Количественные Маркетинговые Фреймворки
Пирамида бренда и конверсии, заявленная-реальная важность, Needs & Gaps, сегментация, NPS, CSI, Кано, TURF, медиа-показатели, и другие методы
10 модулей с 11 апреля
по 26 июня 2024
по 26 июня 2024
Мы учим вытаскивать из данных максимум практической пользы для бизнеса. Разбираем основные маркетинговые фреймворки и смотрим, какую пользу они могут принести бизнесу. Учим анализировать не отдельные метрики, а сразу систему логически и статистически связанных друг с другом показателей.
Рассказываем, как измерять имидж бренда и важность атрибутов, делать SWOT-анализ, находить незакрытые потребности. Раскладывать продукт на фичи и понимать, без каких из них не обойтись, а какие выделят вас среди конкурентов. Учим тому, какие нужны трекинги для CX, а какие — для измерения эффективности рекламы.
Рассказываем, как измерять имидж бренда и важность атрибутов, делать SWOT-анализ, находить незакрытые потребности. Раскладывать продукт на фичи и понимать, без каких из них не обойтись, а какие выделят вас среди конкурентов. Учим тому, какие нужны трекинги для CX, а какие — для измерения эффективности рекламы.
О чём курс
Кому подойдет
Всем, кто хочет понять,
какие показатели из исследований влияют на бизнес
какие показатели из исследований влияют на бизнес
Продакт-оунерам, CPO и владельцам бизнеса, для понимания того, как усилить бренд и продукт, улучшить продажи, оценивать незакрытые потребности рынка.
Оптимизировать связку бизнес-показателей и исследований. Понимать, какие исследования нужны на всех этапах жизни продукта. Построить систему трекингов маркетинговых показателей.
Маркетологам и product-менеджерам
Чтобы прокачать навыки проведения количественных продуктовых исследований. Научиться измерять показатели бренда и рекламы. Увидеть, какие показатели и как влияют на прибыль.
Тем, кто работает с продуктовыми и UX исследованиями
Чтобы расширить круг исследований. Обогатить знания о том, как связаны исследования и бизнес. Увидеть новые возможности применения результатов по уже проводимым исследованиям.
Тем, кто работает с классическими маркетинговыми исследованиями
Как проходит обучение
Мастер-классы проходят по четвергам онлайн в Zoom в 19:00. На них мы показываем алгоритм работы: принцип работы фреймворка, вопросы в инструментарии (анкете/гайде), анализ, интерпретация, связь с денежными показателями.
Мастер-класс
Вы можете выбрать тариф Light только с мастер-классами, либо тариф Full с разбором домашних работ на воркшопах
Выбор тарифа
Вебинары с разбором ДЗ проходят по средам в 19:00. На выполнение домашнего задания для разбора отводится 6 дней. По ДЗ, сданным позже, вы также получите комментарии на платформе
Разбор домашних заданий
На платформе курса в GetCourse будут доступны все видео-записи, презентации, статьи и доп. материалы, и инструменты. Доступ дается на 6 месяцев. В чате курса можно задать вопрос и посмотреть, какие вопросы задают другие.
Материалы и общение
Программа
I. Виды бизнес-моделей. Виды задач: бизнес, маркетинговые, коммуникационные, исследовательские
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
II. Объём рынка – ёмкость рынка – доля рынка. Выборка и экстраполяция
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
III. Воронка продаж и пирамида здоровья бренда. Индексы конверсии
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
IV. Имидж бренда и позиционирование. Карты восприятия
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
V. Заявленная и реальная важность. Needs & Gaps и SWOT
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
VI. Сегментация. Матрицы приоритизации сегментов
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
VII. Работы и ситуации. JTBD и CEP
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
VIII. Важность фичей в продукте. Кано и TURF
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
IX. Лояльность и удовлетворённость. NPS, CSI, драйверы-барьеры, модели лояльности
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
X. Оценка эффективности рекламы. TRP и ROI
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
- Берём фреймворк бизнес-модели Александра Остервальдера и смотрим через его призму на разные известные бизнесы. Выделяем виды бизнес-моделей
- Учимся расписывать любой бизнес на элементы бизнес-модели
- Разбираем фреймворк видов задач. Чем отличаются друг от друга бизнес-задачи, маркетинговые задачи, коммуникационные задачи. Почему бизнес-задачи всегда во главе? И как они трансформируются в исследовательские задачи?
- Классифицируем исследовательские задачи и методы исследований
11 апреля 2024 – Мастер-класс
17 апреля 2024 – Разбор домашних работ
- Разбираемся в типах выборок. Зачем нужна вероятностная выборка и как её построить?
- Различаем объём рынка и ёмкость рынка. Рассчитываем эти показатели на данных количественного исследования
- Рассчитываем долю рынка продукта и бренда на данных количественного исследования
- Оцениваем погрешность измерения и экстраполируем результаты на генеральную совокупность
- Разбираемся с видами взвешивания. Взвешиваем данные исследования на разные генеральные совокупности
18 апреля 2024 – Мастер-класс
24 апреля 2024 – Разбор домашних работ
- Коротко вспоминаем основные коммуникационные модели: AIDA, DIBABA, DAGMAR, Матрица FCB
- Последовательно разбираем показатели здоровья бренда, смотрим, как измеряются: спонтанное и подсказанное знание, Top-of-Mind, виды пользования и покупки, намерение и анти-намерение, consideration, repertoire
- Учимся выделять consideration set, даже если не было прямого вопроса в анкете
- Строим разные виды пирамид/лестниц/коридоров здоровья бренда
- Рассчитываем конверсии на разных этапах и сравниваем с нормами с учётом статистической значимости. Откуда брать нормы?
- Строим карты Conversion-Retention, добавляем 3 и 4 ось, меняем показатели
- Строим доверительные интервалы на картах, разделяем на квадранты
- Сегментируем аудиторию бренда по этапам пирамиды
25 апреля 2024 – Мастер-класс
2 мая 2024 – Разбор домашних работ
- Коротко разбираемся, что такое позиционирование и имидж бренда
- Разбираем подходы к измерению имиджа бренда, смотрим типы шкал
- Строим имиджевые профили брендов, сравниваем профили между собой с учетом значимых различий
- Строим анализ стандартизованных остатков. Разделяем имиджевые атрибуты на три группы: есть связь с этим атрибутом, есть связь с противоположным атрибутом, нет связи
- Строим карты соответствий, называем оси и сектора восприятия
- Разбираемся, как можно рассчитать важность имиджевых атрибутов и какие вопросы для этого нужны
8 мая 2024 – Мастер-класс
15 мая 2024 – Разбор домашних работ
- Разбираемся, как можно измерять важность факторов выбора, смотрим примеры вопросов и шкал
- Смотрим, чем плоха заявленная важность
- Учимся рассчитывать реальную важность несколькими способами
- Строим карты заявленной-реальной важности, интерпретируем квадранты. Отмечаем на картах имиджевые атрибуты, с которыми есть связь у бренда
- Вычисляем Gap между нашим брендом и конкретным конкурентом / остальным рынком
- Строим карты Needs & Gaps, интерпретируем квадранты
- На основе Needs & Gaps проводим SWOT-анализ против конкретного конкурента или против остального рынка в целом
16 мая 2024 – Мастер-класс
22 мая 2024 – Разбор домашних работ
- Анализируем драйверы и барьеры потребления категории / продукта
- Выделяем ситуации и контекст потребления
- Разбираем фреймворк Category Entrance Points (CEP) Байрона Шарпа. Как считать CEP и brand performance. Вычисляем mental market share, mental penetration и другие показатели
- Фреймворк Jobs-to-be-Done (JTBD): как разумно использовать и что можно сделать на количественном уровне
- Стратегия голубого океана: как операционализировать фреймворк через бизнес-модели и важность драйверов
23 мая 2024 – Мастер-класс
29 мая 2024 – Разбор домашних работ
- Разбираем критерии хорошей сегментации
- Строим и описываем сегменты, оцениваем качество решения
- Строим карту дифференциации сегментов: по каким переменным/осям сегменты сильнее всего различаются между собой?
- Анализируем ключевые показатели нашего бренда против конкурентов в разрезе сегментов
- Изучаем фреймворк «матрица приоритизации сегментов», смотрим примеры и строим сами
- Сравниваем подходы к выбору приоритетных сегментов
- Переходим от стратегического уровня анализа к продуктовому
30 мая 2024 – Мастер-класс
5 июня 2024 – Разбор домашних работ
- Разбираемся с тем, как замерить важность фичей в продукте
- TURF-анализ (Total Unduplicated Reach and Frequency): определяем комбинацию, которая привлечёт наибольшее количество потребителей при минимальном количестве разновидностей продукта
- Модель Норияки Кано: раскладываем факторы на ожидаемые, линейные, восхищающие, обратные и индифферентные
- Шкала максимального различия, или MaxDiff: пол-шага до Conjoint
6 июня 2024 – Мастер-класс
11 июня 2024 – Разбор домашних работ
- Различаем лояльность клиентов и удовлетворённость клиентов. Разбираем разные подходы к измерению, смотрим шкалы
- Net Promoter Score (NPS): учимся правильно мерить и сравнивать
- Разбираемся в двух видах NPS: Top Down и Bottom Up. В чем разница и какие нюансы
- Как мерить драйверы и барьеры лояльности в методике NPS
- Модель NPS: на что влияет индекс NPS, и что влияет на него
- Customer Satisfaction Index (CSI): как рассчитывать веса характеристик и оценки бренда/продукта
- Фреймворк “важность – удовлетворённость”. Строим карты, интерпретируем квадранты
13 июня 2024 – Мастер-класс
19 июня 2024 – Разбор домашних работ
- Разбираемся в медиа-показателях: TVR, GRP, TRP, Reach, и т.д.
- Разбираемся в видах знания рекламы: claimed recall, proven recall, и т.д.
- Изучаем коммуникационные эффекты рекламы, смотрим примеры вопросов и шкалы: интерес, вовлеченность, привлекательность, желание купить, усталость от рекламы, и т.д.
- Учимся рассчитывать эффект влияния рекламы на показатели здоровья бренда, имидж бренда, показатели лояльности
- Оцениваем эффективность каналов рекламы
- Строим модели эффективности рекламы с учетом затрат на медиа
20 июня 2024 – Мастер-класс
26 июня 2024 – Разбор домашних работ
Преподаватель
CEO&Co-founder
RADAR research agency
Закончил Вышку в 2006 году. В 2007 году основал исследовательское агентство RADAR.
20 лет в индустрии маркетинговых исследований. 17 лет преподавания.
Курсы:
- "Современные методы анализа данных" на первом курсе магистратуры программы "Прикладные методы социального анализа рынков" в НИУ ВШЭ
- "Введение в маркетинговые исследования" на 4 курсе бакалавриата департамента Социологии НИУ ВШЭ
- "Методы анализа и интерпретации количественных данных"
- платный курс в Школе Маркетинговых Исследований НИУ ВШЭ - ОИРОМ
- "Продвинутый анализ количественных данных"
- платный курс в Школе Маркетинговых Исследований НИУ ВШЭ - ОИРОМ
Работает с компаниями: Metro Cash&Carry, X5 Retail Group, МегаФон, VK Group, АльфаСтрахование, Альфа-Банк и др.
Марк Шафир
Курсы:
- "Современные методы анализа данных" на первом курсе магистратуры программы "Прикладные методы социального анализа рынков" в НИУ ВШЭ
- "Введение в маркетинговые исследования" на 4 курсе бакалавриата департамента Социологии НИУ ВШЭ
- "Методы анализа и интерпретации количественных данных"
- платный курс в Школе Маркетинговых Исследований НИУ ВШЭ - ОИРОМ
- "Продвинутый анализ количественных данных"
- платный курс в Школе Маркетинговых Исследований НИУ ВШЭ - ОИРОМ
Работает с компаниями: Metro Cash&Carry, X5 Retail Group, МегаФон, VK Group, АльфаСтрахование, Альфа-Банк и др.
Закончил Вышку в 2006 году В 2007 году основал исследовательское агентство RADAR 20 лет в индустрии маркетинговых исследований 17 лет преподавания.
SOLD OUT
мастер-классы + вебинары с разбором ДЗ
Full
SOLD OUT
+ 10 live мастер-классов с возможностью задавать вопросы преподавателю во время занятия
+ 10 live разборов домашних заданий с дискуссией
+ доступ к записям на полгода
+ доступ к чату студентов
+ диплом об окончании курса
+ 10 live разборов домашних заданий с дискуссией
+ доступ к записям на полгода
+ доступ к чату студентов
+ диплом об окончании курса
Мы больше не принимаем заявки на тариф Full
Следующий поток КМФ Full планируется в 2025 году
Следующий поток КМФ Full планируется в 2025 году
только мастер-классы
Light
70 000 руб
+ 10 live мастер-классов с возможностью задавать вопросы преподавателю во время занятия
+ доступ к записям на полгода
+ доступ к чату студентов
+ сертификат о прохождении курса
+ доступ к записям на полгода
+ доступ к чату студентов
+ сертификат о прохождении курса
90 000 руб после 29 марта
Тарифы
Q&A
I. Виды бизнес-моделей. Виды задач: бизнес, маркетинговые, коммуникационные, исследовательские
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
II. Объём рынка – ёмкость рынка – доля рынка. Выборка и экстраполяция
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
III. Воронка продаж и пирамида здоровья бренда. Индексы конверсии
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
IV. Имидж бренда и позиционирование. Карты восприятия
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
V. Заявленная и реальная важность. Needs & Gaps и SWOT
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
VI. Сегментация. Матрицы приоритизации сегментов
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
VII. Работы и ситуации. JTBD и CEP
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
VIII. Важность фичей в продукте. Кано и TURF
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
IX. Лояльность и удовлетворённость. NPS, CSI, драйверы-барьеры, модели лояльности
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
X. Оценка эффективности рекламы. TRP и ROI
Связь анкеты и базы. Организация структуры данных. Типы шкал и переменных. Веса. Линейные распределения. Меры средней тенденции. Multiple response set'ы. Таблицы сопряженности.
11.04 мастер-класс
17.04 вебинар с разбором д/з
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.
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.
Домашние задания будут посвящены решению определенных бизнес-задач с помощью рассматриваемого метода (или группы методов). Вам нужно будет произвести расчеты в SPSS/Excel/макросах и подготовить короткую презентацию в PowerPoint. Методного хардкора не будет - для этого есть Школа Анализа Данных. Базы можно использовать свои, либо, если нет своих, мы предоставим тренировочные базы.
6 дней. Домашнее задание задается после мастер-класса в четверг, дедлайн – 12:00 во среду на следующей неделе. Домашние задания проверяются в течение среды, и вечером в среду разбираются на воркшопах.
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.
Да, можно, пишите нам на support@radar-school.ru
Да, вы можете сделать апгрейд тарифа и получить доступ к вебинарам с разбором домашних заданий. Для этого пишите нам на support@radar-school.ru.
Остались вопросы?
Пишите нам на почту
support@radar-school.ru
support@radar-school.ru