加州《消费者隐私保护法》(CCPA)对数字营销人有何影响？
GDPR是用户可选择允许公司使用个人数据（opt-in），也就是公司默认不能收集数据。
CCPA是用户可选择不允许公司使用个人数据（opt-out），也就是公司默认可以收集数据。
MarTechApe精品课程《营销分析专项系列课程》专注于提高营销人员的数据分析能力，提高营销人职场竞争力，已被1000+学员验证有效。
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知名独角兽公司Airbnb硅谷总部，营销科学经理
苹果公司硅谷总部（前Ebay资深数据分析师），营销数据科学家
美国最大家具电商平台Wayfair，营销数据科学经理
美国电信巨头Verizon，营销效果经理
全球最大广告公司GroupM，营销分析经理
《营销分析专项》
独角兽公司（共享民宿） 硅谷总部营销科技经理——《营销归因》 1. 什么是追踪？详细介绍不同的追踪方法: URL Tracking Pixel Tracking Deep Linking 3. 什么是营销归因？企业为什么有必要做营销归因？ 4. 单触点归因模型的不同种类与做法 5. 多点归因模型的不同种类与做法 6. 用户生命周期总价值（Customer Life Time Value） 7. 营销归因中涉及到的各类高阶分析: 预测LTV 用户细分（User Segmentation） 同类群组分析（Cohort Analysis） 增量测试（Lift Test） 跨设备追踪（Cross Device Tracking） 全渠道分析（Full Funnel Analysis） | |
全球最大媒介购买公司GroupM 纽约营销分析经理——《营销组合模型》 1. 营销组合模型（Marketing Mix Modeling）是什么，它为什么可以有效提高营销绩效？ 2. 营销组合模型可以解释哪些业务指标？衡量哪些变量对业务指标的影响？ 3. 如何评价一个营销组合模型的好坏？ 4. 如何通过模型判断广告效果和营销收益？模型中的重要参数：Decay、Lag、Alpha都是什么？ 5. 如何通过模型结果计算与比较媒介渠道效果？ 6. 模型结果的解读： 模型分解 变量贡献 媒介有效性和媒介效率 7. 通过模型结果进一步获得商业洞察 8. 行业里流行的另一种解决方案——领先指标模型 9. 营销组合模型的典型面试问题 10. 营销分析师与营销分析经理的技能要求和典型一天 |
苹果公司Apple 硅谷总部营销数据科学家 1. 什么是媒介测试与学习（Media Test & Learn）？为什么我们需要在广告营销领域使用这种方法？ 2. 在实际工作中会做哪些关于广告的实验？有哪些测试的对象？ 3. 如何设计一个实验，实验设计的6个步骤，在A/B测试设计中的注意事项 4. 检验实验数据的可靠性和完整性 5. 如何分析实验结果 6. 如何根据样本来估计整体均值或比例的置信区间 7. 如何针对某一指标/metrics来判断实验组和对照组的区别在统计上显著 8. 如果想同时测试多个指标，应该注意哪些事项？ 9. 什么是PSA，为什么我们需要PSA，PSA的劣势 10. 什么是Ghost Ads？PSA和Ghost Ads的区别 11. 营销战役的ROI与增量 12. 选择偏差 13. 因果影响分析 14. A/B测试的局限 15. A/B测试的延伸：Universal Control Group与Multi-Armed Bandit | |
美国最大家具电商Wayfair 波士顿营销数据科学经理——《增量模型》 1.什么是因果与因果推断？ 2.有哪些因果研究方法？ 3.增量在营销中指的是什么？什么是营销产生的收入（Incremental Revenue）？ 4.增量模型将用户分成哪些类型？如何比较不同营销策略的效果？ 5.什么是Heterogeneous Treatment Effects？ 6.增量模型中的随机实验 7.增量模型与机器学习；增量模型要解决的挑战 8.增量模型的进阶技术 9.用一个案例来理解增量模型的完整流程 10.用Python来实现增量模型 |
美国电信巨头Verizon 纽约营销效果经理——《营销中的随机森林》 1. 什么是决策树？决策树在营销中的案例分析 2. 最常见的聚类分析：K-means与Hierarchical Clustering在营销中的应用。在R语言中实践两种不同的聚类分析方法与结果解读 3. 随机森林算法原理 4. 如何解读随机森林的结果，如何判断随机森林模型的好坏 5. 用一个案例来理解随机森林的完整流程 6. 在R语言环境中实现随机森林模型 7. 随机森林分类模型与随机森林回归模型 8. 其他机器学习算法在营销中的应用 9. 机器学习在营销分析岗位面试中的真题解析 |
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