
Customer Choices Drive Business Decisions9m
Illustrating Customer Analytics in Excel11m
2 Lektüren
How to Find Your Most Valuable Customers20m
Assignment: Customer Acquisition Example25m
1 praktische Übung
Module 4 Quiz25m
50%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
20%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Top-Bewertungen
Excellent course! Very hands on with right level of theory and application. Prof. Schweidel is obviously an expert in this field.
This course went in depth into some excel functions used for analyzing sales and marketing data, really thought it was useful.
Dozent
David Schweidel
Associate Professor of MarketingGoizueta Business School
Über Emory University
Emory University, located in Atlanta, Georgia, is one of the world's leading research universities. Its mission is to create, preserve, teach and apply knowledge in the service of humanity.
Über die Spezialisierung Foundations of Marketing Analytics
In this specialization you will learn how to:
• Find, extract, organize and describe data to support business decisions
• Identify, quantify and interpret relationships between variables
• Derive customer insights from your data
• Develop spreadsheet models to analyze data, evaluate risk and optimize business decisions
• Present and justify a course of action to management
The capstone project will give you an opportunity to apply what has been covered in the specialization to solve a marketing analytics problem.
Häufig gestellte Fragen
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