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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:2018-9-14 11:04:36  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

课程大纲
第一部分:大数据营销的概述
1、大数据时代带来对传统营销的挑战
2、大数据营销的特点
3、大数据时代的新营销模式
Ø 如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
Ø 客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”
Ø 精确营销——装上了GPS,实现“精确打击”
4、如何在海量数据中整合数据,形成你对消费者的独特洞察力
Ø 客户的群体特征
Ø 大数据用户画像
5、如何建立全渠道数据平台,拓展营销渠道,提高营销效率
6、如何提升你的客户粘性
Ø 评估你的客户价值
Ø 如何建立客户响应模型
Ø 精准推荐
7、客户生存周期中的大数据应用
8、数据分析与挖掘在通信行业的应用

第二部分:数据挖掘实战篇:流程、数据建模、工具操作
1、数据分析VS数据挖掘
2、数据挖掘的标准流程(CRISP-DM)
Ø 商业理解
Ø 数据准备
Ø 数据理解
Ø 模型评估
Ø 模型应用
案例:客户匹配度建模,找到你的准客户
案例:4G终端营销分析
3、如何选择合适的营销方式
Ø 各营销渠道的用户特征分析
Ø 促销方式有效性检验
Ø 参数检验与非参数检验原理介绍
案例演练:通信行业ARPU值评估分析
案例演练:营销效果评估分析

第三部分:因素影响分析
营销问题:哪些是影响市场销量的关键因素?比如,产品在货架上的位置是否对销量有影响?价格和广告开销是如何影响销量的?
1、相关分析(因素影响的相关性分析,相关程度计算)
案例:体重与腰围的相关分析
案例:推广费用与销售金额的相关分析
案例演练:家庭生活开支的相关分析
2、方差分析(影响关键因素分析,影响因素组合分析)
案:终端陈列位置对销量的影响分析
案例:广告形式、地区对销量的影响因素分析

第四部分: 销售预测分析
营销问题:如何预测未来的产品销量?如果产品跟随季节性变动,该如何预测?
1、销量预测与市场预测——让你看得更远
2回归模型
案例:让你的营销费用预算更准确
3、寻找最佳拟合线来判断和预测
Ø 如何判断预测的准确性
Ø 回归显著性检验
Ø 拟合程度衡量
Ø 自变量显著性检验
Ø 残差与异常值排除
Ø 采用验证集检验预测准确性
4、基于时间的预测与时序分析
案例演练:电视机销量预测分析
案例演练:上海证券交易所综合指数收益率序列分析
5、季节性预测模型
案例:美国航空旅客里程的季节性趋势分析
案例:产品销售季节性趋势预测分析

第五部分: 客户需求分析
营销问题:如何评估客户购买产品的可能性?或者说,影响客户购买意向的产品关键特性是什么?
1、逻辑回归模型
案例:杂志社订阅模型
2、关联分析
Ø 如何制定套餐,实现交叉/捆绑销售
Ø 产品关联分析模型原理(Association)
案例:超市商品交叉销售与布局优化

第六部分:客户价值分析
营销问题:如何评估客户的价值?不同的价值客户有何区别对待?
1、RFM模型(客户价值评估)
案例:淘宝客户价值评估与促销名单

第七部分:市场细分分析
营销问题:如何对市场进行细分?如何提取客户特征,从而对产品进行市场定位?
1、聚类分析
Ø 如何更好的了解客户群体和市场细分
Ø 如何识别客户群体特征
2、分类决策树
Ø Ø如何选择节点构建决策树
Ø Ø决策树分析过程
Ø Ø如何提取客户特征
实战:终端生命周期曲线与终端销售最佳时机

第八部分:课程总结与问题答疑
 

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 2018-09-14

课程费用:3800元/人
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