#107812
#107812: Правильной последовательностью этапов процесса планирования маркетинговых коммуникаций является следующая: …
Правильной последовательностью этапов процесса планирования маркетинговых коммуникаций является следующая: …
Варианты ответа:
- определение целей; выбор целевой аудитории; выбор средств доставки маркетинговых обращений; определение возможных затруднений и благоприятных возможностей; выбор маркетинговых коммуникаций-микс; определение бюджета; реализация стратегии; выбор стратегии маркетинговых обращений; оценка результатов
- определение возможных затруднений и благоприятных возможностей; выбор целевой аудитории; выбор стратегии маркетинговых обращений; определение бюджета; реализация стратегии; оценка результатов; выбор средств доставки маркетинговых обращений; выбор маркетинговых коммуникаций-микс; определение целей
- выбор маркетинговых коммуникаций-микс; определение возможных затруднений и благоприятных возможностей; выбор средств доставки маркетинговых обращений; определение целей; определение бюджета; выбор целевой аудитории; реализация стратегии; оценка результатов; выбор стратегии маркетинговых обращений
- определение возможных затруднений и благоприятных возможностей; определение целей; выбор целевой аудитории; выбор маркетинговых коммуникаций-микс; выбор стратегии маркетинговых обращений; выбор средств доставки маркетинговых обращений; определение бюджета; реализация стратегии; оценка результатов
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Студенты освоят современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки работы с реальными наборами данных. Программа также охватывает основы программирования и алгоритмизации, необходимые для эффективного решения аналитических задач. Подходит для начинающих специалистов, желающих углубить свои знания в области data science.
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Студенты освоят современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки работы с реальными наборами данных. Программа также охватывает основы программирования и алгоритмизации, необходимые для эффективного решения аналитических задач. Подходит для начинающих специалистов, желающих углубить свои знания в области data science.