| |||||
Strona główna > opis książki
• polskie
• Zamów informacje o nowościach z wybranego tematu • kontakt |
ANALIZA MARKETINGOWA PRAKTYCZNE TECHNIKI Z WYKORZYSTANIEM ANALIZY DANYCH I NARZĘDZI EXCELAWINSTON W.L.wydawnictwo: ONE PRESS, 2019, wydanie Icena netto: Analiza
marketingowa Praktyczne techniki z
wykorzystaniem analizy danych i narzędzi Excela Specjaliści w dziedzinie marketingu coraz częściej sięgają po wyrafinowane metody analizy. Obecnie firmy są zalewane ogromną ilością danych - skorzystanie z płynącej z nich wiedzy jest znakomitą szansą na poprawę kondycji przedsiębiorstwa. W tym celu trzeba dane zebrać, przetworzyć i poddać analizie. Potrzebne więc są narzędzia, najlepiej proste w użytkowaniu i powszechnie znane. Takim właśnie narzędziem jest arkusz kalkulacyjny MS Excel - potężna i wszechstronna aplikacja, dzięki której nawet bez specjalistycznej wiedzy można wykonać profesjonalną analizę marketingową i zdobyć mnóstwo przydatnych informacji. Ta książka powstała na bazie autorskiego kursu analizy marketingowej dla słuchaczy studiów MBA. Pokazuje, jak wykorzystywać Excela do modelowania danych i pozyskiwania wiedzy niezbędnej do kreowania skutecznego marketingu w firmie. Niemal wszystkie pojęcia wyjaśniono na przykładach, a sposób wykonania ćwiczeń pokazano krok po kroku. Do książki dołączono pliki z danymi i rozwiązaniami zadań. Dowiesz się, jak przetwarzać dane za pomocą wykresów, wyznaczać krzywe popytu, prowadzić analizę skupień w segmentach rynku oraz tworzyć indywidualne modele danych i prognozować wpływ akcji marketingowych na wzrost sprzedaży. Oznacza to, że aby zdobyć umiejętności analizy marketingowej, potrzebujesz tylko tego podręcznika i Excela! W tej książce między innymi: analiza danych marketingowych opracowywanie strategii najbardziej zyskownych wycen wykorzystywanie narzędzi prognostycznych analiza łączona i analiza wyborów dyskretnych pomiar skuteczności wydatków na reklamę analiza danych z mediów społecznościowych Wyrafinowane analizy biznesowe? Potrzebujesz tylko Excela! Wayne Winston jest utytułowanym i wielokrotnie nagradzanym wykładowcą akademickim z ogromnym doświadczeniem. Napisał 25 artykułów i kilkanaście książek. Wykładał modelowanie danych za pomocą Excela, a także doradzał wielu różnym instytucjom, między innymi US Army, US Navy, Broadcom, Cisco, Intel, Pfizer, Eli Lilly, Ford, GM, PWC, Microsoft, IAC, Deloitte Consulting, Booz Allen Hamilton, QAS, eBay, Dallas Mavericks i New York Knicks. O autorze 15 O korektorze merytorycznym 15 Podziękowania 16 Wprowadzenie 17 CZĘŚĆ I. PRZETWARZANIE DANYCH MARKETINGOWYCH W EXCELU 23 Rozdział 1. Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych 25 Analiza sprzedaży w sklepach Buduj z nami 25 Analiza sprzedaży w cukierni Słodka Chwila 34 Analiza zależności sprzedaży od cech demograficznych 40 Pobieranie danych z tabeli przestawnej za pomocą funkcji WEŹDANETABELI 44 Podsumowanie 45 Ćwiczenia 45 Rozdział 2. Przetwarzanie danych marketingowych za pomocą wykresów Excela 47 Wykres kombi 48 Upiększanie wykresu kolumnowego za pomocą obrazu produktu 50 Dodawanie do wykresu etykiet i tabeli danych 52 Ilustrowanie wyników ankiety za pomocą wykresu przestawnego 53 Tworzenie wykresów automatycznie się aktualizujących po dodaniu nowych danych 56 Tworzenie wykresów z dynamicznymi elementami 57 Tworzenie miesięcznych rankingów sprzedawców 59 Kontrolowanie danych na wykresie za pomocą pól wyboru 61 Wyświetlanie wielu serii danych za pomocą miniaturowych wykresów 63 Tworzenie tygodniowych raportów sprzedaży z użyciem funkcji WEŹDANETABELI 66 Podsumowanie 69 Ćwiczenia 70 Rozdział 3. Przetwarzanie danych marketingowych za pomocą funkcji Excela 71 Prezentowanie danych za pomocą histogramów 72 Przetwarzanie danych marketingowych za pomocą funkcji statystycznych 76 Podsumowanie 88 Ćwiczenia 89 CZĘŚĆ II. WYCENIANIE 91 Rozdział 4. Wyznaczanie krzywej popytu i optymalizacja ceny za pomocą dodatku Solver 93 Wyznaczanie liniowej i potęgowej krzywej popytu 93 Optymalizacja ceny za pomocą dodatku Solver 97 Wycenianie na podstawie subiektywnej krzywej popytu 102 Wycenianie kilku produktów za pomocą dodatku SolverTable 105 Podsumowanie 109 Ćwiczenia 109 Rozdział 5. Sprzedaż wiązana 111 Po co wiązać produkty? 111 Określanie metodą ewolucyjną optymalnych cen w sprzedaży wiązanej 114 Podsumowanie 120 Ćwiczenia 121 Rozdział 6. Strategia cen nieliniowych 125 Krzywa popytu a gotowość do zapłaty 126 Maksymalizacja zysku w strategii cen nieliniowych 127 Podsumowanie 132 Ćwiczenia 132 Rozdział 7. Strategia śmietanki cenowej 135 Obniżanie cen w miarę upływu czasu 135 Po co są wyprzedaże? 138 Podsumowanie 141 Ćwiczenia 141 Rozdział 8. Zarządzanie przychodem 143 Szacowanie popytu i segmentacja klientów 144 Działanie w warunkach niepewności 149 Przeceny 151 Podsumowanie 154 Ćwiczenia 154 CZĘŚĆ III. PROGNOZOWANIE 157 Rozdział 9. Regresja liniowa i korelacja 159 Regresja liniowa 159 Analizowanie zależności liniowych za pomocą współczynnika korelacji 166 Podsumowanie 170 Ćwiczenia 170 Rozdział 10. Prognozowanie sprzedaży z wykorzystaniem regresji wielorakiej 173 Wprowadzenie do regresji wielorakiej 174 Analiza regresji za pomocą dodatku Analysis ToolPak 175 Interpretacja wyników regresji 177 Niezależne zmienne jakościowe w regresji 181 Modelowanie nieliniowości i interakcji 186 Sprawdzanie poprawności założeń w regresji wielorakiej 189 Wielokrotna współliniowość 196 Weryfikacja analizy regresji 198 Podsumowanie 200 Ćwiczenia 201 Rozdział 11. Prognozowanie z uwzględnieniem przypadków szczególnych 203 Zbudowanie podstawowego modelu 203 Podsumowanie 211 Ćwiczenia 212 Rozdział 12. Modelowanie trendów i sezonowości sprzedaży 213 Wygładzanie danych i eliminowanie sezonowości za pomocą średniej ruchomej 213 Model addytywny z trendami i sezonowością 215 Model multiplikatywny z trendami i sezonowością 217 Podsumowanie 220 Ćwiczenia 221 Rozdział 13. Prognozowanie sprzedaży metodą proporcji średnich ruchomych 223 Metoda średnich ruchomych 223 Metoda proporcji średnich ruchomych i dane miesięczne 226 Podsumowanie 226 Ćwiczenia 226 Rozdział 14. Metoda Wintersa 227 Definicje parametrów w metodzie Wintersa 227 Inicjalizacja metody Wintersa 228 Określenie parametrów wygładzających 229 Prognozowanie wartości 231 Średni bezwzględny błąd procentowy 232 Podsumowanie 232 Ćwiczenia 233 Rozdział 15. Prognozowanie sprzedaży z wykorzystaniem sieci neuronowych 235 Regresja i sieci neuronowe 235 Zastosowania sieci neuronowych 236 Prognozowanie sprzedaży za pomocą sieci neuronowej 238 Prognozowanie liczby mil lotniczych za pomocą sieci neuronowej 243 Podsumowanie 243 Ćwiczenia 244 CZĘŚĆ IV. CZEGO CHCĄ KLIENCI? 245 Rozdział 16. Analiza łączona 247 Produkty, atrybuty i poziomy 247 Pełna analiza łączona 249 Tworzenie profili produktów za pomocą dodatku Solver 255 Utworzenie symulatora rynku 258 Inne formy analizy łączonej 261 Podsumowanie 262 Ćwiczenia 262 Rozdział 17. Regresja logistyczna 265 Dlaczego regresja logistyczna jest ważna? 266 Model regresji logistycznej 268 Szacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa w regresji logistycznej 269 Formułowanie i testowanie hipotez w regresji logistycznej za pomocą dodatku StatTools 272 Regresja logistyczna i dane statystyczne 276 Podsumowanie 277 Ćwiczenia 278 Rozdział 18. Analiza wyborów dyskretnych 281 Teoria użyteczności losowej 282 Analiza dyskretnych wyborów rodzajów czekolady 283 Analiza wyborów dyskretnych z uwzględnieniem ceny produktu i wartości marki 286 Dynamiczne zmiany cen w analizie wyborów dyskretnych 292 Założenie niezależności od alternatyw nieistotnych 293 Wybory dyskretne i elastyczność ceny 294 Podsumowanie 295 Ćwiczenia 296 CZĘŚĆ V. WARTOŚĆ KLIENTA 301 Rozdział 19. Wyznaczanie życiowej wartości klienta 303 Podstawowy szablon wartości klienta 303 Analizowanie wrażliwości modelu za pomocą tabeli dwukierunkowej 305 Formuła mnożnika wartości klienta 306 Zmienne zyski 307 Wartość klienta - przypadek DirecTV 308 Szacowanie prawdopodobieństwa, że klient jest wciąż aktywny 309 Rozszerzenie podstawowego modelu wartości życiowej klienta 309 Podsumowanie 310 Ćwiczenia 310 Rozdział 20. Wyznaczanie wartości przedsięwzięcia na podstawie wartości klienta 313 Podręcznik wyceniania przedsięwzięcia 313 Wycenianie przedsięwzięcia na podstawie wartości klienta 314 Ocenianie wrażliwości modelu za pomocą tabeli jednokierunkowej 317 Określanie rynkowej wartości firmy na podstawie wartości klienta 318 Podsumowanie 318 Ćwiczenia 318 Rozdział 21. Wartość klienta, symulacja Monte Carlo i podejmowanie decyzji marketingowych 321 Określanie wartości klienta za pomocą łańcucha Markova 321 Prognozowanie powodzenia akcji marketingowej za pomocą symulacji Monte Carlo 326 Podsumowanie 331 Ćwiczenia 331 Rozdział 22. Lokowanie zasobów marketingowych w utrzymywanie i pozyskiwanie klientów 335 Modelowanie wydatków na utrzymywanie i pozyskiwanie klientów 336 Podstawowy model optymalizacji wydatków na utrzymywanie i pozyskiwanie klientów 338 Ulepszenie podstawowego modelu 339 Podsumowanie 341 Ćwiczenia 342 CZĘŚĆ VI. SEGMENTACJA RYNKU 345 Rozdział 23. Analiza skupień 347 Grupowanie miast 348 Segmentacja rynku w analizie łączonej 354 Podsumowanie 358 Ćwiczenia 358 Rozdział 24. Filtrowanie zespołowe 359 Filtrowanie zespołowe według użytkownika 359 Filtrowanie zespołowe według elementu 363 Porównanie filtrowania zespołowego według elementu i według użytkownika 365 Konkurs Netfliksa 366 Podsumowanie 366 Ćwiczenia 366 Rozdział 25. Segmentacja rynku z wykorzystaniem drzewa decyzyjnego 369 Drzewa decyzyjne 369 Budowanie drzewa decyzyjnego 370 Przycinanie drzewa i metoda CART 374 Podsumowanie 375 Ćwiczenia 375 CZĘŚĆ VII. PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY NOWEGO PRODUKTU 377 Rozdział 26. Prognozowanie sprzedaży nowego produktu za pomocą krzywej S 379 Interpretacja krzywej S 379 Dopasowywanie krzywej Pearla 381 Uwzględnianie sezonowości w dopasowywaniu krzywej S 383 Dopasowywanie krzywej Gompertza 384 Porównanie krzywych Pearla i Gompertza 387 Podsumowanie 388 Ćwiczenia 388 Rozdział 27. Model dyfuzji Bassa 391 Wprowadzenie do modelu Bassa 391 Dopasowywanie modelu Bassa 392 Prognozowanie sprzedaży nowego produktu za pomocą modelu Bassa 394 Urealnienie danych o zamiarach klientów 397 Symulowanie sprzedaży nowego produktu za pomocą modelu Bassa 398 Modyfikacje modelu Bassa 399 Podsumowanie 400 Ćwiczenia 401 Rozdział 28. Prognozowanie okresu sprzedaży produktu z wykorzystaniem zasady kopernikańskiej 403 Zasada kopernikańska 403 Szacowanie pozostałego czasu życia produktu 405 Podsumowanie 405 Ćwiczenia 406 CZĘŚĆ VIII. SPRZEDAŻ DETALICZNA 407 Rozdział 29. Analiza koszyka zakupów i winda sprzedażowa 409 Wyliczanie windy sprzedażowej dwóch produktów 409 Wyliczanie trzykierunkowej windy sprzedażowej 413 Rozwiane mity o eksploracji danych 416 Optymalizacja rozmieszczenia produktów na podstawie wartości windy sprzedażowej 416 Podsumowanie 419 Ćwiczenia 419 Rozdział 30. Analiza RFM i optymalizacja bezpośrednich kampanii wysyłkowych 421 Analiza RFM 421 Historia udanego zastosowania analizy RFM 427 Optymalizacja bezpośrednich kampanii wysyłkowych za pomocą dodatku Solver 427 Podsumowanie 428 Ćwiczenia 429 Rozdział 31. Model SCAN*PRO i jego odmiany 431 Wprowadzenie do modelu SCAN*PRO 431 Modelowanie sprzedaży batoników 432 Prognozowanie sprzedaży oprogramowania 434 Podsumowanie 439 Ćwiczenia 439 Rozdział 32. Optymalizacja przestrzeni na półkach i zasobów sprzedażowych 441 Określenie zależności pomiędzy akcjami marketingowymi a sprzedażą 441 Modelowanie zależności wyników sprzedaży od aktywności przedstawicieli handlowych 442 Optymalizacja aktywności handlowej 446 Określanie przestrzeni na półkach w supermarkecie przy użyciu krzywej Gompertza 449 Podsumowanie 449 Ćwiczenia 450 Rozdział 33. Prognozowanie sprzedaży na podstawie kilku punktów danych 451 Prognozowanie przychodu z filmu 451 Modyfikacja modelu w celu podniesienia dokładności prognozy 453 Prognozowanie przychodu na podstawie danych z trzech tygodni 455 Podsumowanie 457 Ćwiczenia 457 CZĘŚĆ IX. REKLAMA 459 Rozdział 34. Ocena skuteczności wydatków na reklamę 461 Model Adstock 461 Inny model oceny skuteczności wydatków na reklamę 464 Optymalizacja wydatków na reklamę: kampanie pulsujące i ciągłe 466 Podsumowanie 469 Ćwiczenia 469 Rozdział 35. Modele wyboru mediów reklamowych 471 Liniowy model wyboru mediów 472 Upusty ilościowe 474 Wybór mediów przy użyciu metody Monte Carlo 476 Podsumowanie 480 Ćwiczenia 480 Rozdział 36. Reklamy PPC w Internecie 483 Definicja reklamy PPC 483 Modelowanie zysków z reklam PPC 485 Aukcje Google Ads 486 Optymalizacja stawki za kliknięcie przy użyciu symulatora 489 Podsumowanie 489 Ćwiczenia 490 CZĘŚĆ X. NARZĘDZIA DO BADANIA RYNKU 491 Rozdział 37. Analiza głównych składowych 493 Definicja analizy głównych składowych 493 Kombinacja liniowa, wariancja i kowariancja 494 Szczegóły analizy głównych składowych 500 Inne zastosowania analizy głównych składowych 506 Podsumowanie 507 Ćwiczenia 508 Rozdział 38. Skalowanie wielowymiarowe 509 Dane o podobieństwie produktów 509 Skalowanie wielowymiarowe odległości między miastami 510 Skalowanie wielowymiarowe danych o produktach śniadaniowych 515 Określenie idealnego punktu 518 Podsumowanie 522 Ćwiczenia 522 Rozdział 39. Algorytmy klasyfikacyjne: naiwny klasyfikator Bayesa i analiza dyskryminacyjna 525 Prawdopodobieństwo warunkowe 526 Twierdzenie Bayesa 527 Naiwny klasyfikator Bayesa 529 Liniowa analiza dyskryminacyjna 534 Weryfikacja modelu 538 Niezwykłe zalety klasyfikatora Bayesa 538 Podsumowanie 539 Ćwiczenia 539 Rozdział 40. Jednoczynnikowa analiza wariancji 541 Sprawdzanie, czy średnie grupowe się różnią 542 Przykład jednoczynnikowej analizy wariancji 542 Rola wariancji w analizie jednoczynnikowej 544 Prognozowanie danych z wykorzystaniem jednoczynnikowej analizy wariancji 545 Kontrasty 546 Podsumowanie 548 Ćwiczenia 549 Rozdział 41. Dwuczynnikowa analiza wariancji 551 Wprowadzenie do dwuczynnikowej analizy wariancji 551 Dwuczynnikowa analiza wariancji bez powtórzeń 552 Dwuczynnikowa analiza wariancji z powtórzeniami 554 Podsumowanie 558 Ćwiczenia 559 CZĘŚĆ XI. INTERNET I MARKETING SPOŁECZNOŚCIOWY 561 Rozdział 42. Sieci 563 Ocena ważności węzła 563 Ocena ważności połączenia 567 Opis struktury sieci 567 Sieci losowe i regularne 571 Bogaci są coraz bogatsi 574 Serwis Klout 576 Podsumowanie 577 Ćwiczenia 577 Rozdział 43. Matematyka w punktach przełomowych 579 Zarażanie sieci 579 Model Bassa a punkt przełomowy 582 Podsumowanie 586 Ćwiczenia 587 Rozdział 44. Marketing wirusowy 589 Model Wattsa 590 Bardziej zaawansowany model marketingu wirusowego 591 Podsumowanie 595 Ćwiczenia 595 Rozdział 45. Eksploracja tekstu 597 Stosowane pojęcia 598 Strukturyzacja tekstu 598 Eksploracja tekstu w praktyce 601 Podsumowanie 604 Ćwiczenia 604 Skorowidz 607 616 stron, Format: 17.0x24.0cm, oprawa miękka
Po otrzymaniu zamówienia poinformujemy pocztą e-mail lub telefonicznie, |
