课程聚焦 | 数据分析和商业计算硕士项目 - 市场营销分析
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在上海纽约大学和纽约大学斯特恩商学院联合培养的数据分析和商业计算硕士项目中，Grace Haaf教授通过她的市场营销分析课（Marketing Analytics），向同学们介绍了从首席营销官到数据科学家等市场营销分析从业者在业务中使用的一系列模型。
Haaf教授的课堂主要涉及数据采集、分析环境、利益相关者调查与沟通，以及商品整合等主题，同时也强调同学们技能的发展。同学们能够学习如何通过分析原始数据获得具体的商业洞见，并进而将这些结果阐述为商业决策者能够理解的风险与回报。对于这样的设计，Haaf教授解释道：“许多高阶的数据科学项目都非常专注于数据建模中机器学习方面的训练，而较少关注如何将发现的结果传达给执行管理团队或董事会，所以我的课业也着眼于后者。”
（Haaf教授在课堂）
Haaf教授对训练同学们的沟通、演讲技能的重视受到了自身学术和行业背景的启发。她在卡内基梅隆大学专攻统计建模、市场导向产品设计和商业的交叉领域，取得了机械工程博士学位，并在创业公司和咨询行业拥有十余年商业分析的实践经验。比如在麦肯锡，她运用高阶数学方法为一家美国大型铁路公司建立了一个优化引擎以提升资产调度的效率，最终为这家公司节省了净一亿两千万美元的开支。不管面对怎样的商业环境，或是交通、网络安全、数字化营销等任何领域，Haaf教授都把自己的角色定位为“抽象数学理论和实际落地执行”的衔接者。
这门市场营销分析课也反应了这种数学和商业实践的结合，各类小组实践项目贯穿课程始终，每个项目都基于一个不同的分析模型，比如A/B测试、客户流失分析、获客渠道归因、客户细分、提升度分析，和广告预算分配。
（Haaf教授在授课）
在课程的期末项目中，每位同学需要将这些模型应用于一个模拟的商业场景。这项作业模拟了同学们未来可能遇到的工作情景：从中期“工作会议”到和客户进行尽职调查，到跟进询问与评估，再到最终的成果展示——每位同学会在一个模拟的“董事会议”中阐述自己的商业洞见和建议。
“有些课程只注重如何设计更高效的算法，但没有鼓励同学深入思考商业分析对于其他业务的影响，以及如何量化这些影响。”Haaf教授说，“我会给同学更多的和管理层对话和换位思考的机会。”
(项目同学进行期末课堂展示)
在2020年秋季学期，Haaf教授让同学们为一家名为Mevod（Middle East Video on Demand）的公司制定一套更高效的精益营销策略，来减少客户流失，提升营业收入。虽然同学们拿到的是一样的信息和数据，但他们基于自己不同的分析模型选择、对问题的理解和自身创造力，以不同方式分析解决了问题。
MSDABC20届的宋钦嫣同学综合利用了聚类和流失模型以及获客成本（CAC）计算的方法来提高对客户行为模型预测的准确性，并提出了减少客户流失和增加收入的建议。通过数据实验，她尝试了处理缺失数据的技术，并发现Mevod这个企业如果致力于降低免费试用期内用户的流失率，就可以产生最高的收入提升度。
谈到在Haaf教授课程所学内容时，宋同学表示自己已经提高了处理大批量数据的能力。她说：“这门课程重点强调我们对业务问题的认识理解，而不仅仅是编程技能。我认为同学们可以就不同的认知视角和数据处理逻辑进行深入的相互学习。”在毕业后，宋同学将会以全职员工的身份加入美团。她认为分析复杂数据和与客户沟通的能力在这个新职位中是必不可少的。
MSDABC20届的杨亦玮同学则通过A / B测试来了解公司定价策略的哪些方面对客户行为产生了统计上显著的影响，并运用客户细分的方法来更好地了解客户行为动机。基于这些分析模式，杨同学发现中东的OTT市场（Over The Top，通过互联网向用户提供应用服务）是由女性主导的，独播剧和喜剧对用户具有最大的吸引力。杨同学认为：“我学习了兼具实用性和实践性的应用程序，这将帮助我处理海量数据并发现不错的分析视角。”毋庸置疑，杨同学将在春季学期的实案项目（Capstone Project）课程以及毕业后的职业生涯中再次运用这些学到的分析技能。
Haaf教授还对她的同学们迎接期末作业挑战的能力表示印象深刻：“他们在应对现实中的不确定性方面做得非常好。” Haaf教授对作业中的一个核心考察点进行解释说：“即使遇到了一个特地设计的不完整数据集，使得同学们无法直接获得答案，他们仍然完全破解了问题，发挥了创造力，并提出了对企业有帮助的方案建议。”
宋同学指出，一开始她对作业中有缺陷的数据集感到惊讶，但是当她意识到教授的意图是为了模拟分析师和客户之间的现实动态，她就意识到“与客户进行商谈协调是可行的，而不应单枪匹马地进行应对。”
在六个星期的课程结束之后，Haaf教授充满信心地表示，她的学生为今后加入任何行业并成为商务分析师和领导者做好了良好准备。“有一天，他们的业务决策将会涉及大量资本，并对许多人的生活产生影响，” Haaf教授总结说，“我希望他们能够将分析模式的成果与数学运用和决策的影响整合起来，进而做出更为有依据的决策。”
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