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당신의 마케팅 분석 능력을 업그레이드 하는 방법, 엑셀로 시작하자!

『엑셀을 활용한 마케팅 분석 기법』은 엑셀을 이용하여 데이터를 분석하는 강력한 기법 소개한다. 이 책에서는 다음과 같은 중요한 마케팅 분석 개념을 익힐 수 있도록 도와준다. 엑셀 차트와 함수를 이용하여 마케팅 데이터를 요약할 수 있으며, 수요 곡선을 추정하며, 해찾기 기능을 사용하여 이익을 극대화하는 가격 정책을 결정한다. 또한 예측 모델을 개발하여 마케팅 믹스가 판매에 어떤 영향을 미치는지 알아낼 수 있다.

엑셀을 이용하여 데이터를 분석하는 강력한 기법 소개

대부분의 비즈니스에서 데이터는 넘쳐나고 있다. 이 데이터를 여러분의 비즈니스를 위해 이용하려면 간단하고 비용 효과적인 도구가 필요하다. 만약 여러분이 이미 친숙한 도구라면 더더욱 좋을 것이다. 그것이 바로 엑셀이다. 이 책의 모든 예제는 한 단계 한 단계 자세한 화면으로 설명하고 있으며 예제 데이터와 연습 문제 답을 다운로드 받을 수 있다. 여러분의 마케팅 분석을 업그레이드하기 위해 여러분은 단지 이 책과 엑셀만 있으면 된다.
이 책에서는 다음과 같은 중요한 마케팅 분석 개념을 익힐 수 있도록 도와준다.

- 엑셀 차트와 함수를 이용하여 마케팅 데이터를 요약할 수 있다.
- 수요 곡선을 추정하며, 해찾기 기능을 사용하여 이익을 극대화하는 가격 정책을 결정한다.
- 군집 분석을 사용하여 시장 세분화를 수행한다.
- 예측 모델을 개발하여 마케팅 믹스가 판매에 어떤 영향을 미치는지 알아낼 수 있다.
- 광고 프로그램이 얼마나 유효한지 측정할 수 있다.
- 소셜 네트워크와 입소문 마케팅 저변에 위치한 분석기법에 대해 이해할 수 있다.

1파트 엑셀을 이용해 마케팅 데이터 요약하기
Chapter 01 피벗 테이블로 마케팅 데이터를 자르고 다지기
Chapter 02 엑셀 차트를 이용해 마케팅 데이터 요약하기
Chapter 03 엑셀 함수를 이용해 마케팅 데이터 요약하기

Part 2 가격 평가
Chapter 04 수요 곡선을 추정하고 해찾기로 가격을 최적화하기
Chapter 05 묶음 가격
Chapter 06 비선형 가격
Chapter 07 초기 고가 전략과 할인 판매
Chapter 08 수익 관리

Part 3 예측
Chapter 09 단순 선형 회귀와 상관
Chapter 10 다중 회귀를 사용하여 판매 예측하기
Chapter 11 특별한 이벤트의 존재 예측하기
Chapter 12 트렌드와 계절 요인 모델링
Chapter 13 비에 대한 이동 평균 예측 모델
Chapter 14 Winter’s 방법
Chapter 15 신경망을 사용하여 판매 예측하기


Part 4 고객이 원하는 것은?
Chapter 16 컨조인트 분석
Chapter 17 로지스틱 회귀
Chapter 18 이산 선택 분석

Part 5 고객 가치
Chapter 19 장기 고객 가치 계산하기
Chapter 20 비즈니스를 가치있게 하기 위해 고객 가치 사용하기
Chapter 21 고객 가치, 몬테 카를로 시뮬레이션 그리고 마케팅 결정 내리기
Chapter 22 고객 확보와 유지 사이에서 마케팅 자원 할당하기

Part 6 시장 세분화(Market Segmentation)
Chapter 23 군집 분석
Chapter 24 협업 필터링
Chapter 25 분류 트리를 사용하여 시장 세분화하기

Part 7 신제품 판매 예측하기
Chapter 26 S 곡선을 사용하여 신제품의 판매 예측하기
Chapter 27 Bass 확산 모델
Chapter 28 코페르니쿠스 원칙을 사용하여 미래 판매 지속 기간을 예상하기

Part 8 소매(retailing)
Chapter 29 장바구니 분석과 리프트
Chapter 30 RFM 분석과 다이렉트 메일 캠페인 최적화하기
Chapter 31 SCAN*PRO 모델과 변형 모델 사용하기
Chapter 32 판매 자원과 소매 공간 할당하기
Chapter 33 소수의 데이터 포인트로부터 판매 예측하기

Part 9 광고
Chapter 34 광고의 효과 측정하기
Chapter 35 미디어 선택 모델
Chapter 36 온라인 광고에서 클릭당 지불(PPC)

Part 10 마케팅 리서치 도구
Chapter 37 주성분 분석(PPC)
Chapter 38 다차원 척도법(MDS)
Chapter 39 분류 알고리즘 : 나이브 베이즈 분별과 판별 분석
Chapter 40 분산 분석 : 일원 ANOVA
Chapter 41 분산 분석 : 이원 ANOVA

Part 11 인터넷과 소셜 마케팅
Chapter 42 네트워크
Chapter 43 티핑포인트에 숨겨져 있는 수학
Chapter 44 바이럴 마케팅
Chapter 45 텍스트 마이닝