【Python / Vertex AI / No Code】Orbit-mlで学ぶMMMによるDX推進

Description

当講座では、実際の現場で使えるマーケティングサイエンスのテーマが知りたいというご要望にお応えする形で講座を設計しています。

具体的には、MMMを用いたDX推進の流れを紹介していきます。

• クッキーレス時代における、マーケティングのDXテーマとしての本丸になるであろう（個人の見解です）、マーケティング・ミックスモデリングに関する解説動画です。なお、2023年2 月末時点で、Udemy内唯一の日本語でUberが作ったマーケティング・ミックスモデリングをpython言語によるプログラムで解説するレクチャーです

• 一般的な説明に終始するのではなく、データを使って実務上での活用を意図しており、Pythonを使ったプログラミングの流れをHands onで解説することで、マーケティング・ミックスモデルがなんとなくの理解レベルの方が、実務に使うレベルまで引き上げることを目的にした講座となります

• Python言語＋実施した結果をウェブ技術を使って公開していく部分まで解説を行います。これによって、DXを会社で行う際に、ユーザーに連携していく方法についてもカバーすることができ、DXマネージャーが身に着けるべきスキルも習得することができます

ビジネスモデル：靴の製造販売を通してDXを担当するプレイングマネージャーが以下の課題を解いていくケースを扱います。

• 数十年とビジネスを営み、靴の売り上げは継続的にデータベースに保存している

• 従来から広告の運用をいくつかのGroupに分けて実施しており、売り上げの最大化を目指している。卸し先としてAmazonやWalmart等を利用

• データ粒度としてGroup単位で、また、各商品にはASIN等の商品コードがついているデータを保有

• 今回、DXのテーマとしてマーケティング分野における広告支出の最適化を実施したい

• 加えて、データ分析結果を仕組みとして提供し、継続的なPDCAを実施するオペレーションの整備も対象とする

実際の課題定義から、コーディング、アプリケーションの作成、Finance管理までの一連のプロジェクトを体感していただければと思います。

※VertexAI・NO Code・FinanceのSectionは3月20日時点で準備中ですので、その旨、受講に際してご理解いただければと思います。

What You Will Learn!

• マーケティングミックスモデルの概要
• DXテーマの実行をケーススタディーで実践
• 時系列モデルの概要とコーディング
• プロダクトの初期作成からデプロイまでのプロセスを順に解説

Who Should Attend!

• 具体的なテーマに興味のあるデータサイエンティスト
• DXマネージャー
• 広告予算の最適化を実施したい管理職
• データプロダクトを作成したいデータサイエンティスト・アナリスト

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