eksamenssett
.no
Tren målrettet
Ungdomsskole/VGS
Høyskole
Ressurser
Privatundervisning
Kontakt
eksamenssett
.no
Tren målrettet
Ungdomsskole/VGS
Høyskole
Ressurser
Privatundervisning
Kontakt
eksamenssett
.no
Tren målrettet
Ungdomsskole/VGS
Høyskole
Ressurser
Privatundervisning
Kontakt
MRK 3561
Cheat Sheet
Formler, begreper og oppsummering
Marketing Analytics
eksamenssett.no
Symboloversikt og formler
Regresjon og statistikk
•
y
^
=
b
0
+
b
1
x
1
+
…
+
b
k
x
k
\hat{y} = b_0 + b_1 x_1 + \ldots + b_k x_k
y
^
=
b
0
+
b
1
x
1
+
…
+
b
k
x
k
|
b
i
b_i
b
i
= regresjonskoeffisienter
Nøkkeldefinisjoner
Segmentering og targeting
•
Klyngeanalyse (k-means): grupper kunder etter likhet – iterativ tildeling til nærmeste sentroid
•
Faktoranalyse: reduserer mange variabler til færre underliggende faktorer (dimensjonsreduksjon)
•
Conjoint-analyse: måler preferanser for produktattributter – estimer betalingsvillighet
•
Perceptual map: posisjonering av merker i to dimensjoner basert på kundepersepsjon
A/B-testing og eksperiment
•
A/B-test: kontrollert eksperiment med én variabel endret – intern validitet forutsetter randomisering
•
Konverteringsrate: andel besøkende som utfører ønsket handling (kjøp, registrering)
•
Statistisk signifikans:
p
<
0,05
p < 0{,}05
p
<
0
,
05
– kan forkaste
H
0
H_0
H
0
om ingen effekt
Viktige regler og metoder
Attribusjon og digital analyse
•
Last-click attribusjon: all kredit til siste berøringspunkt – undervurderer øvre trakt
•
Multi-touch attribusjon: fordeler kredit på tvers av touchpoints (lineær, tidsforfallende, posisjonbasert)
•
CAC (Customer Acquisition Cost) = Markedsføringskostnad / Nye kunder
•
ROAS (Return on Ad Spend) = Inntekt fra annonsering / Annonsekostnad
Prediktiv modellering
•
Churn prediction: logistisk regresjon eller decision trees for å identifisere risikokunder
•
Overfitting: modellen passer treningsdata for godt – test på holdout-datasett
•
RMSE (Root Mean Squared Error): mål på prediksjonsfeil – lavere er bedre
•
Cross-validation: del data i k-folder for robust evaluering av modellens ytelse
•
R
2
R^2
R
2
= forklaringsgrad (0–1) |
R
a
d
j
2
R^2_{adj}
R
a
d
j
2
justert for antall prediktorer
•
CLV =
∑
t
=
0
T
m
⋅
r
t
(
1
+
d
)
t
−
A
C
\displaystyle \sum_{t=0}^{T} \frac{m \cdot r^t}{(1+d)^t} - AC
t
=
0
∑
T
(
1
+
d
)
t
m
⋅
r
t
−
A
C
|
m
m
m
= margin,
r
r
r
= retensjonsrate,
d
d
d
= diskonteringsrente
•
RFM: Recency, Frequency, Monetary Value – segmentering av kundebase
•
Minimum Detectable Effect (MDE): minste effekt man ønsker å oppdage – bestemmer utvalgsstørrelse