大數(shù)據時代的營銷數(shù)據分析技能

  培訓講師：陳劍

講師背景：
陳劍數(shù)據分析專家、信息化專家、IPMA認證項目經理、MCSE、MCDBA上海交大、中山大學MBA班合作講師，從業(yè)經驗豐富，曾主持開發(fā)大型政府業(yè)務系統(tǒng)、銀行辦公系統(tǒng)、電信業(yè)務系統(tǒng)、工業(yè)自動化控制系統(tǒng)等。歷任項目經理，技術總監(jiān)等職務，培訓風格輕 詳細>>

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大數(shù)據時代的營銷數(shù)據分析技能詳細內容

大數(shù)據時代的營銷數(shù)據分析技能
 

一、大數(shù)據時代概述

“大數(shù)據”火了，但是大數(shù)據的應用已經有十幾年的歷史了，本節(jié)告訴你大數(shù)據是什么。

1.       大數(shù)據的應用歷史

2.       大數(shù)據的全景視圖

3.       熱門的大數(shù)據工具有哪些

4.       企業(yè)的市場和營銷部門應該具備哪些大數(shù)據的技能？

5.       CRISP方法論

案例演練：空降經理的煩惱，您來親身體驗一下數(shù)據分析的過程

二、構建企業(yè)的分析體系

本節(jié)介紹如何在企業(yè)內部實施大數(shù)據，利用大數(shù)據驅動企業(yè)的營銷動作

1.       大數(shù)據如何與企業(yè)的營銷結合

a)       營銷動作和大數(shù)據的結合

b)       崗位的設置和技能要求

2.       分析模型的設計、實施工具

a)       SPSS Clementine簡介

b)       SAS簡介

c)        SQL Analysis簡介

d)       Excel控件簡介

3.       數(shù)據的收集和準備

a)       數(shù)據的來源

b)       原始數(shù)據轉換為業(yè)務數(shù)據


三、基于關鍵指標的分析方法

指標分析是一種快速的企業(yè)績效分析手段，是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標，本節(jié)介紹如何**指標構建數(shù)據分析模型。

1.       案例思考：從一張報表說起

2.       傳統(tǒng)的基于績效考核指標分析的缺陷

3.       把KPI指標和管理理念相結合，搭建分析模型分析營銷狀況

4.       案例解析：

a)       競爭力分析模型

b)       利潤分析模型


四、時間序列分析

時間序列分析的目的是掌握銷售過程中出現(xiàn)的趨勢、規(guī)律，優(yōu)化產品組合和銷售管理。

1.       時間序列規(guī)律的三個方面

2.       如何識別周期，認識同比的風險

3.       趨勢如何分析

4.       案例解析

a)       數(shù)據周期分析

b)       庫存風險預測

5.       一元回歸分析

a)       案例：行業(yè)趨勢分析


五、競爭的量化分析方法簡介


1.       宏觀的行業(yè)競爭力分析矩陣

2.       數(shù)據來源：根據市場競爭的四個層次確定

3.       競爭的敏感性分析

4.       快消品的品牌轉換矩陣

5.       媒體影響的量化研究


六、常用的統(tǒng)計學分析算法簡介

數(shù)據分析不是空洞理論，還需要有科學的技術手段和方法，本節(jié)演示常見的數(shù)據分析算法。

1.       協(xié)助客戶分類：聚類分析

2.       識別客戶響應

a)       類神經網絡

b)       決策樹

c)        邏輯斯蒂回歸

3.       時間序列預測

a)       ARIMA

b)       指數(shù)平滑


七、商業(yè)預測技術

預測是企業(yè)重要的決策依據，本節(jié)演示如何結合統(tǒng)計學算法構造一個成熟的預測模型。

1.    預測責任者與支持者

2.    預測的組織流程

3.    不同的預測模型各自的優(yōu)缺點

4.    水平和趨勢模型

5.    季節(jié)模型

6.    如何評估預測的偏差


八、數(shù)據挖掘

無差別的大眾媒體營銷已經無法滿足零和的市場環(huán)境下的競爭要求。精確營銷是現(xiàn)在及未來的發(fā)展方向，精確營銷的基礎是精確的客戶定位，本節(jié)**案例演示來說明如何進行客戶的響應分析。

1.       精確營銷與客戶細分

2.       客戶細分的價值

3.       基于數(shù)據驅動的細分

4.       基于決策樹的案例解析

5.       結果的應用


總結

 

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