Il 10 novembre, JMP ha presentato la sua ultima puntata di Statistically Speaking, Market Research: From Data to Insights . Roselinde Kessels, professore associato di statistica presso l'Università di Maastricht, ha tenuto il discorso principale, a cui si sono aggiunte Laura Castro-Schilo di JMP ed Elizabeth Knapp di Avon per discutere questioni critiche di ricerche di mercato e mostrare come i marketer basati sui dati che utilizzano dati e metodi analitici possono fornire una migliore comprensione dei clienti attuali e potenziali.
Per aiutare il team di vendita JMP a impegnarsi in conversazioni post-evento più significative e produttive con clienti e potenziali clienti, abbiamo creato il seguente elenco di risorse consigliate da posizionare dopo la conclusione dell'evento. Questo elenco estrae risorse appropriate da tutto il nostro sito Web e include white paper, articoli, capitoli di libri, webinar, episodi di JMP On Air, blog e altro ancora.
Ogni risorsa presente in questo elenco è considerata pertinente all'argomento, all'area di applicazione o al settore, ha buone prestazioni ed è abbastanza recente da poter essere condivisa. Per aiutare a distinguere le risorse, includiamo anche un breve riassunto, alcune parole di commento e un sistema a 4 stelle per identificare il "meglio del meglio". (Puoi anche trovare tutte le raccomandazioni di risorse passate qui .)
Se avete domande sui suggerimenti relativi a questo evento, non esitate a contattarmi.
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10 novembre, Ricerca di mercato: dai dati alle intuizioni
Analisi accessibili per il marketing
4 stelle Utilizzo di JMP® per analisi di marketing e ricerche sui consumatori , padronanza di JMP
Questo webinar aiuta a sviluppare i concetti trattati nell'evento Stat Speaking e dimostra come utilizzare JMP per ridurre la complessità dei dati e ottenere informazioni sulle preferenze dei consumatori. Il webinar copre i seguenti argomenti: Latent Class Analysis (LCA); Multi-Dimensional Scaling (MDS); MaxDiff (Best Worst Analysis); e utilizzo di DOE per progettare studi MaxDiff. Imparerai come utilizzare variabili categoriali osservate per identificare l'appartenenza a classi non osservate tra soggetti, creare rappresentazioni visive delle somiglianze tra un set di prodotti e comprendere le preferenze dei clienti analizzando le scelte di prodotto migliori e peggiori dei clienti.
4 stelle Utilizzo di JMP® Pro per analisi di marketing avanzate e ricerche sui consumatori Padroneggiare JMP
Questo webinar si basa sul webinar iniziale, mostrando come utilizzare JMP Pro per identificare eventi o elementi (come prodotti, fattori di rischio o condizioni di salute) che si verificano insieme. Imparerai come arricchire i modelli predittivi includendo informazioni di testo latenti e libere nascoste in report, risultati di sondaggi o altri documenti di testo. Il webinar riguarda Text Explorer, Association Analysis, Document Term Matrix (DTM) e Singular Value Decomposition (SVD).
4 stelle Esplorazione delle percezioni dei clienti con la massima differenza di scalabilità , tecnicamente parlando
Questo webinar dimostra come il Maximum Difference Scaling (MaxDiff) sia uno dei modi migliori per comprendere il valore percepito. Imparerai come JMP esegue MaxDiff (best-worst scaling), per aiutare a valutare la scelta chiedendo agli intervistati di identificare sia la scelta migliore che quella peggiore. Il webinar aiuta gli spettatori a determinare quali tipi di domande di ricerca di mercato possono essere meglio risolte con MaxDiff, come progettare un'analisi MaxDiff e le differenze e le somiglianze tra i modelli MaxDiff e i modelli Choice.
4 stelle Analisi dei dati del sondaggio: i fondamentiCapitolo del libro
In questo capitolo di Walt Paczkowski imparerai come ottimizzare l'uso dei sondaggi progettando le domande giuste per il tuo pubblico e come comprendere come tali domande si adattino ai framework disponibili negli strumenti di analisi dei dati. Un nuovo studio di caso dimostra anche le best practice per l'analisi dei sondaggi in JMP (inclusi suggerimenti per gestire i dati mancanti). Infine, Paczkowski si addentra nel modo in cui i dati dei sondaggi vengono analizzati in JMP, dalla ricerca di relazioni multivariate al test di medie e proporzioni, e sui recenti progressi nell'analisi dei dati di testo non strutturati che hanno reso l'analisi molto più semplice.
Esploratore di testo a 3 stelle in JMP , video di YouTube sul canale software JMP
Questo video di YouTube mostra come esaminare i dati di testo non strutturati utilizzando JMP Text Explorer. Il video utilizza i dati campione di "Pet Survey" da JMP per mostrare come analizzare il testo libero nei sondaggi e fornisce un'interfaccia per estrarre numeri di parte, parole tra tag HTML, numeri di telefono, indirizzi e-mail, valuta e altro ancora.
3 stelle Conosci gli strumenti di ricerca di mercato del mestiere , analiticamente parlando
Walter Paczkowski , fondatore di Data Analytics Corp., discute di come i sofisticati ricercatori di mercato utilizzino l'analisi per prendere decisioni basate sui dati. Discute di come utilizzare la modellazione della scelta discreta per rivelare le vere preferenze dei consumatori e di come testare diversi scenari per identificare il miglior prezzo per un prodotto.
3 Stelle Analisi del testo nelle scienze sociali: un nuovo spettro di possibilità , Blog JMP
Questo post del blog di Laura Castro-Schilo, una relatrice del webinar, parla di Topic Analysis, che mostra un esempio di analisi delle barzellette e può essere applicato alle ricerche di mercato.
2 stelle Utilizzo di metodi bayesiani in ambito aziendale e di marketing , analiticamente parlando
Questo webinar con Peter Lenk della Stephen M. Ross School of Business dell'Università del Michigan analizza l'inferenza bayesiana e le sue applicazioni all'economia e al business, comprese le ricerche sui consumatori e di mercato.
2 stelle Esplorare il testo per vedere cosa potrebbe accadere nel mercato azionario , Blog JMP
Questo post del blog di Peter Hersh è una raccomandazione della relatrice Laura Castro-Schilo. Affronta diversi argomenti trattati nel webinar. Include come estrarre dati non strutturati e usare JMP Text Explorer per creare modelli usando un esempio di mercato azionario.
