Marketing Analytics : Data-Driven Techniques with Microsoft Excel - Winston, Wayne L. (Wiley)
Regresión lineal simple y correlación; 10) Uso de regresión múltiple para pronosticar ventas; 11) Pronosticar en presencia de eventos especiales; 12) Modelado de tendencia y estacionalidad; 13) Método de pronóstico de relación con la media móvil; 14) Método de Winters; 15) Uso de redes neuronales para pronosticar ventas. IV ¿Qué quieren los clientes?: 16) Análisis conjunto; 17) Regresión logística; 18) Análisis de elección discreta; 19) Cálculo del valor del cliente de por vida; 20) Utilizar el valor del cliente para valorar un negocio; 21) Valor para el cliente, simulación de Monte Carlo y toma de decisiones de marketing; 22) Asignación de recursos de marketing entre adquisición y retención de clientes. VI Segmentación del mercado; 23) Análisis de conglomerados; 24) Filtrado colaborativo; 25) Uso de árboles de clasificación para la segmentación; 26) Uso de curvas S para pronosticar las ventas de un nuevo producto; 27) El modelo de difusión de graves; 28) Utilizar el principio copernicano para predecir la duración de ventas futuras; 29) Análisis y elevación de la cesta de mercado; 30) Análisis RFM y optimización de campañas de correo directo; 31) Utilización del Modelo SCAN*PRO y sus variantes; 32) Asignación de espacio comercial y recursos de ventas; 33) Previsión de ventas a partir de unos pocos puntos de datos; 34) Medición de la efectividad de la publicidad; 35) Modelos de selección de medios; 36) Publicidad online de pago por clic (PPC).