RADAR.Школа — сообщество людей, влюблённых в исследования и анализ данных
О чём курс
Это продвинутый курс по сегментации в количественных исследованиях. На реальных кейсах мы разбираем все основные виды сегментаций — от сегметации брендов и демографической сегментации до психографической, occasion-based и сегментации по выгодам. Показываем, какие методы работают в каждом случае.
Особый акцент делаем на аналитическом инструментарии: будем работать с кластерным анализом, деревьями решений, многомерным шкалированием, анализом соответствий. Разберёмся, как выбирать метод под задачу и как оценивать устойчивость получившихся сегментов.
Финальный модуль посвящён переводу аналитики в бизнес-решения: научимся приоритизировать сегменты, выстраивать сторителлинг вокруг данных и проводить стратегический воркшоп с заполнением модели бренда.
Кому подойдёт
Исследователи и аналитики данных
те, кто проводит количественные исследования и хочет уверенно владеть методами кластеризации и сегментации
Маркетологи и бренд-менеджеры
кто работает с позиционированием и портфелем продуктов и хочет опираться на данные при выборе целевых аудиторий
Product-менеджеры
кто запускает или развивает продукты и нуждается в чётком понимании, для кого продукт, какие выгоды важны разным группам потребителей
Стратеги и консультанты
кто готовит рекомендации для бизнеса и хочет подкреплять стратегические решения сегментационным анализом, а не только экспертным мнением
Как проходит курс
Программа
- Сегментация по цене, по позиционированию в пространстве атрибутов
- Анализ соответствий
- Многомерное шкалирование
- Иерархический кластерный анализ с дендрограммой
- Сегментации по жизненной стадии, по занятости, по имущественному статусу
- Сегментация на логических условиях
- Деревья решений
- Оценка устойчивости
- Описание сегментов
- Occasion-based-сегментация
- RFM-сегментация
- Сегментация по репертуару и частоте потребления
- Иерархические методы и K-means в многомерном пространстве
- Сегментация по установкам, по отношению, по глобальным потребностям
- Предварительное снижение размерности
- Кластеры на факторах vs. кластеры на исходных переменных
- Сегментация на факторах выбора, на полезностях из Conjoint, на JTBD
- Принудительно разбиваем большие и объединяем малые кластеры, ищем наиболее дифференцирующиеся и устойчивые
- Представляем данные так, чтобы они рассказывали историю
- Приоритизируем сегменты для бизнеса
- Проводим стратегический воркшоп с заполнением модели (пирамиды) бренда
Автор курса и преподаватель
Марк Шафир
CEO&Co-founder
RADAR research agency
RADAR research agency
Закончил Вышку в 2006 году
В 2007 году основал исследовательское агентство RADAR. Специализируется на анализе данных маркетинговых исследований и data-сторителлинге
23 года в индустрии маркетинговых исследований. Большой опыт работы с крупнейшими игроками российского рынка в сфере стратегического маркетинга
19 лет преподавания, из которых 14 лет в НИУ ВШЭ (курсы «Введение в маркетинговые исследования» и "Современные методы анализа данных")
Тарифы
Возможности оплаты
в России
Картой любого банка России
Системой Быстрых Платежей
Яндекс.Пэй
Сбер Pay
Тинькофф Pay
вне России
Картами Visa, Mastercard, American Express
PayAnyWay
В рассрочку*
Тинькофф на 3/4/6 месяцев
Всегда.Да на 3/4/6 месяцев
Покупай со Сбером на 6 месяцев
Я.Сплит на 2/4 месяца
Если вы хотите оплатить как юр.лицо, пишите нам на почту support@radar-school.ru
*покупка курса в рассрочку возможна только используя российские платежные сервисы
*покупка курса в рассрочку возможна только используя российские платежные сервисы
FAQ
Остались вопросы?
Пишите нам на почту
support@radar-school.ru
support@radar-school.ru
Как показывает опыт, пробование новых умений на практике и обратная связь дают качественно новый уровень компетенции. Плюс, часто бывает, что при выполнении домашнего задания студенты сталкиваются с вопросами, которые лучше проговорить с преподавателем. Также на разборе вы увидите, с какими другими проблемами можно столкнуться.
Домашние задания будут посвящены решению определенных бизнес-задач с помощью рассматриваемого метода (или группы методов). Вам нужно будет произвести расчеты в в SPSS/Excel/макросах/Python/R и подготовить короткую презентацию в PowerPoint/KeyNote. Базы можно использовать свои, либо, если нет своих, мы предоставим тренировочные базы.
На мастер-классах учим работе в SPSS, Python и R. Обеспечиваем макросами и веб-утилитами собственной разработки. Если работаете в другой среде, можете использовать её
6−8 дней. Домашнее задание задается после мастер-класса в четверг. Для первого потока дедлайн — 12:00 среды, для второго — 23:59 четверга.
Безусловно да! Разбор работ других — это тоже отличный способ научиться. Кроме того, на воркшопе можно вступить в дискуссию, задать вопросы по любой работе, обменяться опытом.
Если вы первый раз пользуетесь платформой GetCourse: После оплаты заказа на указанный вами e-mail приходит письмо, в котором содержатся данные для доступа в личный кабинет на платформе GetCourse. Вам нужно будет подтвердить e-mail (пройти по соответствующей ссылке в письме), после чего вы будете зарегистрированы.
Если вы уже пользовались платформой GetCourse, то вам не нужно повторно регистрироваться, тренинг должен отобразиться в вашем личном кабинете после завершения заказа.
Если вы уже пользовались платформой GetCourse, то вам не нужно повторно регистрироваться, тренинг должен отобразиться в вашем личном кабинете после завершения заказа.
Доступ к учебным материалам (записям занятий, презентациям, базам и т. д.) дается навсегда.