In this sessionwe will give an intr

In this session
we will give an introduction to
marketing analytics. Upon completing
this lecture you'll become familiar
with definitions, drivers, and
advantages of marketing analytics;
definitions, styles, forms, and
variables used in models; definitions,
families, and dashboards of metrics.
How do we define marketing analytics?
One broad definition states: marketing
analytics as data analytics for
marketing purposes from data gathering
to analysis to reporting. But that
definition is quite vague, so we prefer
the following definition instead.
Marketing analytics is the state of
techniques and tools that provide
actionable insight. By techniques and
tools we mean models and metrics. We'll
define models and metrics later, but
now, understand that models refer to
decision tools such as spreadsheets,
and metrics refer to key performance
indicators to monitor the state of the
business. In a way, models and metrics
are analogous to common items found in
an automobile. Metrics are similar to
automotive gauges, and you see some on
the left. They monitor the situation
and help diagnose problems. For
example, a driver could like down at
her dashboard and notice that the
temperature gauge was reading high.
Based on that information she could
diagnose that something was wrong with
the cooling system. Models, on the
other hand, are similar to global
positioning systems, also known as GPS
units. Models show a representation of
reality to help you decide on a course
of action; so does a GPS. Modern GPSs
represent reality in that they show the
roadways in your current location. They
help you decide on a course of action
by presenting relevant information so
you can make decisions. For example,
the GPS unit could notify the driver of
snarled traffic ahead and she could
decide to use an alternate route. As
we'll show in the course, one should
take care in how metrics are
interpreted. For example, aircraft
returning from battle in World War II
showed significant damage from bullets,
such as holes in the tail section.
Military leaders interpreted this
observation as a requirement to
reinforce the damaged areas.
Statistician Abraham Wald interpreted
the same observation differently,
recommending to reinforce the non-
damaged areas. He stated that the
observations included a selection bias.
That is, it only included the aircraft
that returned, not those that did not
make it because they were damaged too
badly. Therefore, be careful how you
interpret data. Now we turn to several
trends that are driving the adoption of
marketing analytics in organizations
across the globe. First we see the
trend of increasing accountability for
marketing performance. CEOs expect
their marketing departments to improve
productivity and reduce costs. Second,
organizational emphasis on data- driven
presentations is increasing the need
for analytics to back up proposed new
plans. Third, data is increasingly
being stored online, also known as the
cloud. With online data storage we get
increased speed and convenience when
accessing data. Fourth, many marketing
departments have reduced resources,
forcing them to do more with less,
making the most of every marketing
dollar. Fifth, thanks to initiatives to
capture customer information, companies
are awash with data. The big question
is: What do we do with all that data?
We analyze it of course. Marketing
analytics offers us many advantages.
First, it can help drive revenue,
positioning the marketing department as
a profit center instead of a cost
center, second, it can save money. CEOs
will no longer tolerate the old
approach where marketing [ sent out
04:02] campaigns hoping for results.
Now marketing analysts can predict the
outcome of their efforts. Third,
executives trust numbers. Analytics is
thus a powerful tool to persuade
executives. Fourth, we can even apply
analytics tools to sidestep politics in
some cases. Some CEOs do not appreciate
marketing departments, especially if
they themselves do not have a marketing
and sales background. But virtually
every CEO appreciates revenue, and
analytics can deliver revenue when used
effectively. Last but not least,
analytics can encourage experimentation
by allowing marketers to test multiple
scenarios before proceeding. That way
they can make their mistakes on paper
where they have little to lose. We now
turn our attention to models and
metrics. We can define a model as a
simplified representation of reality to
solve problems. We simplify reality to
make models easier to use. For example,
we can examine an advertising
effectiveness model. The graph shows
that sales revenue increases as we
increase advertising spending levels.
That should come as no surprise, but we
can see that the effectiveness begins
to level off once we hit the spending
level marked by the letter a. After
that point we actually start

Kết quả (Việt) 1:

Trong phiên nàychúng tôi sẽ cung cấp cho một giới thiệu vềtiếp thị phân tích. Sau khi hoàn thànhBài giảng này bạn sẽ trở nên quen thuộcvới định nghĩa, trình điều khiển, vàưu điểm của tiếp thị phân tích;định nghĩa, phong cách, hình thức, vàbiến được dùng trong các mô hình; định nghĩa,gia đình, và các biểu đồ số liệu.Làm thế nào để chúng tôi có thể xác định tiếp thị phân tích?Một định nghĩa rộng kỳ: tiếp thịphân tích là phân tích dữ liệu chocác mục đích tiếp thị từ dữ liệu thu thậpphân tích báo cáo. Nhưng màđịnh nghĩa là khá mơ hồ, vì vậy chúng tôi thíchCác định nghĩa sau đây để thay thế.Tiếp thị phân tích là trạng thái củakỹ thuật và các công cụ cung cấpcái nhìn sâu sắc hữu dụng. Bởi kỹ thuật vàcông cụ chúng tôi có nghĩa là các mô hình và số liệu. Chúng tôi sẽxác định các mô hình và số liệu sau này, nhưngbây giờ, có thể hiểu rằng các mô hình tham khảoquyết định các công cụ như bảng tính,và số liệu tham khảo để chủ chốt hiệu suấtCác chỉ số để theo dõi trạng thái của cáckinh doanh. Trong một cách, mô hình và số liệulà tương tự như phổ biến các mục được tìm thấy ởmột ô tô. Số liệu cũng tương tự nhưđồng hồ đo ô tô, và bạn thấy một số trênở bên trái. Họ theo dõi tình hìnhvà giúp chẩn đoán vấn đề. ChoVí dụ, một người lái xe có thể thích xuống tạibảng điều khiển của mình và thông báo rằng cácMáy đo nhiệt độ đã đọc cao.Dựa trên thông tin đó cô có thểchẩn đoán rằng cái gì là sai vớiHệ thống làm mát. Các mô hình, trên cáckhác tay, là tương tự như trên toàn cầuHệ thống định vị, còn được gọi là GPSCác đơn vị. Mô hình hiển thị một đại diện củathực tế để giúp bạn quyết định một khóa họchành động; do đó, không một GPS. Hiện đại GPSsđại diện cho thực tế mà họ thấy cácđường ở vị trí hiện tại của bạn. Họgiúp bạn quyết định một khóa học của hành độngbằng cách trình bày thông tin liên quanbạn có thể đưa ra quyết định. Ví dụ:Các đơn vị GPS có thể thông báo cho người điều khiểnsnarled giao thông phía trước và cô ấy có thểquyết định sử dụng một tuyến đường thay thế. Nhưchúng tôi sẽ hiển thị trong các khóa học, một trong những nênChăm sóc trong làm thế nào các số liệugiải thích. Ví dụ, máy baytrở về từ các trận chiến trong chiến tranh thế giới thứ haicho thấy thiệt hại đáng kể từ đạn,chẳng hạn như lỗ hổng ở phần đuôi.Lãnh đạo quân sự giải thích điều nàyCác quan sát như là một yêu cầu đểtăng cường các khu vực bị hư hỏng.Diễn giải thống kê Abraham Waldcùng quan sát một cách khác nhau,đề xuất để củng cố không-khu vực bị hư hỏng. Ông nói rằng cácquan sát bao gồm một thiên vị lựa chọn.Có nghĩa là, nó chỉ bao gồm máy baytrở về, không những khônglàm cho nó bởi vì họ đã bị hư hại quánặng. Vì vậy, hãy cẩn thận như thế nào bạngiải thích các dữ liệu. Bây giờ chúng tôi chuyển đến một sốxu hướng đang lái xe thông quaCác phân tích tiếp thị trong các tổ chứctrên toàn cầu. Lần đầu tiên chúng tôi thấy cácxu hướng tăng trách nhiệm chotiếp thị hiệu quả. CEO mong đợibộ phận tiếp thị của họ để cải thiệnnăng suất và giảm chi phí. Thứ hai,tổ chức sự nhấn mạnh về dữ liệu-drivenbài thuyết trình tăng sự cần thiếtAnalytics để sao lưu các đề xuất mớikế hoạch. Thứ ba, dữ liệu là ngày càngđược lưu trữ trực tuyến, còn được gọi là cácđám mây. Với lưu trữ dữ liệu trực tuyến, chúng tôi nhận đượctăng tốc độ và sự thuận tiện khitruy cập dữ liệu. Thứ tư, nhiều tiếp thịbộ phận giảm tài nguyên,buộc họ phải làm nhiều hơn với ít hơn,làm cho hầu hết các tiếp thị tất cảđô-la. Thứ năm, nhờ có sáng kiếnnắm bắt thông tin khách hàng, công tyđang tràn ngập với dữ liệu. Câu hỏi lớnlà: phải làm gì với tất cả những dữ liệu?Chúng tôi phân tích nó dĩ nhiên. Tiếp thịAnalytics cung cấp cho chúng tôi nhiều lợi thế.Đầu tiên, nó có thể giúp lái xe thu nhập,vị trí bộ phận tiếp thị nhưmột trung tâm lợi nhuận thay vì một chi phíTrung tâm, thứ hai, nó có thể tiết kiệm tiền. CEOsẽ không còn chịu đựng được cũtiếp cận nơi tiếp thị [đã gửi ra04:02] chiến dịch hy vọng để có kết quả.Bây giờ các nhà phân tích tiếp thị có thể dự đoán cáckết quả của những nỗ lực của họ. Thứ ba,Giám đốc điều hành tin tưởng con số. Analyticsnhư vậy là một công cụ mạnh mẽ để thuyết phụcGiám đốc điều hành. Thứ tư, chúng tôi có thể thậm chí áp dụngcông cụ phân tích để bậc thang chính trị trongmột số trường hợp. Một số CEO không đánh giá caotiếp thị các phòng ban, đặc biệt là nếubản thân họ không có tiếp thịvà nền tảng bán hàng. Nhưng hầu nhưCEO hàng đánh giá cao thu nhập, vàAnalytics có thể cung cấp thu nhập khi sử dụngcó hiệu quả. Cuối cùng nhưng không kém,Analytics có thể khuyến khích thử nghiệmbằng cách cho phép các nhà tiếp thị để kiểm tra nhiềukịch bản trước khi tiếp tục. Như vậyhọ có thể làm cho những sai lầm của họ trên giấynơi mà họ có ít để mất. Chúng tôi bây giờchuyển sự chú ý của chúng tôi với các mô hình vàsố liệu. Chúng ta có thể định nghĩa một mô hình như mộtCác đại diện đơn giản của thực tế đểgiải quyết vấn đề. Chúng tôi đơn giản hóa thực tế đểthực hiện mô hình khách sạn dễ dàng hơn để sử dụng. Ví dụ:chúng ta có thể xem xét một quảng cáohiệu quả mô hình. Cho thấy biểu đồdoanh thu tăng như chúng tôităng mức chi tiêu quảng cáo.Mà nên đến như là không có bất ngờ, nhưng chúng tôicó thể thấy rằng hiệu quả bắt đầuđể một khi chúng ta nhấn các chi tiêumức độ đánh dấu bằng chữ a. sau khithời điểm đó, chúng tôi thực sự bắt đầu

Kết quả (Việt) 2:

Trong phiên này
, chúng tôi sẽ cung cấp cho một giới thiệu về
phân tích tiếp thị. Sau khi hoàn thành
bài giảng này, bạn sẽ trở nên quen thuộc
với các định nghĩa, trình điều khiển, và
lợi thế của hãng phân tích thị trường;
định nghĩa, phong cách, hình thức, và
biến được sử dụng trong các mô hình; định nghĩa,
. gia đình, và biểu đồ số liệu
Làm thế nào để chúng ta định nghĩa phân tích tiếp thị?
Một tiểu bang định nghĩa rộng: marketing
phân tích như phân tích dữ liệu cho
các mục đích tiếp thị từ dữ liệu thu thập
để phân tích để báo cáo. Nhưng điều đó
nghĩa là khá mơ hồ, vì vậy chúng tôi muốn
định nghĩa sau đây để thay thế.
Phân tích thị là tình trạng
kỹ thuật và công cụ cung cấp
cái nhìn sâu sắc hành động. Bằng kỹ thuật và
công cụ chúng tôi có nghĩa là các mô hình và số liệu. Chúng tôi sẽ
xác định mô hình và số liệu sau đó, nhưng
bây giờ, hiểu rằng mô hình tham khảo
công cụ quyết định như bảng tính,
và các số liệu tham khảo để thực hiện chính
chỉ số để theo dõi tình trạng của các
doanh nghiệp. Trong một cách, các mô hình và các số liệu
này tương tự như các mặt hàng thông thường được tìm thấy trong
một chiếc ô tô. Số liệu tương tự như
đồng hồ đo ô tô, và bạn thấy một số trên
bên trái. Họ theo dõi tình hình
và giúp chẩn đoán vấn đề. Ví
dụ, một người lái xe có thể thích xuống
bảng điều khiển của mình và nhận thấy rằng các
máy đo nhiệt độ được đọc cao.
Dựa trên những thông tin mà cô có thể
chẩn đoán một điều gì đó sai trái với
hệ thống làm mát. Mô hình, trên
mặt khác, cũng tương tự như toàn cầu
hệ thống định vị, còn được gọi là GPS
đơn vị. Mô hình cho thấy một đại diện của
thực tại để giúp bạn quyết định về một khóa học
của hành động; do đó, hiện một GPS. Thiết bị GPS, hiện đại
đại diện cho thực tế trong đó họ thể hiện
lòng đường ở vị trí hiện tại của bạn. Họ
giúp bạn quyết định về một quá trình hành động
bằng cách trình bày các thông tin có liên quan để
bạn có thể đưa ra quyết định. Ví dụ,
các đơn vị GPS có thể thông báo cho người điều khiển
giao thông gầm gừ trước và cô ấy có thể
quyết định sử dụng một tuyến đường thay thế. Như
chúng ta sẽ thấy trong khóa học, ta nên
chăm sóc như thế nào trong các số liệu được
giải thích. Ví dụ, máy bay
trở về từ cuộc chiến trong Thế chiến II
cho thấy thiệt hại đáng kể từ những viên đạn,
như lỗ ở phần đuôi.
Các nhà lãnh đạo quân sự giải thích điều này
quan sát như một yêu cầu để
củng cố các vùng bị hỏng.
Một nhà thống kê Abraham Wald giải thích
các quan sát cùng một cách khác nhau,
đề xuất để củng cố các phi
vùng bị hỏng. Ông nói rằng các
quan sát bao gồm một sự thiên vị lựa chọn.
Đó là, nó chỉ bao gồm các máy bay
quay trở lại, không những không
làm cho nó bởi vì họ đã bị hư hỏng quá
nặng. Vì vậy, hãy cẩn thận cách bạn
diễn giải dữ liệu. Bây giờ chúng ta chuyển sang một vài
xu hướng đó đang lái xe thông qua
phân tích tiếp thị trong các tổ chức
trên toàn cầu. Đầu tiên chúng ta thấy
xu hướng tăng trách nhiệm cho
hiệu suất tiếp thị. CEO mong đợi
bộ phận tiếp thị của họ để cải thiện
năng suất và giảm chi phí. Thứ hai,
chú trọng tổ chức trên đĩa dữ liệu điều khiển
bài thuyết trình đang gia tăng nhu cầu
đối với phân tích để sao lưu mới đề xuất
kế hoạch. Thứ ba, dữ liệu ngày càng
được lưu trữ trực tuyến, còn gọi là
điện toán đám mây. Với lưu trữ dữ liệu trực tuyến, chúng tôi được
tăng tốc độ và thuận tiện khi
truy cập dữ liệu. Thứ tư, nhiều thị
phòng ban đã giảm nguồn lực,
buộc họ phải làm nhiều hơn với ít hơn,
làm cho hầu hết mọi thị
đô la. Thứ năm, nhờ vào các sáng kiến để
nắm bắt thông tin của khách hàng, các công ty
đang tràn ngập với dữ liệu. Câu hỏi lớn
là: Chúng tôi làm gì với tất cả các dữ liệu mà
chúng tôi phân tích nó trong khóa học. Tiếp thị
phân tích cung cấp cho chúng ta nhiều lợi thế.
Đầu tiên, nó có thể giúp doanh thu ổ đĩa,
định vị các bộ phận tiếp thị như là
một trung tâm lợi nhuận thay vì một chi phí
trung tâm, thứ hai, nó có thể tiết kiệm tiền. CEO
sẽ không còn chịu đựng được tuổi
tiếp cận nơi tiếp thị [gửi
04:02] chiến dịch hy vọng cho kết quả.
Các nhà phân tích tiếp thị có thể dự đoán
kết quả của những nỗ lực của họ. Thứ ba,
giám đốc điều hành tin tưởng con số. Analytics là
như vậy, một công cụ mạnh mẽ để thuyết phục
giám đốc điều hành. Thứ tư, chúng tôi thậm chí có thể áp dụng
các công cụ phân tích để bên ngoài chính trị trong
một số trường hợp. Một số các CEO không đánh giá cao
bộ phận tiếp thị, đặc biệt là nếu
bản thân họ không có một tiếp thị
và bán hàng nền. Nhưng hầu như
tất cả các CEO đánh giá cao doanh thu và
phân tích có thể mang lại lợi nhuận khi được sử dụng
một cách hiệu quả. Cuối cùng nhưng không kém,
phân tích có thể khuyến khích thử nghiệm
bằng cách cho phép các nhà tiếp thị để kiểm tra nhiều
kịch bản trước khi tiếp tục. Bằng cách đó
họ có thể có những sai sót của họ trên giấy
, nơi họ có gì để mất. Bây giờ chúng ta
chuyển sự chú ý của chúng tôi để các mô hình và
số liệu. Chúng ta có thể xác định một mô hình như một
đại diện đơn giản của thực tế để
giải quyết vấn đề. Chúng tôi đơn giản hóa thực tế để
thực hiện mô hình dễ dàng hơn để sử dụng. Ví dụ,
chúng ta có thể kiểm tra một quảng cáo
mô hình hiệu quả. Biểu đồ cho thấy
rằng doanh thu bán hàng tăng lên khi chúng ta
tăng mức chi tiêu quảng cáo.
Điều đó sẽ không ngạc nhiên, nhưng chúng ta
có thể thấy rằng hiệu quả bắt đầu
chững lại khi chúng tôi nhấn chi
mức đánh dấu bằng một lá thư. Sau
thời điểm đó, chúng tôi thực sự bắt đầu