One of the biggest mistakes businesses make when they first venture into content marketing is a lack of strategy. Often they adopt a 'one-size-fits-all' approach to their content marketing channels only to see their efforts dashed. The truth is what works on social media, does not necessarily work on search, and the reason usually boils down to how your audience uses these channels. Discover to how understanding audience's intent on Search and on Social Media can help you build a holistic content marketing strategy that works.
In this presentation by Daniel Hochuli, you'll learn:
- Why same content published on both search and social media often fails to deliver results.
- How to develop and optimise a content marketing strategy that best suits your digital channels.
- How to intelligently report content marketing success using audience metrics.
One of the biggest mistakes businesses make when they first venture into content marketing is a lack of strategy. Often they adopt a 'one-size-fits-all' approach to their content marketing channels only to see their efforts dashed. The truth is what works on social media, does not necessarily work on search, and the reason usually boils down to how your audience uses these channels. Discover to how understanding audience's intent on Search and on Social Media can help you build a holistic content marketing strategy that works.
In this presentation by Daniel Hochuli, you'll learn:
- Why same content published on both search and social media often fails to deliver results.
- How to develop and optimise a content marketing strategy that best suits your digital channels.
- How to intelligently report content marketing success using audience metrics.
Путеводитель по основным понятиям и схемам методологии Организации, Руководст...Dr. Jury Belonozhkin
Путеводитель-хрестоматия содержит фрагменты работ советского российского методолога Г.П. Щедровицкого (1929—1994), представляю-щих основные средства и инструменты управленческого мышления. Книга предназначена для использования в качестве учебного пособия в циклах тренировок и практических занятий в рамках элементарной, начальной, обшей и высшей управленческой подготовки.
Путеводитель по основным понятиям и схемам методологии Организации, Руководст...Dr. Jury Belonozhkin
Путеводитель-хрестоматия содержит фрагменты работ советского российского методолога Г.П. Щедровицкого (1929—1994), представляю-щих основные средства и инструменты управленческого мышления. Книга предназначена для использования в качестве учебного пособия в циклах тренировок и практических занятий в рамках элементарной, начальной, обшей и высшей управленческой подготовки.
5. Фиктивные переменные Пример 1 (Продолжение) На рис.1 приведены диаграммы рассеяния и соответствующие модели для небольшой выборки школ в Китае. 0 0 + Y o =a 0 +a 1 N Y s =b 0 +a 1 N b 0 =a 0 + δ
6. Фиктивная переменная сдвига Обе модели можно объединить, если ввести переменную d, область определения которой два целых числа : 0 и 1. При этом: Спецификация такой модели имеет вид: Y = a 0 + a 1 N + δ d + u Тогда при d=0 получим Y o = a 0 + a 1 N + u при d=1 получим Y s = (a 0 + δ ) +a 1 N + v
7.
8. Фиктивная переменная сдвига Модель Y=-33612+331.5N+133259d соответствует Y o = -33612 + 331.5N Y s = 96647 + 331.5N
9. Фиктивная переменная сдвига Фиктивные переменные часто применяются при построении динамических моделей, когда с определенного момента времени начинает действовать какой-либо качественный фактор Пример 2. Модель расходов на автотранспорт в Европе в период с 1963 по 1982 годы. Замечание. В 1974 году в Европе начался крупный нефтяной кризис, который резко поднял цены на ГСМ. В результате в 1974 году резко снизились расходы на автотранспорт, но затем затраты вновь стали расти с прежней скоростью. Для учета этой ситуации вводится фиктивная переменная d , которая равна:
11. Фиктивная переменная сдвига ( общий случай) Пусть некоторый качественный фактор имеет несколько градаций (более 2-х) Введение в модель фиктивных переменных с несколькими градациями рассмотрим на примере шанхайских школ, где имеются 4 категории школ: общеобразовательные, технические, ПТУ и специализированные. Казалось достаточно ввести фиктивную переменную сдвига d , придав ей четыре различных значения и проблема будет решена. Такой подход мало эффективен, т.к не удается оценить статистическую значимость влияния каждой градации на значения эндогенной переменной
12. Фиктивная переменная сдвига ( общий случай) В этом случае имеет смысл ввести отдельную переменную для каждой градации фактора. Например:
13. Фиктивная переменная сдвига ( общий случай) Однако, если взять спецификацию модели в виде: Y=a 0 + a 1 d 1 +a 2 d 2 +a 3 d 3 +a 4 d 4 +a 5 N+u при этом всегда верно тождество d 1 +d 2 +d 3 +d 4 =1 Это означает, что матрица Х коэффициентов системы уравнений наблюдений будет коллинеарной т.к в ней присутствует столбец из 1, и как следствие отсутствует возможность применения МНК для оценки параметров модели. Предлагается в спецификацию ввести (к-1) фиктивную переменную (к- кол-во градаций), сделав одну из градаций базовой, относительно которой изучать влияние остальных градаций. Проблемы мультиколинеарности в этом случае не возникает
14. Фиктивная переменная сдвига ( общий случай) В рассматриваемом примере в качестве базового уровня можно принять градацию «Общеобразовательная» Этой градации будет соответствовать состояние d 2 =d 3 =d 4 =0 Спецификация модели примет вид: Y=a 0 +a 1 N+a 2 d 2 +a 3 d 3 +a 4 d 4 +u (13.1) Экономический смысл коэффициентов a2, a3, a4 – превышение стоимости образования в соответствующей школе по отношению к общеобразовательной Из уравнения (13.1) легко получить соответствующее уравнение для каждого типа школ
15. Фиктивная переменная сдвига ( общий случай) Y = a 0 +a 1 N +U 1 - Уравнение для общеобразовательных школ Y =(a 0 +a 2 ) +a 1 N + U 2 - уравнение для «технических» школ Y=(a 0 +a 3 ) + a 1 N + U 3 - уравнение для ПТУ Y = (a 0 +a 4 ) + a 1 N + U 4 - уравнение для «специализированных» школ Здесь также предполагается, что зависимость затрат на обучение от количества учащихся остается неизменной
16. Фиктивная переменная сдвига ( общий случай Результаты моделирования затрат на обучения в различных школах Шанхая Модель: Y= -54.9+0.342 N+ 154.11( d 2 + d 3 ) + 53.2 d4 + U (26.7) (0.04) (27.9) (3.11) (88.6) Результаты программы «ЛИНЕЙН» Гипотеза H 0 :(a 2 =a 3 ) принимается Общеоб. Техн. ПТУ #N/A #N/A #N/A 5,4E+08 9,3E+08 #N/A #N/A #N/A 69,0 29,6 #N/A #N/A #N/A 88,58 0,6 26,7 0,040 26,76 27,85 3,11 -54,9 0,342 154,110 143,362 53,229
17. Фиктивные переменные сдвига в моделях временных рядов Пример. Модель зависимости расходов на электроэнергию и газ в США за период 1977-1982г.г. 5,83 1 0 0 24 1982_4 5,59 1 0 0 12 1979_4 5,41 0 1 0 23 1982_3 5,05 0 1 0 11 1979_3 5,51 0 0 1 22 1982_2 5,01 0 0 1 10 1979_2 8,26 0 0 0 21 1982_1 7,96 0 0 0 9 1979_1 6,04 1 0 0 20 1981_4 5,56 1 0 0 8 1978_4 5,51 0 1 0 19 1981_3 5,15 0 1 0 7 1978_3 5,27 0 0 1 18 1981_2 4,92 0 0 1 6 1978_2 8,04 0 0 0 17 1981_1 7,65 0 0 0 5 1978_1 5,92 1 0 0 16 1980_4 5,46 1 0 0 4 1977_4 5,67 0 1 0 15 1980_3 5,10 0 1 0 3 1977_3 5,10 0 0 1 14 1980_2 4,70 0 0 1 2 1977_2 7,74 0 0 0 13 1980_1 7,33 0 0 0 1 1977_1 Расходы Y d 4 d 3 d 2 Время t Год_кв. Расходы Y d 4 d 3 d 2 Время t Год_кв.
18. Фиктивные переменные сдвига в моделях временных рядов В качестве базовой градации принят кв.1 Спецификация модели принимает вид Y = a 0 + a 1 t + a 2 d 2 + a 3 d 3 + a 4 d 4 + U (13.2) Результаты ф-ции «ЛИНЕЙН» Расходы в кв.2 и кв.3 статистически не отличаются #N/A #N/A #N/A 0,40 29,47 #N/A #N/A #N/A 19,0 350,85 #N/A #N/A #N/A 0,14 0,99 0,08 0,00 0,08 0,08 0,08 7,48 0,03 -2,78 -2,58 -2,19
19. Фиктивные переменные наклона Во всех рассмотренных примерах априори предполагается, что различные градации качественного фактора приводят к параллельному сдвигу «базовой» модели Это допущение не бесспорно! В примере с различными типами школ в Шанхае предполагалось, что зависимость расходов на обучение от кол-ва учеников во всех школах одинаково Вопрос. Как учесть эффект влияния типа школы на зависимость затрат от кол-ва учащихся ?
20. Фиктивные переменные наклона Для учета возможного изменения наклона графика модели при изменении градации качественного фактора предлагается ввести в спецификацию модели еще одно слагаемое вида « d умноженное на x » Вернемся к примеру изучения зависимости расходов на образование в различных школах. Для простоты ограничимся лишь двумя градациями фактора «тип школы»: d=0 – обычная школа; d=1 – профессиональная школа. Спецификацию модели следует записать в виде: Y = a 0 + a 1 N + a 2 *d + a 3 dN +U (13.3)
21. Фиктивные переменные наклона С помощью модели (13.3) появляется возможность оценить изменения наклона «базовой модели» при переходе изменении градации фактора (переменной d) Пусть d=0 , тогда модель (13.3) принимает вид: Y= a 0 + a 1 N +U 1 (13.4) При d=1 получим: Y= a 0 +a 1 N +a 2 +a 3 N +U 2 или Y= (a 0 +a 2 ) + (a 1 +a 3 )N +U 2 (13.5) Модель (3.5), соответствующая d=1 отличается коэффициентами регрессии от модели (13.4) В ней учитывается как «параллельный» сдвиг, так и изменение угла наклона (изменение коэффициента a 1 )