SOCIAL MEDIA MARKETING AND ONLINE BUSINESS 2021: Beyond 2020! Rise to the top of the Main eCommerce Platforms Using the Most Unscrupulous and Winning Tactics of Instagram, YouTube & Facebook.

کتاب «Social Media Marketing and Online Business 2021: Beyond 2020! Rise to the top of the Main eCommerce Platforms Using the Most Unscrupulous and Winning Tactics of Instagram, YouTube & Facebook» نوشتهٔ گروهی از نویسندگان شامل پاتریشیا بلفیوره، لوییز فاورو، پاتریشیا فاورو، رافائل دِ فریتاس سوزا و آلن کین، راهنمایی جامع برای تسلط بر بازاریابی شبکه‌های اجتماعی و کسب‌وکار آنلاین در بستر پلتفرم‌های پیشرو مانند اینستاگرام، یوتیوب و فیسبوک است. این کتاب با هدف ارائهٔ تاکتیک‌های عملی و اثبات‌شده برای صعود به قلهٔ پلتفرم‌های تجارت الکترونیک و دستیابی به موفقیت در فضای رقابتی دیجیتال نگاشته شده است.

دربارهٔ کتاب Social Media Marketing and Online Business 2021

این کتاب به عنوان یک منبع جامع و کاربردی، به بررسی عمیق استراتژی‌ها و تاکتیک‌های بازاریابی در شبکه‌های اجتماعی می‌پردازد و بر سه پلتفرم اصلی یعنی اینستاگرام، یوتیوب و فیسبوک متمرکز است. محتوای کتاب فراتر از مبانی اولیه بوده و به دنبال ارائهٔ روش‌های پیشرفته و گاه «بی‌رحمانه» (به تعبیر نویسندگان) برای کسب رتبه‌های برتر در این پلتفرم‌ها و افزایش فروش در کسب‌وکارهای آنلاین است. با توجه به سال انتشار کتاب در سال ۲۰۲۰، مطالب آن با در نظر گرفتن تحولات و روندهای این حوزه تا آن تاریخ نوشته شده و به خواننده کمک می‌کند تا از فضای رقابتی موجود عقب نماند. نویسندگان با نگاهی کاربردی و مبتنی بر نتایج، سعی دارند تا مخاطب را با جدیدترین و مؤثرترین روش‌های بازاریابی دیجیتال آشنا کنند. این کتاب صرفاً یک اثر نظری نیست؛ بلکه مجموعه‌ای از تاکتیک‌های عملیاتی است که برای کسب‌وکارهای کوچک و بزرگ، کارآفرینان و فعالان حوزهٔ تجارت الکترونیک طراحی شده است. از مباحثی مانند الگوریتم‌های پلتفرم‌ها، روش‌های جذب مخاطب، تولید محتوای مؤثر و تبلیغات پرداختی گرفته تا استراتژی‌های برندسازی و بازاریابی شبکه‌ای، همگی در این کتاب پوشش داده شده‌اند. این کتاب به عنوان راهنمایی برای کسانی که به دنبال استفادهٔ حداکثری از پتانسیل شبکه‌های اجتماعی برای رشد کسب‌وکار خود هستند، طراحی شده است.

چرا باید این کتاب را بخوانید؟

مطالعهٔ این کتاب مزایای متعددی برای فعالان حوزهٔ بازاریابی دیجیتال و کسب‌وکارهای آنلاین دارد که از جملهٔ مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• آشنایی با تاکتیک‌های پیشرفته و اثبات‌شده: کتاب به شما روش‌هایی را آموزش می‌دهد که فراتر از اصول اولیه بوده و برای دستیابی به نتایج چشمگیر در پلتفرم‌های بزرگی مانند اینستاگرام، یوتیوب و فیسبوک طراحی شده‌اند.
• تمرکز بر پلتفرم‌های کلیدی تجارت الکترونیک: با تمرکز بر سه پلتفرم اصلی که بیشترین سهم را در بازاریابی دیجیتال و فروش آنلاین دارند، دانش خود را به صورت هدفمند افزایش می‌دهید.
• استراتژی‌های عملی برای کسب‌وکارهای آنلاین: مطالب کتاب صرفاً تئوری نبوده و شامل راهکارهای عملیاتی برای بهبود عملکرد و افزایش فروش در کسب‌وکارهای اینترنتی است.
• درک بهتر الگوریتم‌ها و روش‌های جذب مخاطب: با مطالعهٔ این کتاب، درک عمیق‌تری از نحوهٔ کارکرد الگوریتم‌های پلتفرم‌ها و روش‌های مؤثر برای جذب و نگهداشت مخاطب پیدا خواهید کرد.
• ارائهٔ دیدگاهی جامع از بازاریابی شبکه‌های اجتماعی: کتاب با گردآوری دانش چندین نویسنده، دیدگاهی چندوجهی و کامل از استراتژی‌های موفق در فضای دیجیتال امروز ارائه می‌دهد.

این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟

این کتاب به‌طور خاص برای کارآفرینان، صاحبان کسب‌وکارهای کوچک و متوسط، فعالان حوزهٔ تجارت الکترونیک، بازاریابان دیجیتال، و هر کسی که به دنبال استفادهٔ مؤثر از شبکه‌های اجتماعی برای رشد برند یا فروش محصولات و خدمات خود است، نوشته شده است. همچنین برای افرادی که قصد دارند دانش خود را در زمینهٔ بازاریابی اینترنتی به‌روز کنند و با تاکتیک‌های نوین آشنا شوند، این کتاب منبعی ارزشمند به شمار می‌رود. با توجه به پوشش مباحث از سطح مقدماتی تا پیشرفته، این کتاب برای طیف گسترده‌ای از مخاطبان با سطوح مختلف دانش مفید خواهد بود.

سوالات متداول

آیا مطالب این کتاب صرفاً بر سه پلتفرم اینستاگرام، یوتیوب و فیسبوک متمرکز است؟

بله، عنوان کتاب به وضوح نشان می‌دهد که محور اصلی آن بر روی این سه پلتفرم کلیدی است، هرچند ممکن است اشاراتی به سایر شبکه‌های اجتماعی نیز داشته باشد.

آیا این کتاب برای کسانی که تازه وارد حوزهٔ بازاریابی دیجیتال شده‌اند نیز مناسب است؟

بله، هرچند کتاب بر تاکتیک‌های پیشرفته تأکید دارد، اما ساختار آن به گونه‌ای است که افراد مبتدی نیز می‌توانند از مطالب آن بهره‌مند شوند و دانش خود را گام‌به‌گام ارتقا دهند.

آیا کتاب صرفاً بر جنبه‌های نظری بازاریابی تأکید دارد یا راهکارهای عملی نیز ارائه می‌دهد؟

بر اساس عنوان و رویکرد کتاب، تأکید اصلی بر ارائهٔ راهکارهای عملی، تاکتیک‌های اجرایی و روش‌های گام‌به‌گام برای دستیابی به نتایج ملموس در کسب‌وکار آنلاین است.

Data Science, Analytics and Machine Learning with R explains the principles of data mining and machine learning techniques and accentuates the importance of applied and multivariate modeling. The book emphasizes the fundamentals of each technique, with step-by-step codes and real-world examples with data from areas such as medicine and health, biology, engineering, technology and related sciences. Examples use the most recent R language syntax, with recognized robust, widespread and current packages. Code scripts are exhaustively commented, making it clear to readers what happens in each command. For data collection, readers are instructed how to build their own robots from the very beginning. In addition, an entire chapter focuses on the concept of spatial analysis, allowing readers to build their own maps through geo-referenced data (such as in epidemiologic research) and some basic statistical techniques. Other chapters cover ensemble and uplift modeling and GLMM (Generalized Linear Mixed Models) estimations, both linear and nonlinear. Presents a comprehensive and practical overview of machine learning, data mining and AI techniques for a broad multidisciplinary audience Serves readers who are interested in statistics, analytics and modeling, and those who wish to deepen their knowledge in programming through the use of R Teaches readers how to apply machine learning techniques to a wide range of data and subject areas Presents data in a graphically appealing way, promoting greater information transparency and interactive learning Cover Front Matter Copyright Dedication Epigraph Overview of data science, analytics, and machine learning Introduction Overview of the book Final remarks Introduction to R-based language Introduction How to use this work R-based language installation Installing RStudio The Script Editor The console The Environment, History, Connections, and Tutorial tabs The Files, Plots, Packages, Help, and Viewer tabs Objects Functions and arguments Packages Loading datasets Loading a dataset using the mouse Loading a dataset using codes Opening datasets present in R-based language Brief notion of data manipulation Final remarks Supplementary data sets Types of variables, measurement scales, and accuracy scales* Introduction Types of variables Nonmetric or qualitative variables Metric or quantitative variables Types of variables and scales of measurement Nonmetric variables: Nominal scale Nonmetric variables: Ordinal scale Quantitative variables: Interval scale Quantitative variables: Ratio scale Types of variables based on number of categories and scales of accuracy Dichotomous or binary variables: Dummy Polychotomous variables Discrete quantitative variables Continuous quantitative variables Final remarks Exercises Univariate descriptive statistics Introduction Frequency distribution table Frequency distribution table for qualitative variables Frequency distribution table for discrete data Frequency distribution table for continuous data grouped into classes Graphical representation of the results Graphical representation for qualitative variables Bar chart Pie chart Pareto chart Graphical representation for quantitative variables Line graph Scatter plot Histogram Stem-and-leaf plot Boxplot or box-and-whisker diagram The most common summary measures in univariate descriptive statistics Measures of dispersion or variability Coefficient of skewness in R Coefficient of kurtosis in R Final remarks Exercises Supplementary data sets Bivariate descriptive statistics Introduction Association between two qualitative variables Joint frequency distribution tables (Fávero and Belfiore, 2019) Elaborating contingency tables in R Measures of association (Fávero and Belfiore, 2019) Chi-square statistic Solving the chi-square statistic in R Solution: calculating Phi, contingency, and Cramérs V coefficients in R Spearmans coefficient (Fávero and Belfiore, 2019) Calculating Spearmans coefficient in R Correlation between two quantitative variables Constructing a scatter plot in R Solution (calculation of covariance and Pearsons correlation coefficient) in R Final remarks Exercises Supplementary data sets Hypotheses tests Introduction Univariate tests for normality Solving tests for normality in R Tests for homogeneity of variance Solving tests for homogeneity of variance in R Hypotheses tests regarding a population mean (μ) from one random sample Solving the z-test and the Students t-test for a single sample in R Students t-test to compare two population means from two independent random samples Solving the Students t-test for two independent samples in R Students t-test to compare two population means from two paired random samples Solving Students t-test for two paired samples in R Analysis of variance to compare the means of more than two populations Factorial ANOVA test Final remarks Exercises Supplementary data sets Data visualization and multivariate graphs Introduction The library ggplot2 Bar chart with ggplot2 Pareto chart with ggplot2 Line graph with ggplot2 Scatter plot with ggplot2 Histogram with ggplot2 Boxplot with ggplot2 Final remarks Exercises Appendix Main colors and color range accepted by R-based language Pie charts with ggplot2 and an easier solution Supplementary data sets Webscraping and handcrafted robots Introduction CSS selector and XPATH The tool SelectorGadget The library rvest Example 1: Using the Function HTML_TEXT() Example 2: Using the Function html_table() The library RSelenium Requirements necessary for using RSelenium Creating a robot with RSelenium Final remarks Exercises Using application programming interfaces to collect data Introduction Verbs about API Example 1: Who is in the space stations? Example 2: Where is the ISS now? Example 3: When will the ISS fly over a certain point on the globe? Example 4: Health indicators of the World Health Organization Final remarks Exercises Managing data Introduction The operator %>% The function rename() The function mutate() The function filter() The function arrange() The function group_by() The function select() The function summarise() The functions separate() and unite() The functions gather() and spread() Join functions The function left_join() The function right_join() The function full_join() The function inner_join() The functions semi_join() and anti_join() Final remarks Exercise Supplementary data sets Cluster analysis Cluster analysis with hierarchical and nonhierarchical agglomeration schedules in R Elaborating hierarchical agglomeration schedules in R Elaborating nonhierarchical k-means agglomeration schedules in R Final remarks Exercise Supplementary data sets Principal component factor analysis Principal component factor analysis in R Final remarks Exercise Supplementary data sets Simple and multiple correspondence analysis Applications in R Correspondence Analysis Multiple correspondence analysis Final remarks Exercises Appendix Supplementary data sets Simple and multiple regression models Estimation of regression models in R Estimation of a simple linear regression model in R Estimation of a multiple linear regression model in R Final remarks Exercises Supplementary data sets Binary and multinomial logistic regression models Estimation of binary and multinomial logistic regression models in R Estimation of a binary logistic regression model in R Estimation of a multinomial logistic regression model in R Final remarks Exercises Supplementary data sets Count-data and zero-inflated regression models Estimating regression models for count data in R Poisson regression model in R Negative binomial regression model in R Zero-inflated Poisson regression model in R Zero-inflated negative binomial regression model in R Final remarks Exercise Supplementary data sets Generalized linear mixed models Estimation of hierarchical linear models in R Estimation of a two-level hierarchical linear model (HLM2) with clustered data in R Final remarks Exercise Supplementary data sets Support vector machines Introduction Separating hyperplanes Maximal margin classifiers Support vector classifiers Support vector machines Support vector machines in R Construction of a support vector machine classification plot in R Support vector machines application with a linear kernel in R Training and validation samples, tuning, and other support vector machine estimations in R Comparison of SVM models performance to a binary logistic regression model Final remarks Exercise Supplementary data sets Classification and regression trees Introduction CARTs estimation methods The entropy of information The Gini index Variance Overfitting Pruning Hyperparameters Estimating CART models in R Classification trees in R Regression trees in R Final remarks Exercises Supplementary data sets Boosting and bagging Introduction Boosting Main hyperparameters for boosting Number of trees Learning rate Tree depth Minimum number of observations in leaf nodes Subsampling Bagging Main hyperparameters for bagging Number of trees Minimum number of observations in leaf nodes Boosting and bagging applications in R Boosting in R Bagging in R Final remarks Exercise Supplementary data sets Random forests Introduction Random forests Hyperparameters The number of predictive variables selected at each iterative step The number of model iterations Random forests applications in R Final remarks Exercise Supplementary data sets Artificial neural networks Introduction Artificial neural networks Activation functions and estimations of the ouput values of each layer Linear activation function Sigmoid or logistic activation function Hyperbolic tangent activation function Softmax activation function Softplus activation function Rectifier linear unit activation function Demonstration of calculations of layer output values Method of calculation of estimation errors for iteration feeding Hyperparameters Defining an activation function Choosing a number of hidden layers Defining the number of neurons in hidden layers Learning rate The threshold to evaluate the misclassification rate The number of iterations Artificial neural networks applications in R Estimation of an artificial neural network for a metric-type phenomenon Estimation of an artificial neural network for a categorical type phenomenon Final remarks Exercise Supplementary data sets Working on shapefiles Introduction Using shapefiles Carring a shapefile Incorporating information into a shapefile Plotting information from a dataset on a map Dismembering shapefiles Joining shapefiles Final considerations Supplementary data sets Dealing with simple feature objects Introduction Working with simple features Creating a simple feature object Using layers in simple feature objects Combining simple feature objects with shapefiles Using R like geographic information systems software Buffering Buffer union Kernel densities Combining simple feature layers and objects in search of insight Example of using a robot to capture space data Final considerations Supplementary data sets Raster objects Introduction Loading a raster file Plotting the raster file information Combining a raster object with a shapefile Loading raster objects entirely into the computers RAM Cutting out raster objects Cutting out raster objects with the aid of a mouse Cutting raster objects with vector aid Final considerations Exploratory spatial analysis Introduction Establishing neighborhoods Contiguity spatial weights matrix W Geographic proximity spatial weights matrix W k-Nearest neighbors spatial weights matrix W Socioeconomic proximity spatial weights matrix W Standardization of matrices Row standardization of the matrix W Double standardization of the matrix W Variance stabilizing of the matrix W Techniques for verification of spatial autocorrelation Global autocorrelation: Morans I statistic Moran scatter plot Local autocorrelation: The local Morans statistic Local autocorrelation: The Getis and Ords G statistic Final remarks Exercise Supplementary data sets Enhanced and interactive graphs Introduction The library plotly Scatter plot with plotly Line graph with plotly Bar chart with plotly Pareto chart with plotly Histogram with plotly Boxplot with plotly Pie charts with plotly Final remarks Exercises Supplementary data sets Dashboards with R Introduction First steps in the library shiny Creating the first dashboard in the library shiny Reactive programming Construction of a complex dashboard First step: Preparing the ui.R and server.R Scripts Second step: Introducing the dataset Third step: Introducing univariate descriptive statistics and frequency tables of the dataset variables Fourth step: Variable distributions graphics Fifth step: Including a predictive model Final remarks Exercise Supplementary data sets References Answers Chapter 3 Chapter 4 Chapter 5 Chapter 6 Chapter 7 Chapter 11 Chapter 12 Chapter 13 Chapter 14 Chapter 15 Chapter 16 Chapter 17 Chapter 18 Chapter 19 Chapter 21 Chapter 22 Chapter 26 Chapter 27 Index