TipoCurso Presencial
Data21 Nov, 2018 - 23 Nov, 2018
Duração16h
LocalizaçãoLisboa
Lugares3/8
Preço
Normal490 € +IVA
Associados APAN340 € +IVA
Programa do Curso

Os novos marketers não precisam de saber de matemática nem de estatística, mas precisam de entender o que a analítica pode ajudar na conquista de mais clientes, de aumentar o cross e up selling e de perceber e antecipar a experiência de cliente para que a lealdade aumente.

Nesta viagem vamos compreender os modelos analíticos. Vamos construir modelos conceptuais e sobretudo a fazer as perguntas corretas para o seu negócio.

Analisaremos resultados de campanhas, de clusters, criaremos segmentos e decidiremos pelas melhores previsões. Perceberemos o que temos de otimizar, prever e melhorar. Os recursos envolvidos, os métodos e as ferramentas para que amanhã possam ver o vosso negócio com novos olhos e perspetivas.

Destinatários: Profissionais de marketing que necessitem de analisar os dados de clientes, mercado, produto e campanhas em múltiplos canais (digitais e físicos). Profissionais que necessitam de segmentar, prever e entender o customer journey, os momentos de interação e decidir quais as melhores ações e estratégias de forma a minimizar o impacto e aumentar o retorno.
Profissionais que pretendem adoptar competências e estratégias analíticas às suas funções tradicionais de marketing.

Requisitos Prévios:
– Conhecimentos de métricas de marketing, incluindo digital;
– Conhecimento de Excel;
– Conhecimento de Google Analytics (recomendado mas não obrigatório);
– Computador pessoal obrigatório.

Data: 21 e 23 novembro
Hora: Das 9h às 13h e das 14h às 18h
Duração:16 Horas

Política de cancelamento:
Em caso de cancelamento no prazo inferior a 72 horas da data da formação será cobrado um fee de 120€ por participante.

Introdução à Data Science (2h)Visualizar
  • Conceito;
  • Exemplos de utilização e benefícios no marketing;
  • Processo e etapas: da captura de dados à visualização;
  • Ferramentas e tecnologias;
  • Aplicação prática em sala.
Modelos e algoritmos para marketing (4h)Visualizar
  • Modelo conceptual;
  • Variáveis e variável objectivo;
  • Análise estatística;
  • Data Mining;
  • Machine Learning;
  • Modelos de previsão;
  • Aplicação prática em sala.
Optimizacão de campanhas digitais (3h)Visualizar
  • Modelos de atribuição (attribution models). Regras, comparação e impacto na decisão;
  •  Aplicação prática em sala.
Segmentação (4h)Visualizar
  • Segmentação comportamental;
  • A escolha do melhor algoritmo;
  • Aplicação prática em sala.
Análise e previsão de abandono de clientes (3h)Visualizar
  • Modelo de churn (abandono);
  • Técnicas de previsão;
  • A escolha do melhor algoritmo;
  •  Aplicação prática em sal.