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Marketing y Publicidad

La última publicación de I-COM

Data Science Journal ofrece contenido de vanguardia para llevar el marketing al siguiente nivel

Cuenta con nueve documentos diversos e impactantes centrados en los retos más apasionantes a los que se enfrenta la industria

La última publicación de I-COM, titulada Frontiers of Marketing Data Science Journal, cuenta con nueve documentos diversos e impactantes centrados en los retos más apasionantes a los que se enfrenta la industria. A través de análisis en profundidad, estudios de casos e investigaciones de líderes de la industria, proporciona soluciones y contenidos dirigidos a aquellas personas que trabajan en la vanguardia del marketing y la publicidad.

Con el apoyo de Catalina, que ayuda a las marcas líderes de CPG a influir en el comportamiento personalizando el camino de la compra, la revista Frontiers of Marketing Data Science ofrece un análisis detallado de temas clave que van desde la atribución y la cadena de bloques hasta el aprendizaje y la optimización de máquinas. Con contenido proporcionado por expertos globales de toda la industria, el Journal es otro ejemplo de cómo I-COM reúne a Data Science Elite para ofrecer contenido y conocimientos líderes en la industria.

En el Diario se incluyen:

– El manual del I-COM sobre la aplicación de la cadena de bloques a la tecnología publicitaria. por Joshua Koran, Sizmek; Richard Bush, NYIAX; Jean-Paul Edwards, OMD; y Luke Mulks, Brave Software.

– La modelización de mezclas de marketing de efectos mixtos puede revelar heterogeneidades significativas en la respuesta publicitaria por Saeed R. Bagheri, Amazon Advertising; Seyed Hanif Mahboobi, Amazon Web Services; Mericcan Usta, Apple; Jing Zhao, GroupM; y Hamid R. Darabi, Remedy Partners.

– Aproveche los datos de los medios sociales para explorar las tendencias de la moda por Ling Huang, Tumblr Inc. y Amanda Brennan, Tumblr Inc.

– Errores comunes en los experimentos de marketing y cómo evitarlos por Tanya Kolosova, Associates In Analytics Inc. y Samuel Berestizhevsky, innovador y experto en análisis procesable

-Quién es quién con datos de comportamiento: Un algoritmo para atribuir la navegación del dispositivo a usuarios que comparten el mismo dispositivo por Carlos Ochoa, Netquest; Carlos Bort, xplore.ai; y Josep Miquel Porcar, Netquest.

– Optimización de la promoción comercial: Transformar el gasto promocional de un costo de hacer negocios en un motor de crecimiento por Donald E. Schmidt Ph.D., Independent Business Analytics.
– Viaje del Consumidor: Una nueva perspectiva del problema de la atribución por Shawn Song Ph.D., PHD Media; Charlotte Ma, SapientRazorfish; y Pranav Patil, Annalect.

– Una comparación de los enfoques de aprendizaje automático para la atribución entre dispositivos por Robert Stratton, Neustar; y Dirk Beyer, Neustar.

-Uso de conjuntos para resolver problemas difíciles por Steven Struhl, Converge Analytic.

Kajal Mukhopadhyay, Ph.D., Director de Ciencia de Datos, Efectividad de Mercadeo de Verizon y editor en jefe de los comentarios de la revista: «Durante mucho tiempo, hemos necesitado una publicación profesional en el ámbito académico que combine el trabajo de nuestra industria en el campo de los datos de marketing con el rigor analítico. Creo firmemente que la Revista de Ciencias de Marketing del I-COM sirve para eso».

Andreas Cohen, Presidente del I-COM, comenta: «La revista Frontiers of Marketing Data Science representa el compromiso continuo del I-COM de ofrecer resultados de alta calidad, centrados en la industria y a la vanguardia del uso teórico y práctico de la ciencia de los datos de marketing. Según el lema de la revista, está realmente a la vanguardia de la revolución de los datos de marketing. Estoy encantado de que hayamos reunido a una gran variedad de expertos líderes en la industria para ofrecer lo que debería ser un recurso y una herramienta poderosa para todos los que trabajan en el sector».

Wes Chaar, Director de Datos y Análisis de Catalina, comenta: «El manual del I-COM sobre la aplicación de Blockchain a la tecnología de datos no podría haber llegado en mejor momento. Mucha gente está hablando de la cadena de bloques, y se están escribiendo muchos artículos sobre ella, pero todavía hay mucha confusión sobre lo que es y cómo los profesionales del marketing pueden realmente beneficiarse de ella. Esta serie de artículos de algunos de los científicos de datos más estimados que existen proporciona la claridad necesaria y muy apreciada. Considere, por ejemplo, el artículo de Dirk Beyer y Robert Stratton: Una comparación de los enfoques de aprendizaje automático para la atribución entre dispositivos. Modelar correctamente la atribución entre dispositivos es fundamental para una atribución eficaz. Para desarrollar directrices prácticas, evalúan el rendimiento de una multitud de enfoques basados en el aprendizaje automático. Además, comparan los resultados del aprendizaje automático con los de los modelos forestales aleatorios».

Nota de prensa

 

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