广告研究基金会新报告：营销界最需要什么样的数据科学人才？
广告公司和市场调研公司顺应数据大趋势，成立数据科学相关的各种职能部门并且广泛应用各种程序语言（Python/R/SAS/SPSS等）。营销界究竟需要什么样的数据科学人才？为了弄清楚这个问题，美国广告研究基金会（Advertising research foundation，ARF）下属分析委员会（ARF Analytics Council）进行了第一次的大规模营销界的数据人才调研。
这项调研历时6个月（April/2019 - October/2019），涉及全球共836位受访者。绝大多数受访者来自美国，37%是经理和总监级别，35%是副总裁或其他企业高管。
根据调查的结果显示来看，各公司的数据工作仍以消费者研究和消费者洞察为主。但大数据分析的增长势头也十分显著。
接下来我们就来看看这份调查的6大结果——
1. 部门结构的转变：
对于广告公司和市场研究公司来说，数据驱动营销的趋势正在改变整个行业对人才技能的需求，也推动组织架构的更新。在现阶段，超过1/3的广告公司选择内部分散式研究结构。超60%的大型广告公司会用“数据科学”或者“数据分析”来命名主要研究监管部门；少数小型广告公司会使用“策略”或者“洞察”作为部门名称。对于拥有多个分析和洞察中心的大型广告公司来说，绝大多数受访者没有感受到部门功能逐渐从传统的行业研究和消费者洞察转向大数据分析，只有少部分（32%）成员意识到这种变化。
2. 投资大数据或后数据分析项目的变化：
超过80%的广告公司都加大了大数据 (Big Data) 或厚数据 (Thick Data)分析项目的投资，投资额与上年持平或更高。
3. 广告公司如何衡量数据营销部门的效率和效果呢？
不论大小公司，他们都最关注数据分析结果是否能促进广告主产品销量提升。大型广告公司研究部门还要研究广告主的广告支出是否高效，而小型广告公司则会做更多品牌价值提升（Brand Lift）的研究。
4. 行业当前与未来所需技能：
目前有超70%的广告公司希望应聘者具备统计建模、数据可视化，如Excel等基础数据分析技能。除了大数据硬技能以外，广告公司作为招聘方也希望候选人有storytelling 这样的软技能。复合型数据科学人才被热捧。
放眼未来，招聘方对于传统的定性研究逐年减弱，大小广告公司最在乎的人才技能和目前稍有变化：虽然统计建模和数据可视化依然最被期待，但是对于大广告公司来说，位居第三的技能则是storytelling，而对小公司来说，他们反而更在乎人工智能和机器学习，希望能赢在大数据新时代。
5. 行业常用数据分析语言和工具：
不论大小，广告公司首选的数据分析语言都是Python，R语言稳居第二。
广告公司跟随数据科学发展大势，倾向于开源软件。传统统计工具SPSS或Systat依然受欢迎，SAS也仍然占据半壁江山。大型广告公司比小公司更善于利用新工具。
那么广告公司用这些编程语言和工具来做什么呢？最大的用途是营销组合建模和营销归因建模。营销组合建模（Marketing Mix Modeling）对于半数广告公司来说都是营销预算分配的常用工具，其中大多数公司是用R或者SAS来进行模型的搭建的。这也就是为什么SAS和SPSS依然流行。
6. 数据科学家和其他职能部门的合作
媒介策划部门是数据科学家最常见的合作伙伴，其次就是媒介购买。对于大广告公司来说，他们的数据科学家还经常与财务和公司管理层合作。而对于小广告公司来说，他们在客户沟通和市场部出力更大。
总结：
❏ 数据驱动营销的趋势正在对所有广告公司和市场研究公司产生影响：不仅改变了他们的人才需求，也改变了公司内部结构。
❏ 最受关注的营销分析KPI是广告主产品销量。
❏ 拥有统计建模，数据可视化以及storytelling这三种核心技能的复合型人才最受广告行业雇主青睐。
❏ 营销归因建模(Marketing Attribution Modeling)是各大广告公司衡量媒介预算分配的最常用方法，为行业必须。
❏ 在未来几年中，后数据转大数据趋势将更明显，广告行业从定量转向定性，用数据说话是绝对主流。
如果你想追赶行业变化飞速的脚步，让自己成为数据驱动营销的一流人才，那么千万不能错过MarTechApe携手美国一线互联网科技公司的营销数据科学家们共同开设的《营销分析专项》课程！
《营销分析专项系列课》由MarTechApe联合美国的一线营销分析和营销技术专家们共同研发推出，由以下美国名企管理层执教：
知名独角兽公司Airbnb硅谷总部，营销科技经理
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
沃尔玛Walmart电商（前GroupM营销分析经理），数据科学经理
这门专项系列课由5个模块组成，涵盖了5种应用最广泛的营销和商业分析方法：
五大营销分析方法代表了Marketing Analytics领域最前沿的主流方法，是营销分析师/数据分析师为了测量营销效果必须掌握的重要方法和商业分析手段。
2. 课程老师与课程大纲
在美国知名企业从业5-10年的营销分析、营销科技专家精心授课，每一位老师与他们教授的课程分别是：
3. 每课备有精心设计的课后作业和练习，及时巩固课程内容
一门课程唯有通过作业才能完全掌握。《营销分析专项系列课程》每周都有老师精心设计的作业和练习，类型包括：
案例分析题
编程题
简答题
思考题
精心设计的作业练习强调了课程重要知识点，在完成作业和练习的过程中，帮助学员巩固对课程的掌握程度。
4. 学员提出的任何问题都能得到助教详细解答，及时解决难点
5. 沉浸式学习体验，让网络课程更接近线下学习。防止课程囤积，助教督促完课
1). 班主任
负责为所有学员规划学习进程，布置作业与截止日期。
2). 助教团
助教团的助教老师们会nice地提醒大家课程进度，并进行线上答疑。
3). 作业和练习
每周一次作业，将课程所学进行巩固。花费时间15-30分钟。课件中附有数据和课外阅读供学员练习和扩展知识。
4). 专项大证书
当所有课程全部完成后，学员进行期末测试，获得70分（满分100分）以上的学员，就可以拿到Marketing Analytics营销分析这个专项的大证书：
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课程班级群答疑与作业开始时间：2020年6月20日
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