Introduction to Algorithmic Marketing: Inteligență artificială pentru operațiunile de marketing

Recenzii ale cititorilor

Cartea este lăudată pentru că este o resursă cuprinzătoare pentru marketingul bazat pe date, cu un accent puternic pe metodele statistice și aplicațiile de învățare automată. Deși oferă perspective valoroase și metodologii detaliate, este criticată pentru complexitatea sa tehnică și lipsa percepută de exemple practice potrivite pentru un public mai larg.

Acoperire cuprinzătoare a subiectelor de marketing bazate pe date, inclusiv anunțuri țintite, promoții și sisteme de recomandare. Bază matematică solidă, cu metodologii detaliate și exemple industriale. Utile pentru practicieni cu o pregătire tehnică, conținut bine structurat și explicații clare și intuitive în unele secțiuni.

Foarte tehnic și presupune o înțelegere solidă a statisticii și a învățării automate, ceea ce poate îndepărta utilizatorii de afaceri și cei noi în domeniu. Unii cititori consideră că este prea stufoasă și lipsită de exemple practice sau aplicații concrete ale teoriilor discutate.

(pe baza a 15 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations

Conținutul cărții:

Introducere în marketingul algoritmic este un ghid cuprinzător pentru automatizarea avansată a marketingului destinat strategilor de marketing, cercetătorilor de date, managerilor de produs și inginerilor de software. Cartea rezumă diverse tehnici testate de marile companii de tehnologie, publicitate și retail și lipește aceste metode de teoria economică și învățarea automată. Cartea acoperă principalele domenii ale marketingului care necesită microdecizii programatice - promoții și reclame direcționate, căutare în comerțul electronic, recomandări, prețuri și optimizarea sortimentului.

"O referință cuprinzătoare și indispensabilă pentru oricine întreprinde călătoria transformațională către marketingul algoritmic."

-Ali Bouhouch, CTO, Sephora Americas

"Este o lectură obligatorie atât pentru cercetătorii de date, cât și pentru responsabilii de marketing-chiar mai bine dacă o citesc împreună."

-Andrey Sebrant, director de marketing strategic, Yandex

"Cartea oferă executivilor, managerilor intermediari și cercetătorilor de date din organizația dvs. un set de recomandări concrete, acționabile și incrementale cu privire la modul de a construi insight-uri și decizii mai bune, începând de astăzi, pas cu pas."

-Victoria Livschitz, fondator și CTO, Grid Dynamics

Tabla de conținut

Capitolul 1 - Introducere.

⬤ Subiectul marketingului algoritmic.

⬤ Definirea marketingului algoritmic.

⬤ Antecedente istorice și context.

⬤ Servicii programatice.

⬤ Cine ar trebui să citească această carte?

⬤ Sumar.

Capitolul 2 - Analiza modelării predictive.

⬤ Analitica descriptivă, predictivă și prescriptivă.

⬤ Optimizarea economică.

⬤ Învățarea mecanică.

⬤ Învățarea supravegheată.

⬤ Învățarea prin reprezentare.

⬤ Mai multe modele specializate.

⬤ rezumat.

Capitolul 3 - Promoții și reclame.

⬤ Mediu.

⬤ Obiectivele comerciale.

⬤ Targeting Pipeline.

⬤ Modelarea și măsurarea răspunsurilor.

⬤ Building Blocks: Modele de targetare și LTV.

⬤ Designing and Running Campaigns.

⬤ Alocarea resurselor.

⬤ Anunțuri online.

⬤ Măsurarea eficacității.

⬤ Arhitectura sistemelor de targetare.

⬤ Sumar.

Capitolul 4 - Căutarea.

⬤ Mediu.

⬤ Obiectivele de afaceri.

⬤ Elemente de bază: Potrivire și clasificare.

⬤ Mixarea semnalelor de relevanță.

⬤ Analiză semantică.

⬤ Metode de căutare pentru merchandising.

⬤ Relevance Tuning.

⬤ Arhitectura serviciilor de căutare pentru merchandising.

⬤ Sumar.

Capitolul 5 - Recomandări.

⬤ Mediu.

⬤ Obiectivele de afaceri.

⬤ Evaluarea calității.

⬤ Vizualizare a metodelor de recomandare.

⬤ Filtrarea bazată pe conținut.

⬤ Introducere la filtrarea colaborativă.

⬤ Filtrarea colaborativă bazată pe vecinătăți.

⬤ Filtrare colaborativă bazată pe model.

⬤ Metode hibride.

⬤ Recomandări contextuale.

⬤ Recomandări nepersonalizate.

⬤ Optimizarea multiplă a obiectivelor.

⬤ Arhitectura sistemelor de recomandare.

⬤ Rezumat.

Capitolul 6 - Prețul și sortimentul.

⬤ Mediu.

⬤ Impactul stabilirii prețurilor.

⬤ Prețul și valoarea.

⬤ Prețul și cererea.

⬤ Structuri de preț de bază.

⬤ Predicția cererii.

⬤ Optimizarea prețului.

⬤ Alocarea resurselor.

⬤ Optimizarea sortimentului.

⬤ Arhitectura sistemelor de gestionare a prețurilor.

⬤ Sumar.