Планировщик маркетолога. Практическое пособие по маркетингу [Говорящий Маркетолог] + Интеллектуальный маркетинг [Алексей Огарков]

Планировщик маркетолога. Практическое пособие по маркетингу для индивидуальных предпринимателей и самозанятых лиц Говорящий Маркетолог Это руководство для тех, кто хочет выделиться среди конкурентов и привлечь целевую аудиторию к своему бизнесу. Забудьте о стрессе при разработке маркетинговой стратегии - с помощью этого практического пособия каждый шаг на пути к успеху будет четко продуман и грамотно выполнен. Независимо от того, только лишь начинаете вы свой бизнес или уже являетесь опытным предпринимателем, эта книга поможет вам улучшить свои навыки маркетинга и увеличить прибыль вашего предприятия. Поднимите свой бизнес на новый уровень! Формат: epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip Интеллектуальный маркетинг Алексей Огарков В эпоху, когда цифровизация охватывает каждый аспект жизни, взаимодействие с клиентом превращается из искусства в точную науку. Перед вами путеводитель в цифровую эру маркетинга, в которой продвижение и технологии слились воедино. Автор книги, эксперт с 17-летним опытом на стыке IT и маркетинга в международных инновационных компаниях и один из 40 влиятельных цифровых экспертов страны 2023 года по версии Ura.ru, делится своими знаниями и инсайтами в области цифрового маркетинга и ИИ. Часть 1. Концепция цифрового маркетинга Глава 1. Вызовы цифрового маркетинга Глава 2. Клиентоцентричность и гипертаргетинг Глава 3. Управление цифровым маркетингом Глава 4. Сегментация клиентской базы Глава 5. Управление жизненным циклом клиента Глава 6. Путь покупателя и микро-моменты Глава 7. Цифровые каналы коммуникации Глава 8. Базовые метрики цифрового маркетинга Глава 9. Расширенные метрики цифрового маркетинга Глава 10. Фреймворки AARRR и POEM Глава 11. Наилучшее следующее действие Глава 12. Интеллектуальный анализ текста Часть 2. Маркетинг основанный на данных Глава 1. Концепция машинного обучения Глава 2. Машинное обучение в аналитике Глава 3. Выбор признаков для обучения Глава 4. Задачи регрессии и классификации Глава 5. Линейная и логистическая регрессия Глава 6. Метод опорных векторов Глава 7. Нейронные сети Глава 8. Деревья решений Глава 9. Задача снижения размерности Глава 10. Задача кластеризации Метод K-средних Иерархическая кластеризация DBSCAN Глава 11. Поиск ассоциативных правил Apriori FP Growth Eclat и FP-Bonsai Глава 12. Обнаружение аномалий Заключение Формат: epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip Общая стоимость: 299+249=548 руб.