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Determine as características dos produtos que influenciam na opinião do consumidor. Precifique produtos e serviços pela percepção de valor e muito mais.

Curso completo e 100% prático, desenvolvido totalmente no Excel utilizando a técnica estatística Análise Conjunta (Conjoint Analysis), com estudo de casos da Harvard Business School, Universidade de Michigan, Pepsi vs Coca-Cola, Setor Automotivo, entre outros.

O que você aprenderá

  • Técnicas avançadas para Pesquisa de Mercado
  • Identificar clientes e mercados mais valiosos
  • Cálculo de Market share para ambientes dinâmicos
  • Precificação de produtos e serviços com base na percepção de valor
  • Análise Conjunta
  • Codificação binária de dados conjuntos
  • Designs de Experimentos
  • Algoritmos Evolutivos
  • Desenvolver modelos de simulação computacional para análise de mercados
  • Análise de concorrência
  • Segmentação de mercado
  • Análise de comportamento de consumo
  • Modelos estatísticos qualitativos
  • Forecast para ranqueamento de produtos/serviços/mercados
  • Otimização combinatória
  • Programação não-linear 

Requisitos 

Descrição

Neste curso você irá aprender a determinar os atributos dos produtos que impactam na decisão de compra dos consumidores. Como determinar os clientes e mercados mais valiosos. Segmentar Mercado. Determinar o Market share com técnicas estatísticas para ambientes dinâmicos. Incrementar o preço dos produtos com base na percepção de valor dos clientes e otimizar resultados analisando o comportamento do consumidor.

Com estudos de caso consagrados da Harvard Business School, Pepsi vs Coca-Cola, Universidade de Michigan, entre outros, as principais técnicas estatísticas para análise do comportamento do consumidor são ensinadas de maneira totalmente aplicada para o mercado de trabalho.

Durante o curso você irá aprender a desenvolver Forecast com as seguintes técnicas estatísticas: Análise Conjunta; Modelos de Regressão Qualitativo; Regressão Linear Múltipla; Modelos de Tendência; e Algoritmos Evolutivos. Todas técnicas são desenvolvidas apenas com o auxílio do Excel.

Ao final do curso você irá aprender a desenvolver um modelo de simulação computacional para análise de mercado.

Para quem é este curso:

  • Profissionais de Pesquisa de Mercado
  • Analistas de Inteligência de Negócios
  • Gestores de Inteligência de Negócios
  • Profissionais de Marketing Intelligence

Incluído no Curso

  • 7 horas de vídeo aulas
  • 20 Recursos para download (modelos no Excel)
  • Acesso total vitalício
  • Acesso no dispositivo móvel e desktop
  • Certificado de conclusão com link para autenticação

Condições de Pagamento*

Parcelamos em até 10x no cartão de crédito ou à vista no boleto bancário, pelo sistema PagSeguro.

Após realizado o pagamento o aluno terá até 7 dias para desistir do curso ou antes de concluir o primeiro módulo (o que vencer primeiro). Caso o aluno desista do curso será reembolsado em até 30 dias com o valor integral, menos 4% referente às taxas administrativas.

* Para alunos residentes fora do Brasil emitimos ordem de pagamento pelo sistema PayPal. Para mais informações enviar mensagem para financeiro@metodosexatos.com.br

Professor responsável

andre santosAndré L.M.F. Santos

Matemático/Estatístico com Mestrado em Eng. de Produção.

Profissional com mais de 20 anos de experiência na área de Marketing Analytics e setor Acadêmico.

Doutorando em Marketing. Mestre de Engenharia de Produção. Especialista em Matemática/Estatística.

Currículo do Curso

INTRODUÇÃO
Apresentação 00:13:36
Metodologia 00:04:12
MA – 151 Objetivo da Análise do Comportamento do Consumidor 00:02:08
MA – 152 Como utilizar Análise Conjunta 00:03:30
MA – 153 Estudo de Caso Harvard Business School: Julgamento dos Consumidores 00:07:45
MA – 154 Template para Modelo de Análise Conjunta 00:06:13
MA – 155 Atributos Omitidos 00:05:52
MA – 156 Codificação de Dados Conjuntos 00:09:17
MA – 157 Rank das Avaliações dos Consumidores 05:41:00
MA – 158 Forecast para Avaliações dos Consumidores 00:09:00
MA – 159 Modelo de Regressão Dummy 00:08:03
MA – 160 Ranking dos Atributos e Níveis 00:15:52
MA – 161 Discussão sobre os Resultados Analíticos e de Negócios 00:09:47
ANÁLISE DE MERCADO & PRECIFICAÇÃO POR PERCEPÇÃO DE VALOR
MA – 162 Segmentação de Mercados com Análise de Concorrentes 00:11:14
MA – 163 Precificação de Produtos e Serviços por Custo de Aquisição 00:04:07
MA – 164 Precificação de Produtos e Serviços por Valor 00:08:43
MA – 165 Atividade 01: Estudo de Caso – Pepsi x Coca-Cola 00:04:47
MA – 166 Solução Atividade 01: Desenvolvimento da Estrutura – parte 1 00:05:01
MA – 167 Solução Atividade 01: Desenvolvimento da Estrutura – parte 2 00:07:47
MA – 168 Solução Atividade 01: Codificação das Variáveis Conjuntas 00:11:29
MA – 169 Solução Atividade 01: Modelo de Regressão Dummy 00:08:54
MA – 170 Solução Atividade 01: Rankings dos Atributos e Níveis 00:12:02
MA – 171 Solução Atividade 01: Análise de Mercados 00:08:58
MA – 172 Solução Atividade 01: Precificação por Valor 00:11:46
MA – 173 Solução Atividade 01: Resultados e Considerações Finais 00:08:26
DESIGNS DE EXPERIMENTOS PARA PORTFÓLIO DE PRODUTOS
MA – 174 Estudo de Caso Universidade de Michigan: Criação de Designs de Experimento de Análise Conjunta Aceitáveis 00:02:03
MA – 175 Estudo de Caso Universidade de Michigan: Resumo 00:02:13
MA – 176 Estudo de Caso Universidade de Michigan: Exemplo 00:06:45
MA – 177 Estudo de Caso Universidade de Michigan: Design de Experimento Proposto 00:03:36
MA – 178 Modelo Analítico (Estudo de Caso Univ. Michigan): Introdução 00:07:29
MA – 179 Modelo Analítico (Estudo de Caso Univ. Michigan): Parâmetros 00:07:25
MA – 180 Modelo Analítico (Estudo de Caso Univ. Michigan): Codificação com Números Aleatórios 00:05:36
MA – 181 Modelo Analítico (Estudo de Caso Univ. Michigan): Amostra 00:03:30
MA – 182 Modelo Analítico (Estudo de Caso Univ. Michigan): Análise de Perfis Não Relevantes 00:05:55
MA – 183 Modelo Analítico (Estudo de Caso Univ. Michigan): Matriz de Correlação 00:07:55
MA – 184 Modelo Analítico (Estudo de Caso Univ. Michigan): Cálculo do Valor Alvo 00:04:37
MA – 185 Modelo Analítico (Estudo de Caso Univ. Michigan): Otimização Combinatória com Algoritmo Genético 00:08:38
SIMULADOR DE MARKET SHARE
MA – 186 Simulador de Market Share com Análise Conjunta: Apresentação 00:03:27
MA – 187 Simulador de Market Share com Análise Conjunta: Template 00:03:09
MA – 188 Simulador de Market Share com Análise Conjunta: Modelo 00:13:02
MA – 189 Considerações Finais sobre Análise Conjunta 00:06:50
PROJETO FINAL
MA – 190 Projeto Análise Conjunta – Introdução 00:07:07
MA – 191 Projeto Análise Conjunta – Base Original Compilada 00:15:54
MA – 192 Projeto Análise Conjunta – Base Final Formatada 00:06:39
MA – 193 Projeto Análise Conjunta – Introdução Parte 2 00:07:09
MA – 193 Projeto Análise Conjunta – Introdução Parte 2 00:07:09
MA – 194 Projeto Análise Conjunta – Codificação dos Dados Conjuntos 00:13:29
MA – 195 Projeto Análise Conjunta – Ranking dos Atributos e Níveis dos Produtos 00:09:04
MA – 196 Projeto Análise Conjunta – Simulação de Produtos em Diferentes Mercados 00:04:07
MA – 197 Projeto Análise Conjunta – Introdução Parte 3 00:06:14
MA – 198 Projeto Análise Conjunta – Perfis Não Relevantes 00:12:03
MA – 199 Projeto Análise Conjunta – Design de Experimento Parte 1 00:04:30
MA – 200 Projeto Análise Conjunta – Design de Experimento Parte 2 00:09:51
MA – 201 Projeto Análise Conjunta – Introdução Parte 4 00:02:11
MA – 202 Projeto Análise Conjunta – Simulador de Market share 00:10:24
Slides 00:00:00
Pesquisa de Satisfação Ilimitado

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N.D

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56 ALUNOS INSCRITOS

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Revisões do Curso

  • Introdução à Bioestatística com Computação Científica

    Excelente 5

    Muito bem explicado.
    Ramiro Nery de Souza
  • Curso Estatística Descritiva

    Muito bom! 4

    O conteúdo é muito bem explicado em um ritmo que, mesmo quem não tem muita experiência em estatística pode acompanhar. Pra quem já tem experiência, pode ser muito básico, mas é sempre bom rever os conceitos.
    Fábio Baum
  • Planejamento de Estudos Estatísticos

    Parabéns

    Muito bom. Foi possível aprender diversos conceitos.
    LeonardoFelipedasChagas
  • Pré-cálculo I

    Excelente 5

    Curso muito bom, está ajudando muito há relembrar os conceitos matemáticos.
    guilhermevfc
  • Computação Científica com R

    5

    Adorei o curso! A explicação é objetiva, o professor realiza a prática através de exemplos no Rstudio. Estão de parabéns! Gostei bastante!
    Angélica Rodrigues de Lima
  • Computação Científica com R

    5

    O curso é excelente para quem está iniciando ou até mesmo quem ficou muito tempo sem contato com a ferramenta e precisava relembrar alguns conceitos básicos. O André segue uma didática muito boa.
    AndersonAlmeida
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