کتاب Data Analytics for Marketing

کتاب Data Analytics for Marketing: A practical guide to analyzing marketing data using Python (تجزیه و تحلیل داده ها برای بازاریابی: راهنمای عملی برای تجزیه و تحلیل داده های بازاریابی با استفاده از پایتون) راهنمای شما جهت تبدیل داده‌های زمینه به اطلاعات مفید است.

شما متوجه خواهید شد که چگونه و کجا از یک ابزار یا مجموعه داده برای یک سؤال خاص استفاده کنید، و \”سؤالات چیست و چرا\” را بررسی کنید تا ارزش واقعی را برای سهامداران خود فراهم کنید.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Data Analytics for Marketing را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Data Analytics for Marketing:

هنگامی که برای اولین بار به عنوان یک تحلیلگر داده‌های بازاریابی شروع به کار کردم، احساس کردم گم شدم. من قبلاً میدانستم که چگونه در پایتون برنامه‌نویسی کنم و اصول آمار و اقتصاد سنجی را نیز میدانستم، اما تجزیه و تحلیل بازاریابی یک زمینه شگفت‌آور فریبنده است.

به نظر آسان است، اما به دلیل ماهیت داده‌هایی که با آن کار می‌کنیم، مدل‌های پیچیده‌تری از آنچه در ابتدا فکر می‌کردید را شامل می‌شود. همبستگی اغلب با علیت اشتباه گرفته می‌شود، و گاهی اوقات، شما فقط احساس می‌کنید که در حال کور شدن هستید.

یا این یا شما مانند یک سازنده جدول محوری با شکوه هستید. بسیاری از دانش من پس از آزمون و خطا حاصل شد: روش‌های آزمایش، مطالعه روش‌های جدید، و اشتباه کردن… بسیاری از اشتباهات.

وقتی شروع به مدیریت و استخدام تیمی از تحلیل‌گران کردم، گاهی اوقات احساس می‌کردم که اگر بتوانم به جای صرف ساعت‌ها در جلسات انفرادی برای توضیح روش‌ها یا تکنیک‌ها، به کتابی که اصول اولیه را در اختیارشان می‌گذارد، زندگی‌ام را آسان‌تر می‌کردم.. این کتاب تلاش من برای آن است: خلاصه‌ای از مبانی تحلیل بازاریابی، بالاتر از ساخت جدول محوری ساده.

تجزیه و تحلیل بازاریابی یک زمینه فوق‌العاده پیچیده است و غیرممکن است که همه آن را در یک کتاب خلاصه کنید. هدف این کتاب این است که به شما، خواننده، درک پایه‌ای از تکنیک‌ها و ابزار‌هایی که بیشتر در تجزیه و تحلیل بازاریابی استفاده می‌شود، بدهد. هدف، ارائه یک رویکرد عملی و غیرمعمول است.

شما باید درک اولیه‌ای از جنبه‌های نظری پیرامون ابزار‌ها و مدل‌ها داشته باشید تا بدانید از چه چیزی و چرا استفاده می‌کنید، اما ما به سرعت به یک رویکرد عملی تغییر خواهیم داد. هدف نهایی این کتاب تجهیز شما به دانش عملی برای عملیاتی شدن سریع به عنوان یک تحلیلگر داده‌های بازاریابی است.

کتاب Data Analytics for Marketing، کتابخانه‌های منبع باز را ارائه می‌دهد که به شما امکان می‌دهد به سرعت بینش‌ها را بدست‌آورید و از نمونه‌هایی از سؤالات رایجی که روزانه به عنوان یک تحلیلگر بازاریابی با آن‌ها روبرو می‌شوید، استفاده کنید.

شکاف‌ها و تکنیک‌هایی وجود دارد که ما آن را بررسی نمی‌کنیم. تجزیه و تحلیل بازاریابی یک زمینه همیشه در حال توسعه است و نوشتن یک کتاب برای پوشش همه چیز بیش از ۵۰۰۰ صفحه طول می‌کشد.

هر فصل کتاب Data Analytics for Marketing، می‌تواند کتاب خودش باشد و گاهی هم هست. هدف این کتاب این است که شما را با دانش بنیادی تجهیز کند، دیدی کلی از آنچه در دسترس است به شما بدهد و درک درستی از نحوه به کارگیری آن ارائه دهد.

همچنین هدف آن این است که بزرگترین دارایی را که یک تحلیلگر با تجربه می‌تواند داشته باشد در اختیار شما قرار دهد – دانستن اینکه در هنگام مواجهه با یک مشکل جدید به دنبال چه چیزی باشید و تحقیق کنید. این آخرین نکته برای من مهمترین است.

اگر کتاب Data Analytics for Marketing به هیچ چیز دیگری نمی‌رسد، اجازه دهید قطب نما را در اختیار شما قرار دهد تا ابزار‌ها و تکنیک‌هایی را که در زندگی روزمره خود به آن نیاز دارید بیابید. حتی اگر این بدان معنا باشد که شما در مورد یک تکنیک خاص با من موافق نیستید، این یک پیروزی خواهد بود.

در سراسر کتاب از پایتون و اکوسیستم بسته آماری و تجزیه و تحلیل داده‌های غنی آن استفاده خواهیم کرد.

کتاب Data Analytics for Marketing برای چه کسی است؟

برخی از فرضیات من در مورد اینکه شما به عنوان یک خواننده هستید وجود دارد. اگرچه سعی شده است پیچیده‌ترین کد‌های پایتون توضیح داده شود، اما باید درک اولیه‌ای از پایتون داشته باشید و با آن راحت باشید. منظورم از راحت، این است که شما می‌دانید یک تابع چیست، چگونه آن را تعریف کنید، چگونه یک ماژول را وارد کنید، و نحو اصلی زبان.

شرط دیگر این است که از ریاضیات نترسید. این نکته بحث برانگیز است، اما برخی از فصل‌ها قبل از ورود به کد واقعی، فرمول‌بندی و تئوری دارند.

ممکن است برخی افراد مخالف باشند، اما در حالی که نسخه‌های کمکی مانند GitHub Copilot یا ChatGPT می‌توانند به شما در تولید کد کمک کنند، شما همچنان به دانش نظری اساسی نیاز دارید.

در واقع، با بهتر و بهتر شدن نسخه‌های کد، به احتمال زیاد، تمایز بین یک تحلیلگر خوب و یک تحلیلگر متوسط، مبنای نظری آن‌ها خواهد بود.

من سعی خواهم کرد کمربند ابزار اصلی تکنیک‌های ریاضی را در اوایل به شما ارائه دهم، که از نحوه محاسبه میانگین شروع می‌شود، اما کتاب Data Analytics for Marketing فرض می‌کند که شما با نماد‌های ریاضی در سطح دبیرستان راحت هستید.

هدف کتاب Data Analytics for Marketing در درجه اول تحلیلگران داده است که می‌خواهند مجموعه کاملی از تکنیک‌های موجود در تجزیه و تحلیل بازاریابی را درک کنند. شما همچنین می‌توانید یک حرفه‌ای بازاریابی باشید که قصد دارید به سمت تحلیل بروید، اما اگر این شما هستید، به شما توصیه می‌کنم ابتدا اصول برنامه‌نویسی پایتون، ریاضیات و آمار را بررسی کنید.

آنچه کتاب Data Analytics for Marketing پوشش می‌دهد:

فصل ۱، تجزیه و تحلیل بازاریابی چیست؟، منظور ما از تجزیه و تحلیل بازاریابی را بررسی می‌کند، انواع تجزیه و تحلیل‌ها را از توصیفی تا تجویزی تقسیم می‌کند، ارزشی که به کسب و کار اضافه می‌کند و هر کدام از آن‌ها به چه سؤالاتی پاسخ می‌دهند.

فصل ۲ کتاب Data Analytics for Marketing، استخراج و کاوش داده‌ها با سینگر و پاندا‌ها، به شما معرفی مختصری از ETL و نحوه استخراج و مدیریت داده‌های بازاریابی، جذب و تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) می‌دهد. ما مبانی آمار توصیفی را پوشش خواهیم داد و برای اطمینان از نرمال بودن داده‌ها، تغییرات رایج داده‌ها را مرور خواهیم کرد.

فصل ۳ کتاب Data Analytics for Marketing، اصول طراحی و ارائه نتایج با Streamlit، نحوه طراحی صحیح داشبورد برای داده‌های بازاریابی، از اصول طراحی تا اجرای واقعی را به ما می‌آموزد. این در نمایش نتایج ما به روشی قابل ارائه برای مخاطبان غیر فنی بسیار مفید است.

فصل ۴، اقتصاد سنجی و استنتاج علّی با Statsmodels و PyMC، به این واقعیت می‌پردازد که به عنوان یک تحلیلگر بازاریابی، معمولاً تجملات کلان داده را برای تغذیه مدل‌های یادگیری ماشین ندارید. داده‌ها سری‌های زمانی یا داده‌های تابلویی پراکنده یا کم فرکانس خواهند بود، که از عبور بی‌رحمانه شما جلوگیری می‌کند. برای پاسخ به سؤالات متداولی که ذینفعان شما خواهند داشت، به درک کاملی از اقتصاد سنجی و اصول علیت نیاز دارید.

فصل ۵، پیش‌بینی با Prophet، مدل ARIMA و مدل‌های دیگر با استفاده از StatsForecast، به پیش‌بینی عمیق‌تر می‌پردازد. پیش‌بینی یکی از وظایف اساسی یک تحلیلگر داده‌های بازاریابی است.

همچنین یکی از پیچیده‌ترین زمینه‌ها در آمار است. شما باید بدانید که کدام مدل‌ها را باید اعمال کنید، چه زمانی آن‌ها را اعمال کنید و از چه چیز‌هایی اجتناب کنید. ما متداول‌ترین مدل‌ها، از ARIMA تا ETS را بررسی می‌کنیم و مشکلات رایج در پیش‌بینی سری‌های زمانی چیست.

فصل ۶ کتاب Data Analytics for Marketing، تشخیص ناهنجاری با StatsForecast و PyMC، نحوه انجام تشخیص ناهنجاری را شرح می‌دهد. در زندگی روزمره یک تحلیلگر، اغلب به شما وظیفه داده می‌شود که ناهنجاری‌ها را قبل از ایجاد تأثیر تجاری پیدا کنید. همچنین باید درک کنید که چگونه با داده‌های فرکانس پایین مقابله کنید و در عین حال از مثبت کاذب اجتناب کنید.

فصل ۷، بینش مشتری – تقسیم‌بندی و RFM، به ما کمک می‌کند تا نحوه تقسیم‌بندی مشتریان و ایجاد پروفایل‌های ارزشمند برای بازاریابی بهتر را کشف کنیم. ما تقسیم‌بندی مشتری و امتیازدهی RFM را بررسی خواهیم کرد.

فصل ۸ کتاب Data Analytics for Marketing، ارزش مادام العمر مشتری با بازاریابی PyMC، با نشان دادن نحوه اختصاص ارزش به مشتریان و بخش‌هایمان برای بهینه‌سازی تلاش‌های بازاریابی، و ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) فعالیت‌هایمان با تخمین میزان ارزش مشتریان، بر اساس فصل قبل استوار است.

فصل ۹، تجزیه و تحلیل نظرسنجی مشتری، تجزیه و تحلیل رضایت مشتری را از طریق نظرسنجی‌ها شرح می‌دهد. تجزیه و تحلیل رضایت مشتری بخشی جدایی ناپذیر از مدیریت رضایت مشتری است که بخش مهمی از CRM است. ما به نحوه تجزیه و تحلیل داده‌های نظرسنجی برای به دست آوردن بینش، نحوه محاسبه نمونه‌ها و مشکلات NPS خواهیم پرداخت.

فصل ۱۰ کتاب Data Analytics for Marketing، تجزیه و تحلیل متقابل با پاندا‌ها و مدل‌های آماری، با توضیح این که آنالیز ترکیبی چیست و برای چه مواردی استفاده می‌شود، شروع می‌شود.

ما برخی از تکنیک‌های مورد استفاده برای به دست آوردن بینش مفید را پوشش می‌دهیم، پیشنهاد محصول شما را با تجزیه و تحلیل مشترک سفارشی می‌کنیم، و توضیح می‌دهیم که چگونه تجزیه و تحلیل را از پایه ایجاد کنید.

فصل ۱۱، اسناد دیجیتال چند لمسی، به طور مفصل توضیح می‌دهد که اسناد دیجیتال چیست. اسناد بازاریابی یک مشکل اساسی در تجزیه و تحلیل بازاریابی است.

نحوه نسبت دادن نتایج به کانال‌های بازاریابی، نتایجی را که از ارزیابی کانال به دست می‌آورید تغییر می‌دهد. این فصل از کتاب Data Analytics for Marketing، متداول‌ترین روش‌های انتساب و نحوه ساخت آن‌ها را توضیح می‌دهد.

فصل ۱۲ کتاب Data Analytics for Marketing، مدل‌سازی ترکیبی رسانه‌ها با بازاریابی PyMC، موضوع اساسی درک نحوه استفاده از مدل‌سازی ترکیبی رسانه برای بهینه‌سازی فعالیت‌های بازاریابی خود را شرح می‌دهد.

درک عملکرد یک کانال بازاریابی مهم است، اما از اهمیت حیاتی در تجزیه و تحلیل بازاریابی مدرن، درک نحوه تعامل کانال‌ها با یکدیگر است. پاسخ به این سؤال به ما به عنوان تحلیلگر اجازه می‌دهد تا به تیم‌های بازاریابی در مورد تخصیص بهینه بودجه مشاوره دهیم.

فصل ۱۳ کتاب Data Analytics for Marketing، اجرای آزمایش‌ها با PyMC، با توضیح اصول اولیه آزمایش آغاز می‌شود. اجرای آزمایش‌ها در بازاریابی یک تکنیک اساسی برای بهینه‌سازی و کارایی است. ما اصول نحوه اجرای آزمایش‌ها و نحوه تجزیه و تحلیل نتیجه را بررسی خواهیم کرد، در حالی که از رایج‌ترین مشکلات اجتناب می‌کنیم.

سرفصل‌های کتاب Data Analytics for Marketing:

• Data Analytics for Marketing
• Contributors
• About the author
• About the reviewers
• Preface
• Part 1: Fundamentals of Analytics
  • Chapter 1: What is Marketing Analytics?
  • Chapter 2: Extracting and Exploring Data with Singer and pandas
  • Chapter 3: Design Principles and Presenting Results with Streamlit
  • Chapter 4: Econometrics and Causal Inference with Statsmodels and PyMC
• Part 2: Planning Ahead
  • Chapter 5: Forecasting with Prophet, ARIMA, and Other Models Using StatsForecast
  • Chapter 6: Anomaly Detection with StatsForecast and PyMC
• Part 3: Who and What to Target
  • Chapter 7: Customer Insights – Segmentation and RFM
  • Chapter 8: Customer Lifetime Value with PyMC Marketing
  • Chapter 9: Customer Survey Analysis
  • Chapter 10: Conjoint Analysis with pandas and Statsmodels
• Part 4: Measuring Effectiveness
  • Chapter 11: Multi-Touch Digital Attribution
  • Chapter 12: Media Mix Modeling with PyMC Marketing
  • Chapter 13: Running Experiments with PyMC
• Index
• Other Books You May Enjoy

جهت دانلود کتاب Data Analytics for Marketing می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.