広い。業界は長い歴史を持っていますが、技術の進歩と広告ネットワークの爆発により、データ駆動型広告レイアウトが主流となっています。データドリブン広告の布。局とは、広告主が広告コンテンツに関心を持つ可能性が高い消費者に広告を表示し、ブランド認知度やパフォーマンスを向上させるデータサポートを指します。しかし、広告分野には、大手テクノロジー企業の複雑な広告配信データ駆動型システムに加えて、もう1つの重要なバックボーンがあります。広告代理店。。 彼らは膨大な数であり、データ駆動型マーケティングの最前線で戦います。 大手テクノロジー企業とは異なるアプローチと目的を達成したいが、広告代理店は、データに大きく依存するコア作業コンテンツを持っています。広告予算の配分。。広告キャンペーン。同じ大きなテーマの下に一連の広告を参照します。 広告キャンペーンには、数から数十の広告があります。広告キャンペーンの良いところは、さまざまな角度から情報を繰り返し発信することで、記憶を強めることができる点だ。大まかに言えば、あなたが置くことができます。広告代理店は、顧客のための完全な広告キャンペーンを管理し、実行する企業と見なされます。コンテンツ作成、マーケティング戦略設計、広告主との単一ポイント接触、一元化されたアカウント管理、そしてもちろんデータ分析が含まれます。大手テクノロジー企業は広告代理店と非常に密接な関係にあります。世界の広告支出は2020年に6150億ドルに達すると見込まれており、Facebookは広告事業を主な収益源とするテクノロジー企業として、広告代理店の投資オプションが極めて重要です。(広告代理店はFacebookの金主のお父さんです。 )広告主が行う必要がある作業は、パフォーマンス vs.コスト、広告に対するユーザーのフィードバック vs.年齢、性別のリーチ、コンバージョン率 vs. Media タイプなどの指標を継続的に評価することで、顧客 (ブランド) の目標を満たす広告リソースを柔軟に割り当てることです。今日の市場では、ブランドの究極の目標は、可視性とパフォーマンスです(awareness & performance)。この顧客目標は、広告ビジネスの目標を決定し、関連する分析に必要なデータを決定します。広告キャンペーンの基本単位と考えることができます。広告は、通常、異なるメディアタイプで配信され、各広告は、広告キャンペーンの包括的な目標を形成する異なる目標を持つことができます。例えば、一部の広告は、ブランド認知度を高めるために使用される場合があります。ブランドの商品やサービスについて一般市民に知ってもらうため、この広告に注目しています。リーチ、インプレッション、オーディエンスの人口統計。年齢や性別など。同じ広告キャンペーンで他の広告は、製品のパフォーマンスを向上させるために配信される可能性があります。目的は、製品を購入したり、サービスにサインアップできる場所に視聴者をリダイレクトすることです。 この場合、例えばトレースを行う必要があります。クリックして。は击(CTR:クリックスルー率)このような指標は、変換とトラフィックを分析します。広告代理店は、インターネット、映画、ラジオ、テレビ、ニュース、屋外メディアなど、さまざまなメディアを通じて配信しています。ディーラーのデータサイエンティストは、変化するデータから有用な消費者インサイトを抽出し、提供するデータ分析ソリューションを設計しました。これらの洞察は、広告キャンペーン中に重要なビジネス上の意思決定をサポートすることを目的としています。と、彼らが進行中のキャンペーンの主要な統計について顧客に知らせます。 非常に古典的なアプリケーション シナリオは次のとおりです。これらの質問に答え、常にクロスプラットフォームでの広告キャンペーンのパフォーマンスに応じて、時間の経過とともに、完全で強力なデータソリューションが必要です。自動化の方法。データの抽出、処理、および分析。(顧客の予算のサイズに応じて)、最終的に。視覚化の形式。DOMO、AmazonQuicksight、Power BI などのデータビジュアライザーで消費者インサイトを提供します。 生データを抽出するチャネルと、生データの構造と形状は、広告配信のチャネルによって異なります。広告代理店の仕事にインタビューする場合は、次の質問を受けます。顧客に広告キャンペーンを行う場合は、どのようなチャネルを配信できるか。これらのマーケティング データを取得する方法。？広告チャネルと取得方法は、いくつかの一般的な方法です。インターネット上の何かとして理解できます。Facebook Ads，Google Ads，Youtube Advertising広告を掲載した他のウェブポータルも同様です。 これらの企業は、基本的に技術企業であるため、彼らは1つを公開します。API (Application Programming Interface, アプリケーションインターフェイス)ブランドが広告キャンペーンに関連するデータを抽出し、最も人気のあるプログラミング言語にパケットを提供するようにします。映画が始まる15分前には、通常、広告時間があり、この期間に放映された広告は、より多くの顧客を引き付けることができます。 あなたが見つけたかどうかわからない、映画会社は、映画の興行収入と出席率に関するデータを提供し、エージェントは広告の露出を知ることで、広告の影響範囲を把握できます。 しかし、ここでバグは、映画が正式に開始された後、遅い視聴者が映画の前の広告の放射線の範囲外にあるということです。映画館と同様に、テレビ広告の適用範囲はサプライヤー(テレビ局)によって提供される必要があります。テレビ局は24/7(24/7)カバレッジデータを収集します。広告代理店に提供するデータです。
OOHは、屋外看板、タクシーのボディ広告など、生活環境を取り巻く広告であり、従来の屋外広告だけでなく、新しい環境メディア広告も含みます。代理店は、広告キャンペーン中に放送、ニュース、OOHを配信するプラットフォームにプログラム予算を継続的に収集する必要があります。予算、露出、カバレッジ、クリック数、オーディエンスの人口統計、コンバージョン率などの生データ。データ エンジニアリングの観点から、我々は願っています。すべての。このデータは、AWS S3、Microsoft Azure ストレージ アカウント、GCP クラウド ストレージなどのオブジェクト ストレージに自動で収集されます。API を提供するプラットフォームでは、スクリプトを使用して定期的に方向に移行できます。Facebook、Googleなどの広告ベンダーのエンドポイントが要求を送信し、対応するデータをクラウドのストレージ領域にプッシュします。 API を提供しない残りのプラットフォームは、プラットフォームで確立する必要があります。Custom Reportデータを取得したり、サード パーティから手動で提供したりするには、データ取得を自動化するためにストレージ領域にアクセスできるプロセスが必要です。 この方法は、1つを取得することです。SFTP サーバ。ストレージ・スペースに接続し、サーバーがファイルを受信するたびに、オブジェクト・ストレージ・フォルダー内の適切な場所にマップします。これらのデータ ソースをすべて接続すると、抽出プロセスは完了です。 指定したストレージスペースは、これらの広告キャンペーンに関連するデータをさまざまなチャネルやプラットフォームから継続的に受信します。Data Lake。必要なデータをすべて収集したら、次の手順で行う必要があるのは、次の手順です。ETL(レト、エキス-トランスフォーム-ロード、はい。異なるソースからのデータを抽出し、変換をクリーニングした後、同じ形式でデータベースに読み込まれます。プロセス)。 このプロセスには、名前の変更、データ型の割り当て、通常の式、データ テーブルをマージまたは接続する操作、またはファイル形式の変換などが含まれます。 これらの操作は、一般にできます。Hadoop、Sparkツール フレームやなどのツール フレーム。AWS グルー、マイクロソフト Azure データ ファクトリのデータのデータのデータのデータのデータのデータのデータのデータのデータのデータを使用します。クラウド管理ソリューションに実装され、次のような機能も活用できます。pythonpanda のようなオープンソースの分析パッケージが進んでいます。ETL のプロセスは、手動で実行をトリガーするか、特定の時刻に自動的に実行するように設定することもできます。最終的には、変換されたデータを別のクラウド オブジェクト ストアに格納するか、クラウドでホストされるデータ ウェアハウスに格納する必要があります。たとえば、次のようにします。アマゾンレッドシフト、マイクロソフトアズアドルシナプスGCPビッグクエリ広告代理店はします。このデータに基づいて、独自のデータ ビジュアライザーを提供します。ビジネス インテリジェンス部門は最終的に行います。Dashboard/ビジュアルデザイン。しかし、それは前提です。ソリューションは、新しい生データがある場合に、最終的に視覚化とモデリングに使用されるデータセットを自動的に更新します。基本的には、ブランドや広告代理店は、これらの視覚的な結果を中心に、毎日大小の会議を行い、ほぼ毎日。数千ドルは、動的に分散するためにデータ分析に依存しています。この記事では、業界全体のデータ駆動型広告レイアウトについて、非常に深く説明します。広告チャネル、データ取得、データ処理方法。。この完全なプロセスを学び、データサイエンスの手法でマーケティング予算を効果的に配分し、各マーケティングチャネルの経済効果を科学的に測定し、マーケティング収益率を大幅に改善する方法を深く理解したい場合は、MarTechApeが世界最大の広告グループであるWPPのデータディレクター、マーケティング分析マネージャーと協力して、業界標準プロセスを立ち上げるのを見逃すことはありません。マーケティングポートフォリオモデリングエンタープライズトレーニングキャンプ第10号。、マーケティングデータサイエンティストの育成に注力!
私たちのプロジェクトから、約200人の学生が卒業し、大手企業のデータポジションであるofferを獲得しました。
Marketing Mix Modeling Bootcamp の過去の参加者が受け取ったインタビューの機会と、フルタイムの仕事 OFFER には、Google、Facebook、Twitter、LinkedIn、Uber、Wayfair、Walmart、Accenture、Pepsi、Bloomberg、Square、Deloitte、Salesforce、AT&T、JP が含まれます。 モーガン、メディアマース、GroupMなどのインターネットテクノロジー企業、コンサルティング会社、広告メディア企業、金融機関。
マーケティングポートフォリオモデリングエンタープライズトレーニングキャンプは、正式に第10期募集を開始しました!
マーケティングミックスモデルキャンプ。（Marketing Mix Modeling Bootcamp）世界最大の広告グループであるWPP USオフィスのデータディレクターとマーケティング分析マネージャーが共同で教えるMarTechApeのトレジャー・プロジェクトです。トレーニングキャンプでは、実際のビジネス状況でマーケティングポートフォリオモデルを使用して、広告マーケティングのコア問題を解決する方法を学びます - ブランドと販売に対する異なる広告の影響を科学的かつ合理的に評価し、統計モデルの結果で広告予算を科学的に最適化します。トレーニングキャンプの参加者は、次のことを受け取りました。- 真の意味での「データとモデルでマーケティングの最も重要な問題を解決する」経験。
- SQL、R、Tableau など、最も人気のあるデータ処理言語を習得し、これらのスキルを使用して実際の問題を解決します。
- Media/Advertising Industryのビジネス意識を大幅に改善し、異なるメディアチャネルの広告キャンペーンに精通し、異なるビジネス指標の異なるリターン(ROI)と有効性(Effectiveness)に精通し、マーケティング効果の視点からマーケティングキャンペーンを見て、大手企業のマーケティング部門と消費者インサイト部門の問題点を理解することを学びます。
- 学校の課題の枠組みを飛び越え、実際のビジネス状況と実際の仕事における実際の戦闘ケースから始めます。 キャンパスを実際の作業とシームレスに連携させる。 学習した Analytics の考え方を他のシナリオに一般化し、ケース スチュディーに向き合い、体系的な解決の考え方を確立します。
- プロジェクトのプレゼンテーションPresentationスキルを向上させ、生データから意味のあるストーリーを掘り起こす方法を学びます。 顧客の実際の問題を解決し、ビジネス KPI を向上させます。
- プロジェクトを完了すると、コーチングの先生は、この素晴らしいプロジェクトの背景を使用して、最も印象的な履歴書を作成するのに役立ちます。すべて。参加者はインプルーメンタリングの機会を得て、優秀な学生は1対1の面接コーチングを受けます。
研修生はキャンプについてどのように評価しましたか?
Marketing Mix Modeling Bootcamp は、多くの賞賛を得て、学生はBootcampの品質が非常に高いと感じ、レッスンの後、私たちに非常に感動したコメントをたくさん送りました。1. 世界最大の広告メディアグループであるWPP | データ ディレクター。- あらゆる種類の SQL、Tableau の難治性疾患の go-to person。
2. 世界最大の広告代理店であるGroupM | マーケティング分析マネージャー。- マーケティング効果分析の専門家。 マーケティング効果の評価、売上予測など、年間広告予算の数十億ドルを超える大規模な顧客に提供します。
- Marketing Mix Modeling などの高次分析の経験が6年、新しいトレーニングとチームをリードする豊富な経験を持っています。
- Columbia University University 統計学部卒業。
Bootcamp で何を学ぶことができるでしょうか。
- 全体のbootcampは分かれています。広告データソースの概要、データ処理と視覚化、統計モデリング、詳細な診断。合計24時間の授業は2ヶ月以内に完了します。
- 週末のオンラインライブは、授業の後に教師が割り当てた宿題を完了し、ティーチングチームは、常にクラスグループで質問に答え、ライブビデオの永久再生を行います。
- コースは、データ分析の仕事のための完全なワークフローをカバーしています。
- データ処理とクリーニング。 Data Processing
- データの視覚化とビジネス インサイト。 Data Visualization & Data Story-telling
- 各参加者は、個人的に行うセットを持つことになります。データの成果の作品。とセット。モデルの成果の作品。とクライアントのための実用的な問題を解決するための完全な経験。
- 授業終了後、各参加者は、すべての参加者が履歴書を昇格させたProject Experienceの完全な説明を受け取ります。インパネプッシュのチャンス!優秀な学生は、余分な1対1を取得します。面接指導。。
- 登録した参加者は、授業開始の1週間前に詳細なSyllabusを受け取ることができます。
1. Advertising Platform Overview - 主要な広告プラットフォーム/サードパーティの技術ベンダーについて学びます。
- 主要な広告データ ソース、変数、および意味について説明します。
- 最新の広告メカニズムと関係者の役割について説明します。
2. Data Process & Visualization - SQL でデータ ETL をデータにする (Extract - Transform - Load)
- Tableau を使用して、完全な Data Visualization を完成します。
- データ内の情報をマイニングして、ビジネス インサイトを要約します。
- Data Presentation: データ製品を展示し、プロジェクトの経験として作品を表示します。
参加者は、最初の 4 週間はデータ処理とビジネス インサイトに焦点を当てました。 参加者は、Media Data のデータ ソースと構造に基づいて複雑なデータを処理するために、大量のマーケティング キャンペーン データ (Display、Search、Social、Video、TV などの広告データ) に直面します。 そして、データインサイトを視覚化します。 データベースを構築する方法と、データベースを使用する方法を学習します。SQL未処理の大規模な元のデータセットを処理し、活用します。Tableauデータを視覚的に分析します。 また、データのビジネス分析も完了します。 一言で言えば、我々はにされます。Data Processing >> Data Visualization >> Insights Generationこのようなシステムは、データ分析能力とビジネス意識を強化します。 - Marketing Mix Modeling、コンディショニング、モデル選択を確立します。
- モデル結果に関連する visualization を構築し、各マーケティング チャネルの ROI を分析し、洞察と戦略的推奨事項を抽出します。
- Optimizationを確立し、異なるマーケティングチャネルの予算編成を最適化し、最適なマーケティングミックスを導き出します。
現実世界では、モデルはさまざまなビジネス上の質問に答え、意思決定者が最適な意思決定を行うのに役立ちます。このbootcampの第4週から第8週では、本物のマーケリングミックスモデルを構築します! モデルのコアの秘密を把握し、モデルパラメータを調整し、モデル結果を解釈し、マーケティング予算を最適化し、販売動向を正確に予測することを学びます。 このプロセスでは、ビジネス上の問題をモデルの質問に翻訳し、異なるマーケティングの質問に異なる分析手段を使用して、データ駆動型の戦略的意思決定を行うことを学びます。- モデル結果を詳細に分析し、各チャネルが販売に与える影響を詳細に診断します。
- メディア チャネルの有効性は、広告キャンペーン、クリエイティブ広告、配信戦略など、さまざまな緯度で分解分析されます。
- 深い診断を通じて、さまざまなデータやモデルがビジネスに伝える情報と洞察に答える方法について説明します。
- Final Presentation: データとモデル変数の完全なpresentationを作成し、プロジェクト経験の結果として作品を表示し、就職面接を支援します。
サイドディアノスティックス(ディープ診断)は、Marketing Mix Modelingのモデル結果を視聴者に説明する際に、視聴者がビジネス上の意味でモデルの結果を理解するための重要な手段であることが多い。 モデルの説明と商業的な実現可能性の融合は、オーディエンスが「購入」するかどうかを決定する重要な要素です。 だから、Marketing Mix Modelingは、統計的なアプローチであなたの聴衆を説得する方法を教えるために、深い診断セクションに特化!Bootcamp でのプレゼンテーションの結果は何ですか?
変数の可視化分析、モデル解釈、マーケティングチャネル分析から戦略的洞察、PPTプレゼンテーションまで、参加者の絶妙な課題は、彼らの最高のトレーニングキャンプの結果であり、LinkedInやインタビューディスプレイであるかどうか、この高品質のプロジェクトは、目立つ最高のヘルパーになります!面接官の前で展示された作品に直接アクセスできるこれらの現実的なプロジェクト経験と、面接官が見るように、面接官の自信を倍増させましょう!
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