AI-Powered
Marketing Mix Modeling
Як оптимізувати бюджети за допомогою великих мовних моделей
ідея курсу
Ви витрачаєте мільйони на маркетинг, але досі дискутуєте, які канали працюють найкраще?
Класичний Marketing Mix Modeling складний, потребує великих даних і дорогих аналітиків. Більшість компаній просто розподіляють бюджети інтуїтивно, спираючись на досвід.
Завдяки великим мовним моделям – LLM – можна спростити та автоматизувати Marketing Mix Modeling, швидко аналізувати дані та отримувати чіткі рекомендації без глибоких знань у статистиці. Цей курс навчить вас використовувати LLM для простого, ефективного та точного маркетингового аналізу.
Для кого
Цей курс створений для:
- маркетинг-аналітиків
- менеджерів з маркетингу
- data science спеціалістів
На курсі ви:
Побудуєте MMM-модель з нуля та перекладатимете статистичні висновки на зрозумілу бізнес-мову
Програма
Протягом трьох останніх модулів курс розділено на два треки – відповідно до ролі учасників та технічного заглиблення. Бізнес-трек фокусується на інтерпретації готових моделей та їх впровадженні в бізнес-процеси – маркетологам потрібно вміти інтерпретувати результати Marketing Mix Modeling та приймати на їх основі рішення про бюджети. Технічний трек заглиблюється в технічні деталі побудови моделей, SHAP, adstock, lag-ефекти, – data scientists повинні розуміти, як ці моделі працюють зсередини та чому вони можуть давати неконсистентні результати.
Теми:
• Основи MMM: що це і навіщо?
• Традиційні підходи до аналізу ефективності маркетингових каналів
• Виклики класичного MMM та місце LLM у його спрощенні
• Огляд кейсів, де MMM використовується у бізнесі
• Очікування vs реальність
Важливо: MMM не варто плутати з digital attribution. Це системна модель, яка враховує вплив усіх каналів, включно з offline.
Практика: аналіз реального кейсу MMM – сильні та слабкі сторони традиційного підходу
Теми:
• Як працюють великі мовні моделі (LLM)
• Різниця між традиційною аналітикою та AI-інструментами
• Використання LLM для автоматизації аналізу даних. Важливо розуміти, що LLM не замінює аналітика або перевірку моделі.
• Обмеження, галюцинації, помилкові інтерпретації та етичні аспекти роботи з LLM
Практика: знайомство з ChatGPT, Gemini, Claude – тестування можливостей
Теми:
• Які дані потрібні для MMM?
• Використання LLM для очищення, нормалізації та підготовки даних
• Генерація Python/R-коду для аналізу даних за допомогою LLM
• Перетворення неструктурованих даних
• Робота з неповними/синтетичними даними
• Ефекти adstock та saturation, лаги
• Типові виклики і їх вирішення
• Використання LLM для виявлення патернів у даних
• Валідація підготовлених даних
Практика: завантаження набору даних та його автоматична підготовка за допомогою LLM
Теми:
• Модель CDE (Container, Difference, Exchange): як визначати та модифікувати умови, що впливають на саморегуляцію систем
• Фінальні та нескінченні ігри (Finite vs Infinite Game): як різні стратегії впливають на довготривалість систем і їх адаптивність
• Питання для невизначених часів: які запитання допомагають краще зрозуміти майбутні тенденції та можливі сценарії розвитку
Практика:
Розпізнавання та аналіз умов для саморегуляції на конкретному кейсі організаційних контекстів. Визначення, які "відмінності" (фактори, що змінюють ситуацію) можуть впливати на ці умови й аналіз, як ви можете модифікувати обмін (взаємодію) між цими елементами.
Результат тижнів:
Уміння критично мислити та підвищити ефективність прийняття рішень у мінливих умовах.
(13, 16 січня)
Теми:
• Чотири істини: базові припущення для розуміння самоорганізації
• Прості правила: як кілька базових правил можуть формувати складні патерни поведінки
• Ландшафтна діаграма: інструмент для розуміння та картографування динаміки системи
• Патерни генеруючих спільнот: які умови дозволяють створювати та підтримувати інноваційні та саморегулюючі спільноти
Практика:
Розробка набору простих правил для управління організаційними процесами для майбутнього стратегічного планування
(20, 23 січня)
Теми:
• Стратегічна модель: як створювати гнучкі стратегії, що адаптуються до швидких змін, через визначення ідентичності організації, виставлення пріоритетів, та із залученням колективних знань
Практика:
Оцінка наявних стратегій та їх адаптація для роботи в умовах складності. Розробка власної стратегічної моделі з урахуванням непередбачуваності та адаптивності
Результат курсу:
Уміння створювати стратегії, що працюють в умовах складності.
(27, 30 січня)
• Як адаптуватися до світу відкритих кордонів, відмінностей та взаємозалежності.
Дослідимо, як зміни в технологіях, комунікаціях та партнерствах впливають на робочі процеси й управління.
• Як лідер може підтримувати індивідів і команди для досягнення успіху, залученості та навіть щастя.
Розуміння ролі лідера у формуванні продуктивних, стійких та гармонійних умов.
• Як лідери виявляють патерни в комунікаціях, рішеннях і взаємодії.
Важливість бачити закономірності в організаційній культурі та реагувати навіть без формальних повноважень.
• Постійна цікавість як інструмент управління складністю.
Розвиток навичок, що замінюють судження цікавістю, а конфлікти — спільним пошуком рішень. Як лідери можуть зберігати відкритість і гнучкість у взаємодії з іншими в умовах невизначеності та змін.
Чому руУУш
Q&A
Щотижня зустрічаємося наживо в онлайн-форматі по п'ятницях з 11:00 і працюємо 4.5 години.
Курс повністю зосереджений на практиці, де кожен етап навчання супроводжується миттєвим застосуванням теорії на практиці. Учасники курсу не слухають лекції, а активно працюють над власними складними ситуаціями (get-stuck cases). Такий підхід дозволяє глибше засвоїти матеріал і одразу побачити результати своєї роботи.
Так, записи зустрічей будуть доступні, та ми заохочуємо вас брати участь в усіх зустрічах наживо, оскільки це найбільш ефективний спосіб навчання на курсі.
В РУУУШ дві робочі мови – українська та англійська. Ми запрошуємо учасників користуватися ними під час навчального процесу, щоб забезпечити комфортне спілкування для всіх учасників і викладачів курсу.
Курс розрахований для досвідчених маркетинг директорів, керівників відділів, власників бізнесу та СЕО, менеджерів продуктів та інновацій.
Приклади запитів:
- Внутрішній. Маркетинг-директори, які постійно зіштовхуються з необхідністю вирішувати складні ситуації взаємодії всередині компанії. Коли багато різних інтересів і в кожного відділу чи ТОП-менеджера своя реальність (у власника, СЕО, керівників інших відділів), що в комунікації часто призводить до конфліктів або саботажу. Вирішувати такі ситуації допомагає управління складністю.
- Зовнішній. Реалії ринку, стан економіки, потреби споживачів, тренди, запит компанії щось експортувати – але не зрозуміло, що. В ситуації, коли не зрозуміло, що робити, маркетинг-директору треба побудувати стратегію, яка дозволить вижити і розвиватися. Ми не будемо розробляти стратегію на курсі, але будемо розробляти набір підходів, які допоможуть взагалі підступатися до такого типу складних питань.
Так, ви можете оплачувати як повну вартість курсу одразу, так і розбивши його на окремі платежі. Для цього після реєстрації оберіть зручний для вас формат оплати.
Так, ми заохочуємо навчатися на курсах разом із колегами, аби сприяти більш ефективним змінам та спрощенню їх впровадження в організаціях. Тому надаємо додаткову знижку 10% для участі декількох колег з однієї організації.
Ви можете звʼязатися з нами поштою з усіх питань – hello@ruuush.marketing, або написати нам в телеграм – https://t.me/Manager_ruuush
