Pelatihan Advance Statistical Analysis For Marketing Research Using (Open Source Software)

Pelatihan Advance Statistical Analysis For Marketing Research Using (Open Source Software)

Pelatihan Advance Statistical Analysis For Marketing Research Using (Open Source Software). Riset pasar sangat penting guna mumulai maupun untuk melanjutkan bisnis.  Riset pemasaran umumnya melibatkan banyak variabel secara sekaligus. Untuk mengetahui hubungan dan pengaruh dari berbagai faktor terhadap suatu variabel respon misalnya terhadap tingkat penjualan. Hal itu dapat menggunakan Analisis regresi berganda dan analisis ragam peubah ganda.

Dalam rangka analisis segmentasi pasar dapat menggunakan beberapa teknik seperti analisis cluster, analisis faktor dan analisis diskriminan. Segmentasi pasar adalah membagi kelompok pembeli berdasarkan berbagai variabel segmentasi seperti demografi, geografis, serta psikografis yang mungkin membutuhkan produk atau bauran pemasaran terpisah.

Untuk mempersiapkan strategi pemasaran untuk meraih segmen pasar sangat tepat jika kita membagi pasar menjadi beberapa segmen, dengan begitu kita akan dapat mengetahui karakteristik dari setiap segmen. Dalam rangka memetakan persepsi konsumen terhadap berbagai produk atau jasa yang ditawarkan dapat menggunakan teknik analisis korespondensi, analisis penskalaan multidimensi dan analisis faktor

Salah satu inovasi terpenting dalam riset pasar adalah munculnya alat yang memungkinkan pemula menganalisis data riset pasar. Ini sangat berharga untuk melihat set data yang sama dengan cara, dan berusaha untuk mendapatkan wawasan baru dan menarik. Meskipun alat ini memiliki berbagai kekuatan dan kelemahan – yaitu beberapa lebih mudah digunakan, yang lain menawarkan lebih banyak fitur dan fungsi, dan sebagainya – secara umum, mereka mencakup semua metode statistik.

Metode statistik :

Analisis Faktor
Metode ini digunakan untuk menetapkan dimensi mendasar apa yang paling kuat dari sekumpulan variabel yang saling terkait. Sebagai contoh, analisis faktor ini dapat menjelaskan kombinasi apa dari aspek, karakteristik atau prioritas yang paling penting untuk jenis kelompok pelanggan tertentu. Terlebih lagi, analisis ini dapat dipersempit menjadi beberapa variabel vs puluhan, yang lebih praktis dan dapat ditindaklanjuti.

Analisis Cluster
Metode ini digunakan ketika tujuannya adalah untuk mengelompokkan satu set objek data bersama-sama menjadi kelompok-kelompok yang homogen (mis. Sebuah cluster). Sebagai contoh, sebuah bisnis dapat melakukan riset pasar untuk mengidentifikasi berbagai segmen pelanggannya. Kemudian melakukan analisis kluster untuk melihat apakah ada segmen yang memiliki karakteristik serupa (mis. Tujuan, titik nyeri, persepsi, demografi, preferensi, dll.) Yang sangat berbeda dari segmen lain.

Analisis Konjoin
Metode ini digunakan ketika tujuannya adalah untuk membedakan bagaimana responden riset pasar memahami dan mengevaluasi variabel yang berbeda yang merupakan bagian dari suatu produk atau layanan. Misalnya, analisis konjoin dapat membantu bisnis memahami sejauh mana pelanggan membuat keputusan pembelian berdasarkan harga vs kualitas, atau layanan vs pengakuan merek, dan sebagainya. Dalam beberapa kasus analisis konjoin mengungkapkan wawasan yang bahkan tidak diketahui oleh responden sendiri, yang bisa sangat berharga (yaitu pelanggan mungkin percaya bahwa kualitas adalah kriteria pengambilan keputusan mereka yang paling penting, ketika sebenarnya harga atau pengakuan merek mungkin sebenarnya lebih berpengaruh). berdasarkan bagaimana mereka berperilaku).

Regresi Berganda

Metode ini digunakan untuk memprediksi nilai suatu variabel, berdasarkan perubahan pada dua atau lebih variabel yang berbeda. Misalnya, regresi berganda dapat menjelaskan bagaimana pendapatan penjualan dapat meningkat berdasarkan jumlah uang yang dihabiskan untuk iklan.

Analisis Diskriminan
Metode ini digunakan untuk memprediksi keanggotaan dalam suatu kelompok (atau populasi atau kelompok) berdasarkan karakteristik yang terukur dari variabel lain. Sebagai contoh, sebuah bisnis dapat menggunakan analisis diskriminan untuk mendapatkan apakah faktor seperti tingkat pendapatan berguna untuk membedakan pelanggan yang membeli produk mereka vs pelanggan yang membeli dari pesaing. Jika ada klasifikasi seperti itu, maka kampanye pemasaran dan iklan dapat dirancang untuk meningkatkan wawasan ini.

Apa materi training advance statistical analysis for marketing research using (open source software) ?

1.Introduction to R.
2.Introduction to multivariate analysis.
3.Multiple regression and MANOVA.
4.Cluster analysis.
5.Factor analysis.
6.Discriminant analysis.
7.Correspondence analysis.
8.Multidimensional scaling.
9.Studi kasus.

PESERTA TRAINING ADVANCE STATISTICAL ANALYSIS FOR MARKETING RESEARCH USING (Open Source Software)

Semua karyawan yang berhubungan dengan Analisis dan Marketing.

Jadwal PelatihanLokasi & Investasi
- 2 sd 4 Januari 2019
- 13 sd 15 Februari 2021
- 27 sd 29 Maret 2021
- 17 sd 19 April 2021
- 7 sd 9 Mei 2021
- 12 sd 14 Juni 2021
- 17 sd 19 Juli 2021
- 14 sd 16 Agustus 2021
- 12 sd 14 September 2021
- 16 sd 18 Oktober 2021
- 21 sd 23 November 2021
- 26 sd 28 Desember 2021
- Yogyakarta(6.500.000 IDR / participant)
- Jakarta(6.500.000 IDR / participant)
- Bandung (6.500.000 IDR / participant)
- Bali (7.500.000 IDR / participant)
- Surabaya (6.000.000 IDR / participant)
- Malang (7.000.000 IDR / participant)
- Batam (7.500.000 IDR / participant)
- Lombok(7.500.000 IDR / participant)
Metode PelatihanFasilitas
- Presentasi
- Diskusi
- Case Study
- Simulation
- Evaluation (Pre and Post Test)
- Kunjungan/Praktek (Menyesuaikan/tentative)
- FREE Airport pickup service (Gratis Antar jemput Hotel/Bandara/Stasiun/Terminal)
- FREE TransporsiPeserta ke tempat pelatihan .
- Module atau Handout
- FREE Flashdisk
- Sertifikat
- FREE Bag or bagpackers (Tas Training)
- Training Kit (Dokumentasi photo, Blocknote, ATK, etc)
- 2x Coffe Break & 1 Lunch, Dinner
- FREE Souvenir Exclusive
- Training room full AC and Multimedia
[table “3” not found /]

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *