Zaposleni u marketing i prodaji se sve više oslanjaju na podatke i analitiku kako bi donosili efikasnije odluke, optimizovali kampanje i bolje razumeli kupce. Međutim, mnoge organizacije i pojedinci nemaju dovoljno razvijene veštine u prikupljanju, obradi i analizi podataka specifičnih za ove oblasti. Nedostatak znanja može dovesti do lošeg targetiranja, viših troškova i propuštenih prilika.

Sa kojim izazovima u radu se obično suočavaju zaposleni i/ili preduzeća?

• Velika količina nestrukturiranih i heterogenih podataka koje je teško efikasno analizirati.
• Nedostatak znanja za pravilno korišćenje statističkih metoda
• Nejasno definisani ciljevi kampanja i loša interpretacija rezultata
• Ograničeni resursi za ulaganje u kompleksne analitičke alate
• Potreba za brzom reakcijom na promene u tržištu i ponašanju kupaca

Kako trening doprinosi kompaniji/učesniku da razvije kompetencije ili reši problem?

Trening pruža konkretne tehnike i metode za prikupljanje, obradu i analizu podataka iz različitih izvora (kampanje, CRM, web analitika). Polaznici uče kako da koriste alate poput Python-a, SQL-a, Excel-a i platformi za vizualizaciju podataka, kao i osnove mašinskog učenja prilagođene marketingu i prodaji. Na taj način, povećavaju sposobnost donošenja odluka zasnovanih na podacima i efikasno rešavaju probleme u ciljanju, optimizaciji i praćenju kampanja.

Kako polaznici mogu da koriste saznanja ili veštine u ovoj oblasti?

• Izrada segmentacija kupaca za preciznije targetiranje,
• Praćenje i analiza uspešnosti digitalnih i offline kampanja,
• Predviđanje ponašanja kupaca i njihovih potreba,
• Automatizacija marketinških i prodajnih procesa i personalizacija komunikacije,
• Izrada Dashboarda i izveštaja za praćenje ključnih KPI-jeva.

Metode rada koje će biti korišćene u izvođenju treninga:

• Predavanja sa primerima iz prakse i teorijskim objašnjenjima,
• Rad u interaktivnim alatima i programskim jezicima (Python, SQL, Excel),
• Grupni zadaci i analiza realnih marketinških/prodajnih datasetova,
• Radionice i case study pristup rešavanju problema,
• Diskusije i povratne informacije za jačanje praktičnih veština.

Cilj treninga:

Da stručnjaci iz oblasti marketinga i prodaje ovladaju naprednom analitikom i svoju kompaniju istaknu na tržištu na osnovu realnih podataka za analizu.

Ciljna grupa:

stručnjaci zaposleni u marketingu i prodaji i svi zainteresovani za primenu Data Science u ovoj oblasti.

Teme:

Data science i analitika

• Osnove Data science koncepta
• Značaj podataka u modernom marketingu i prodaji
• Pregled ključnih termina i alata

Prikupljanje i priprema podataka

• Izvori podataka (CRM, web analitika, društvene mreže)
• Čišćenje i transformacija podataka
• Uvod u SQL za izvlačenje podataka

Deskriptivna analiza podataka

• Statistički pokazatelji i vizualizacija podataka
• Segmentacija kupaca i profilisanje ciljne grupe
• Korišćenje Excel-a i Tableau/Power BI za analizu

Analiza kampanja i A/B testiranje

• Dizajn i implementacija A/B testova
• Interpretacija rezultata testiranja
• Optimizacija kampanja

Uvod u mašinsko učenje za marketing i prodaju

• Osnove algoritama za klasifikaciju i regresiju
• Prediktivna analitika kupaca i ponašanja
• Modeli za preporuke proizvoda

Automatizacija i personalizacija marketing i prodajnih procesa

• Korišćenje podataka za automatizovane kampanje
• Segmentacija i ciljane poruke u realnom vremenu
• Case study i primena u digitalnom marketingu

Praćenje i merenje uspeha marketinških/prodajnih aktivnosti

• Ključni indikatori performansi (KPI) u marketingu/prodaji
• Izrada Dashboarda za monitoring kampanja
• Priprema izveštaja za menadžment

Etika i privatnost podataka u marketingu i prodaji

• Pravila i regulative o zaštiti podataka (GDPR i dr.)
• Etnički pristup u radu sa podacima kupaca

Praktični rad i završni projekat

• Analiza stvarnih marketinških i prodajnih datasetova
• Primena stečenih znanja u rešavanju poslovnih problema
• Prezentacija rezultata i diskusija

Po završetku treninga, polaznik će biti osposobljen da:

• Razume osnovne koncepte Data science i njihove primene u marketingu i prodaji,
• Prikuplja, čisti i priprema marketinške i prodajne podatke iz različitih izvora za analizu,
• Primeni SQL upite za efikasno izvlačenje relevantnih podataka iz baza,
• Izvrši deskriptivnu analizu podataka i koristi alate za vizualizaciju radi donošenja zaključaka,
• Kreira i interpretira A/B testove za optimizaciju marketinških/prodajnih kampanja,
• Razume i primeni osnovne metode mašinskog učenja za predviđanje ponašanja kupaca i segmentaciju,
• Automatizuje marketinške i prodajne procese koristeći podatke i personalizuje komunikaciju sa ciljnom grupom,
• Prati i meri ključne marketinške i prodajne KPI-jeve pomoću dashboarda i izveštaja,
• Razume važnost etike i zaštite podataka u radu sa marketing i prodajnim informacijama,
• Primeni stečena znanja kroz rad na praktičnim primerima i realnim datasetovima.

Trener:

Večiti zaljubljenik u podatke i nauku. Kada se ne bavi naukom, bavi se svojim primarni poslom – vodi tim Data Scientist-a u WMG DT kompaniji i/ili organizuje neki DATA događaj sa svojim timom iz NGO udruženja The Association of Women in Data Science Belgrade. Svoju profesionalnu karijeru započela je još na fakultetu 2012. godine, a do sada je prošla kroz različite industrije, usavršila različita znanja i ovladala različitim alatima za obradu podataka, što joj omogućava da svoja znanja prenosi dalje na kolege koje žele da unaprede svoje analitičke veštine.

Dinamika održavanja treninga:

• petak popodne od 15:00-20:00 časova i
• subota od 09:30-17:00 časova