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在不平凡的2020年里，

我們如期開課，“云上見”；

我們線上線下融合教學(xué)，“一個都不能少”；

我們克服諸多困難，致力提供更高品質(zhì)的課程與更充實的學(xué)習(xí)體驗，只為清華MBA學(xué)子學(xué)有所獲、不虛此行。

新年伊始，萬象更新。

2021，清華MBA將帶著更多精彩紛呈的課程向你走來，敬請期待！

MBA新課介紹

大數(shù)據(jù)分析的營銷前沿應(yīng)用

任課教師/ 梁屹天

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得營銷的科學(xué)化、精準(zhǔn)化變得可能，而其中的核心就是數(shù)據(jù)分析。本課程將從一個微觀實踐的角度，以案例作為載體，講述數(shù)據(jù)分析在各種營銷場景下的前沿應(yīng)用。

雖然媒體大量的報導(dǎo)已經(jīng)使得很多人默認(rèn)了“數(shù)據(jù)分析”這個概念。但是，數(shù)據(jù)分析在營銷實踐中究竟是怎么一回事？人們常說的“模型”和“算法”究竟是什么？它們在營銷中如何落地，又面臨哪些挑戰(zhàn)？數(shù)據(jù)分析跟業(yè)務(wù)邏輯應(yīng)該如何融合？這些問題不僅困擾著很多對數(shù)據(jù)分析不熟悉的人，對于很多數(shù)據(jù)分析的從業(yè)者和研究者，回答它們也是很有挑戰(zhàn)性的。

本課程將從一個微觀實踐的角度，以案例作為載體，講述數(shù)據(jù)分析在各種營銷場景下的前沿應(yīng)用。本課程旨在提高和培養(yǎng)學(xué)生在以下各方面的知識和能力：

（1）數(shù)據(jù)分析在最前沿的營銷實踐中是如何實現(xiàn)的。

（2）各種分析方法的核心原理和背后的邏輯。

（3）數(shù)據(jù)分析與商業(yè)邏輯應(yīng)該如何融合。

*本課程將于2021年春季學(xué)期開課

#任課教師

梁屹天

梁屹天，清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院市場營銷系副教授。2011年獲得加拿大英屬哥倫比亞大學(xué)(UBC)統(tǒng)計學(xué)碩士學(xué)位；2017年獲得加拿大英屬哥倫比亞大學(xué)(UBC)工商管理學(xué)（市場營銷）博士學(xué)位。他運用大數(shù)據(jù)方法并結(jié)合營銷理論對一系列營銷的前沿問題進行探討。他的主要研究領(lǐng)域為大數(shù)據(jù)營銷、網(wǎng)絡(luò)游戲、電影、保險、數(shù)字廣告、公益、政府補貼、消費者睡眠等。他的論文發(fā)表于國際頂級營銷與管理雜志Journal of Marketing Research和Management Science。

#教學(xué)方法

本課程將采取案例教學(xué)的方法，特點如下：

（1）新：案例大多來自前沿的產(chǎn)學(xué)研究成果。

（2）全：案例覆蓋了營銷的多個方面，例如：推薦、產(chǎn)品開發(fā)、廣告、定價、客戶管理等等。

（3）深：案例的講解是在微觀實踐層面。不同于很多其他的大數(shù)據(jù)課程，本課程專注的是微觀應(yīng)用，力圖讓學(xué)生掌握用數(shù)據(jù)分析解決實際問題的具體思路。

#具體內(nèi)容

PART-1推薦

案例載體：淘寶天貓優(yōu)惠商品的推薦。

重點覆蓋以下內(nèi)容：

• 經(jīng)典的推薦算法原理（如：Content based，Collaborative Filtering）

• 案例中原來正在使用的算法原理（如：Logistic regression，Regression tree）

• 消費者決策過程中的特點如何融入上述模型，進而改進推薦效果

PART-2產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)

案例載體1：某咨詢公司的一個產(chǎn)品設(shè)計調(diào)研項目。重點覆蓋以下內(nèi)容：

• 傳統(tǒng)產(chǎn)品設(shè)計調(diào)研面臨的問題

• 消費者評論給解決上述問題帶來的機會與挑戰(zhàn)

• 如何運用消費者的文字評論結(jié)合文本分析來優(yōu)化上述項目

案例載體2：某汽車品牌的新車型外觀研發(fā)

• 汽車外觀研發(fā)的傳統(tǒng)做法和其面臨的問題

• 如何運用消費者調(diào)研和汽車外觀設(shè)計的手稿，并且結(jié)合AI模型來幫助解決上述問題

PART-3廣告

案例載體1（線上廣告）：以Facebook的廣告投放系統(tǒng)作為背景 + 若干最前沿的有關(guān)線上互聯(lián)網(wǎng)廣告的產(chǎn)學(xué)研成果?！拔抑牢业膹V告費用有一半是浪費的，但我不知道浪費的是哪一半”。如何科學(xué)化的測量線上廣告投放的ROI是互聯(lián)網(wǎng)廣告這個龐大的行業(yè)最核心的問題之一。這部分重點覆蓋以下內(nèi)容：

• 線上廣告投放生態(tài)系統(tǒng)的簡介

• 廣告效果的因果分析理論框架

• 一些基于二手?jǐn)?shù)據(jù)的廣告效果測量方法

• 三種基于實驗的廣告效果測量框架：a. Public Service Announcement (PSA): 較為傳統(tǒng)的方法;b. Intent to Treat (IIT) system: Twitter和Facebook規(guī)?；褂玫南到y(tǒng);c. Ghost Ad system: Google規(guī)?；褂玫南到y(tǒng)（騰訊廣告近年來也開始使用）

• 一些基于Facebook和Google的最新產(chǎn)學(xué)研成果講解

案例載體2（廣告campaign優(yōu)化）：奔馳的新車發(fā)售廣告campaign優(yōu)化策略。這部分重點覆蓋以下內(nèi)容：

• 基于數(shù)據(jù)分析的廣告投放量與投放渠道的決策系統(tǒng)框架

• 核心的廣告生產(chǎn)模型，數(shù)據(jù)獲取方式以及量化實踐的過程

• 一些最新產(chǎn)學(xué)研成果講解

PART-4 定價

案例載體1（個性化定價）：某招聘網(wǎng)站的2B個性化定價案例。這部分重點覆蓋以下內(nèi)容：

• 個性化定價與社會福祉之間的經(jīng)濟關(guān)系

• 基于需求彈性的定價框架

• 具體的實踐步驟：田野實驗、理論模型與數(shù)據(jù)分析的結(jié)合

案例載體2（競爭性定價）：國內(nèi)某電商基于其競爭者價格的定價實踐案例。這部分重點覆蓋內(nèi)容與上面類似

PART-5 用戶管理

這部分會通過多個產(chǎn)學(xué)研案例來講述基于數(shù)據(jù)量化分析的用戶管理框架。

用戶生命價值的計算：

• 基于簡單描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)的方法

• 基于用戶大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計模型的方法

用戶維系（customer retention）：

• 流失率預(yù)測

• 優(yōu)化干預(yù)的理論和實踐礦漿

• 短期vs.長期用戶價值的一些前沿思考和探索