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“数”说营销—大数据挖掘与营销应用
作者:本站  来源:www.byqp.com  发布时间:2022-4-21 12:19:51  发布人:xyh

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课程特色

课程收获
    1、了解大数据营销内容,掌握大数据在营销中的应用
    2、了解基本的营销理论,并学会基于营销理念来展开大数据分析
    3、熟悉数据挖掘的标准过程,掌握常用的数据挖掘方法
    4、熟悉数据分析及数据挖掘工具,掌握Excel和SPSS软件应用操作
    5、学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题

课程特色
    理论精讲 + 案例演练 + 实际业务问题分析 + Excel实践操作 + SPSS实践操作

    本课程由浅入深,结合原理主讲软件工具应用,不需要太深的数学知识,突出数据分析的实际应用,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,进行大数据的收集与处理、数据分析与挖掘,以及数据呈现与报告撰写,全过程演练操作,以达到提升学员的数据综合分析能力,支撑运营决策的目的。
 

课程大纲

第一部分:大数据实现精准营销
1、传统营销的困境与挑战
2、营销理论的变革(4P4CnPnC)
3、大数据引领传统营销
4、大数据在营销中的典型应用
5、大数据营销的基石:用户画像
6、客户生存周期中的大数据应用
演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目
第二部分:大数据基础—数据思维篇
1、大数据时代:缺的不是一堆方法,而是大数据思维
2、大数据的本质
3、大数据四大核心价值
(1)用趋势图来探索产品销量规律
(2)从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
(3)从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
(4)阿里巴巴预测经济危机的到来
(5)从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
4、大数据价值落地的三个关键环节
(1)业务数据化、数据信息化、信息策略化
案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)
第三部分:大数据精准营销—分析框架篇
1、数据分析简介
2、数据分析的六步曲
步骤1:明确目的--理清思路
步骤2:数据收集—理清思路
步骤3:数据预处理—寻找答案
步骤4:数据分析--寻找答案
步骤5:数据展示--观点表达
步骤6:报表撰写--观点表达
演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目
演练:如何构建一个良好的大数据分析框架
第四部分:用户行为分析—分析方法篇
1、大数据精准营销的前提:用户行为分析
2、数据分析方法的层次
(1)描述性分析法(对比/分组/结构/趋势/交叉…)
(2)相关性分析法(相关/方差/卡方…)
(3)预测性分析法(回归/时序/决策树/神经网络…)
(4)专题性分析法(聚类/关联/RFM模型/…)
3、统计分析基础
4、统计分析常用指标
(1)汇总方式:计数、求和、百分比(增跌幅)
(2)集中程度:均值、中位数、众数
(3)离散程度:极差、方差/标准差、IQR
(4)分布形态:偏度、峰度
5、基本分析方法及其适用场景
(1)对比分析(查看数据差距)
(2)分组分析(查看数据分布)
(3)结构分析(评估事物构成)
(4)趋势分析(发现事物随时间的变化规律)
(5)交叉分析(多维数据分析)
6、综合分析方法及其适用场景
(1)综合评价法(多维指标归一)
(2)杜邦分析法(关键因素分析-财务数据分析)
(3)漏斗分析法(关键流程环节分析)
(4)矩阵分析法(产品策略分析-象限图分析法)
7、最合适的分析方法才是硬道理
第五部分:用户行为分析—分析思路篇
1、常用分析思路模型
2、用户行为分析(5W2H分析思路)
案例讨论:结合公司情况,搭建用户消费习惯的分析框架(5W2H)
第六部分:影响因素分析—属性筛选篇
1、影响因素分析的常见方法
2、相关分析(衡量两数据型变量的线性相关性)
问题:这两个属性是否会相互影响?影响程度大吗?
(1)相关分析简介
(2)相关分析的应用场景
(3)相关分析的种类
(4)相关系数的三种计算公式
(5)相关分析的假设检验
(6)相关分析的四个基本步骤
演练:营销费用会影响销售额吗
演练:哪些因素与汽车销量有相关性
(7)偏相关分析
(8)距离相关分析

3、方差分析(衡量类别变量与数值变量间的相关性)
问题:哪些才是影响销量的关键因素?
(1)方差分析的应用场景
(2)方差分析的三个种类
(3)方差分析的原理
(4)方差分析的四个步骤
(5)解读方差分析结果的两个要点
演练:终端摆放位置与终端销量有关吗
演练:开通月数对客户流失的影响分析
演练:客户学历对消费水平的影响分析
演练:广告和价格是影响终端销量的关键因素吗
演练:营业员的性别、技能级别对产品销量有影响吗
演练:寻找影响产品销量的关键因素
(6)多因素方差分析原理、作用、结果的解读
演练:广告形式、地区对销量的影响因素分析(多因素)
(7)协方差分析原理
(8)协方差分析的适用场景
演练:饲料对生猪体重的影响分析(协方差分析)
4、列联分析/卡方检验(两类别变量的相关性分析)
(1)交叉表与列联表
(2)卡方检验的原理
(3)卡方检验的几个计算公式
(4)列联表分析的适用场景
案例:套餐类型对客户流失的影响分析
案例:学历对业务套餐偏好的影响分析
案例:行业/规模对风控的影响分析
5、相关性分析方法总结
第七部分:产品销量预测—回归预测篇
1、销量预测与市场预测模型介绍
(1)时序预测
(2)回归模型
(3)季节性预测(相加/相乘模型)
(4)产品预测(珀尔曲线/龚铂兹曲线)
2、回归分析/回归预测
问题:如何预测未来的销售量(定量分析)?
(1)回归分析简介
(2)回归分析的种类(一元/多元、线性/曲线)
(3)得到回归方程的常用工具
演练:散点图找营销费用与销售额的关系(一元回归)
(4)线性回归分析的五个步骤
演练:营销费用、办公费用与销售额的关系(线性回归)
(5)解读线性回归分析结果的技巧
定性描述:正相关/负相关
定量描述:自变量变化导致因变量的变化程度
(6)回归预测模型质量评估
评估指标:判定系数R^2、标准误差
如何选择最佳回归模型
演练:如何选择最佳的回归预测模型(一元曲线回归)
(7)预测值准确性评估
MAD、MSE/RMSE、MAPE等
(8)带分类变量的回归预测
演练:汽车季度销量预测
演练:工龄、性别与终端销量的关系
演练:如何评估销售目标与资源配置(营业厅)

 

讲师简介

    实战经验
    曾在华为工作10年,近十年以来一直从事通信行业的研究与分析,对通信行业的市场态势、客户行为、服务效果以及运营分析等方面有深入的接触和研究,特别是针对大数据、4G及LTE标准发展,无线网络演进,网络融合,市场发展及业务应用分析,在业务应用领域投入了更多的精力,积累了相当的知识和见解。目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网等领域,专注于将大数据应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题,帮助企业提升运营决策能力和大数据营销预测能力。

授课特点
    深入浅出的理论讲解(分析模型),使用简单实用的工具操作(分析工具),实现分析结果到业务策略的落地。

主讲课程
    “数”说营销-大数据挖掘与营销应用、大数据产业现状及应用创新、Hadoop大数据解决方案开发技术基础培训、数据分析与数据挖掘应用高级培训、大数据时代的精准营销。

服务客户
    华为技术有限公司、平安集团、安能物流、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、富维江森、广州地铁、富士康、光大银行、招商银行……
 

课程对象

销售部门、营业厅、呼叫中心、业务支撑、经营分析部、网管/网优中心、运营分析部、系统开发部等对业务数据分析有基本要求的相关岗位人员。
 

备    注

课程名称:“数”说营销—大数据挖掘与营销应用
举办时间:
广州 2022-04-21

课程费用:4800元/人
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