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大数据时代的营销数据分析培训课程

大数据时代的营销数据分析培训课程

 

课程背景:

“大数据”的概念出现至今已经10年了,然而,为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能,还在使用原始低效的统计和分析方法,浪费大量的时间不说,老板还经常不满意。

大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析,为决策者提供真正的决策支持,特别是为每一个营销动作提供*的运作模型。

本课程从大数据的宏观知识背景开始,探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容:

1.了解大数据的概念,大数据包含哪些技术框架和工具

2.大数据如何跟企业的营销工作相结合

3.数据挖掘的CRISP循环

4.数据分析的工具介绍:例如指标分析的方法和统计学算法介绍

 

课程大纲:

一、大数据时代概述

“大数据”火了,但是大数据的应用已经有十几年的历史了,本节告诉你大数据是什么。

1.大数据的应用历史

2.大数据的全景视图

3.最热门的大数据工具有哪些

4.企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能?

5.CRISP方法论

案例演练:空降经理的烦恼,您来亲身体验一下数据分析的过程

 

二、构建企业的分析体系

本节介绍如何在企业内部实施大数据,利用大数据驱动企业的营销动作

1.大数据如何与企业的营销结合

a)营销动作和大数据的结合

b)岗位的设置和技能要求

2.分析模型的设计、实施工具

a)SPSS Clementine简介

b)SAS简介

c)SQL Analysis简介

d)Excel控件简介

3.数据的收集和准备

a)数据的来源

b)原始数据转换为业务数据

 

三、基于关键指标的分析方法

指标分析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企业健康状况的健康指标, 本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。

1.案例思考:从一张报表说起

2.传统的基于绩效考核指标分析的缺陷

3.KPI指标和管理理念相结合,搭建分析模型分析营销状况

4.案例解析:

a)竞争力分析模型

b)利润分析模型

 

四、时间序列分析

时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律,优化产品组合和销售管理。

1.时间序列规律的三个方面

2.如何识别周期,认识同比的风险

3.趋势如何分析

4.案例解析

a)数据周期分析

b)库存风险预测

5.一元回归分析

a)案例:行业趋势分析

 

五、竞争的量化分析方法简介

1.宏观的行业竞争力分析矩阵

2.数据来源:根据市场竞争的四个层次确定

3.竞争的敏感性分析

4.快消品的品牌转换矩阵

5.媒体影响的量化研究

 

六、常用的统计学分析算法简介

数据分析不是空洞理论,还需要有科学的技术手段和方法,本节演示常见的数据分析算法。

1.协助客户分类:聚类分析

2.识别客户响应

a)类神经网络

b)决策树

c)逻辑斯蒂回归

3.时间序列预测

a)ARIMA

b)指数平滑

 

七、商业预测技术

预测是企业重要的决策依据,本节演示如何结合统计学算法构造一个成熟的预测模型。

1.预测责任者与支持者

2.预测的组织流程

3.不同的预测模型各自的优缺点

4.水平和趋势模型

5.季节模型

6.如何评估预测的偏差

 

八、数据挖掘

无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。*营销是现在及未来的发展方向,*营销的基础是*的客户定位,本节通过案例演示来说明如何进行客户的响应分析。

1.*营销与客户细分

2.客户细分的价值

3.基于数据驱动的细分

4.基于决策树的案例解析

5.结果的应用

 




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