“數(shù)”說營銷 —大數(shù)據(jù)挖掘與營銷應(yīng)用
主辦單位:上海普瑞思管理咨詢有限公司 上海創(chuàng)卓商務(wù)咨詢有限公司
時(shí)間地點(diǎn)：2019年12月13-14日北京
價(jià)格：￥4200/人(包括授課費(fèi)、資料費(fèi)、會(huì)務(wù)費(fèi)、午餐等)
課程收獲
1、了解大數(shù)據(jù)營銷內(nèi)容，掌握大數(shù)據(jù)在營銷中的應(yīng)用
2、了解基本的營銷理論，并學(xué)會(huì)基于營銷理念來展開大數(shù)據(jù)分析
3、熟悉數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)過程，掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法
4、熟悉數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘工具，掌握
Excel和SPSS軟件應(yīng)用操作
5、學(xué)會(huì)選擇合適的分析模型來解決相應(yīng)的營銷問題
課程特色
理論精講+ 案例演練+ 實(shí)際業(yè)務(wù)問題分析+ Excel實(shí)踐操作+ SPSS實(shí)踐操作
本課程由淺入深，結(jié)合原理主講軟件工具應(yīng)用，不需要太深的數(shù)學(xué)知識，突出數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用，結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點(diǎn)，圍繞實(shí)際的商業(yè)問題，進(jìn)行大數(shù)據(jù)的收集與處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘，以及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與報(bào)告撰寫，全過程演練操作，以達(dá)到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力，支撐運(yùn)營決策的目的。
課程大綱
第一部分：大數(shù)據(jù)營銷的概述
1、大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)
2、大數(shù)據(jù)營銷的特點(diǎn)
3、大數(shù)據(jù)時(shí)代的新營銷模式
如何選擇互聯(lián)網(wǎng)的營銷模式——微博營銷、網(wǎng)頁營銷等
客戶關(guān)系管理CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”
精確營銷——裝上了GPS，實(shí)現(xiàn)“精確打擊”
4、如何在海量數(shù)據(jù)中整合數(shù)據(jù)，形成你對消費(fèi)者的獨(dú)特洞察力
客戶的群體特征
大數(shù)據(jù)用戶畫像
5、如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺，拓展?fàn)I銷渠道，提高營銷效率
6、如何提升你的客戶粘性
評估你的客戶價(jià)值
如何建立客戶響應(yīng)模型
精準(zhǔn)推薦
7、客戶生存周期中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
8、數(shù)據(jù)分析與挖掘在通信行業(yè)的應(yīng)用
第二部分：數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇：流程、數(shù)據(jù)建模、工具操作
1、數(shù)據(jù)分析VS數(shù)據(jù)挖掘
2、數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISP-DM）
商業(yè)理解
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)理解
模型評估
模型應(yīng)用
案例：客戶匹配度建模，找到你的準(zhǔn)客戶
案例：4G終端營銷分析
3、如何選擇合適的營銷方式
各營銷渠道的用戶特征分析
促銷方式有效性檢驗(yàn)
參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)原理介紹
案例演練：通信行業(yè)ARPU值評估分析
案例演練：營銷效果評估分析
第三部分：因素影響分析
營銷問題：哪些是影響市場銷量的關(guān)鍵因素？比如，產(chǎn)品在貨架上的位置是否對銷量有影響？價(jià)格和廣告開銷是如何影響銷量的？
1、相關(guān)分析（因素影響的相關(guān)性分析，相關(guān)程度計(jì)算）
案例：體重與腰圍的相關(guān)分析
案例：推廣費(fèi)用與銷售金額的相關(guān)分析
案例演練：家庭生活開支的相關(guān)分析
2、方差分析（影響關(guān)鍵因素分析，影響因素組合分析）
案例：終端陳列位置對銷量的影響分析
案例：廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析
第四部分： 銷售預(yù)測分析
營銷問題：如何預(yù)測未來的產(chǎn)品銷量？如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動(dòng)，該如何預(yù)測？
1、銷量預(yù)測與市場預(yù)測——讓你看得更遠(yuǎn)
2、回歸模型
案例：讓你的營銷費(fèi)用預(yù)算更準(zhǔn)確
3、尋找最佳擬合線來判斷和預(yù)測
如何判斷預(yù)測的準(zhǔn)確性
回歸顯著性檢驗(yàn)
擬合程度衡量
自變量顯著性檢驗(yàn)
殘差與異常值排除
采用驗(yàn)證集檢驗(yàn)預(yù)測準(zhǔn)確性
4、基于時(shí)間的預(yù)測與時(shí)序分析
案例演練：電視機(jī)銷量預(yù)測分析
案例演練：上海證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析
5、季節(jié)性預(yù)測模型
案例：美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析
案例：產(chǎn)品銷售季節(jié)性趨勢預(yù)測分析
第五部分： 客戶需求分析
營銷問題：如何評估客戶購買產(chǎn)品的可能性？或者說，影響客戶購買意向的產(chǎn)品關(guān)鍵特性是什么？
1、邏輯回歸模型
案例：雜志社訂閱模型2、關(guān)聯(lián)分析
如何制定套餐，實(shí)現(xiàn)交叉/捆綁銷售
產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析模型原理（Association）
案例：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)化
第六部分：客戶價(jià)值分析
營銷問題：如何評估客戶的價(jià)值？不同的價(jià)值客戶有何區(qū)別對待？
1、RFM模型（客戶價(jià)值評估）
案例：淘寶客戶價(jià)值評估與促銷名單
第七部分：市場細(xì)分分析
營銷問題：如何對市場進(jìn)行細(xì)分？如何提取客戶特征，從而對產(chǎn)品進(jìn)行市場定位？
1、聚類分析
如何更好的了解客戶群體和市場細(xì)分
如何識別客戶群體特征
2、分類決策樹
如何選擇節(jié)點(diǎn)構(gòu)建決策樹
決策樹分析過程
如何提取客戶特征
實(shí)戰(zhàn)：終端生命周期曲線與終端銷售最佳時(shí)機(jī)
第八部分：課程總結(jié)與問題答疑
原
華為高級項(xiàng)目經(jīng)理、產(chǎn)品總監(jiān) 馮南石
實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
2000-2004年任華為研發(fā)部和海外事業(yè)部售前技術(shù)經(jīng)理、大項(xiàng)目經(jīng)理，帶領(lǐng)20人的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)通信產(chǎn)品研發(fā)、技術(shù)應(yīng)標(biāo)支持、產(chǎn)品方案宣講等工作。帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)成員完成德國電信、意大利電信全國網(wǎng)項(xiàng)目策劃及交付，廣東移動(dòng)全省網(wǎng)項(xiàng)目策劃及交付，推動(dòng)了北非三國埃及、突尼斯、阿爾及利亞無線產(chǎn)品的整體突破。
2004-2006年任華為區(qū)域產(chǎn)品總監(jiān)，帶領(lǐng)30人的技術(shù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)產(chǎn)品推廣及銷售等工作；成功推動(dòng)了無線產(chǎn)品在歐洲市場和國內(nèi)沿海發(fā)達(dá)地區(qū)的全面突破；同時(shí)，兼任華為培訓(xùn)中心（華為大學(xué)）講師，為華為成功培養(yǎng)了近200名優(yōu)秀的中層管理者。
2006-2013年任中興通訊服務(wù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)科長、總工、部長、總監(jiān)等，帶領(lǐng)100人的技術(shù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)產(chǎn)品推廣以及服務(wù)銷售等工作 ，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)成員成功推動(dòng)了廣東移動(dòng)、湖北電信、河南聯(lián)通等多個(gè)省公司服務(wù)集采項(xiàng)目的中標(biāo)和后期交付；同時(shí)任中興通訊管理服務(wù)部資深管理咨詢師、高級講師，負(fù)責(zé)中興通訊內(nèi)外部
領(lǐng)導(dǎo)力、職業(yè)力提升項(xiàng)目的策劃和實(shí)施，為中興通訊管理研究室汲取并總結(jié)了30多家著名企業(yè)的成功管理經(jīng)驗(yàn)。
在華為和中興通訊任職期間，還曾走訪了美國、法國、土耳其、印度、伊朗、阿爾及利亞、尼日利亞等30多個(gè)國家和地區(qū)，實(shí)施服務(wù)產(chǎn)品的市場推廣、應(yīng)標(biāo)及交付等工作，成功推動(dòng)了德國E-plus全國網(wǎng)培訓(xùn)項(xiàng)目、埃塞俄比亞和中國政府聯(lián)合實(shí)施的“千人培訓(xùn)計(jì)劃”項(xiàng)目、南非CellC服務(wù)采購項(xiàng)目、香港CSL培訓(xùn)集采等項(xiàng)目的市場成功運(yùn)作。
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