课程对象:系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。 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 1、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; 2、本课程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。 课程大纲 一、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、大数据新营销模式/特点 (1)如何选择互联网的营销模式 (2)客户关系管理CRM (3)精确营销 3、如何在海量数据中整合数据 (1)客户的群体特征 (2)大数据用户画像 4、如何建立全渠道数据平台/提升你的客户粘性 5、客户生存周期中的大数据应用 6、数据分析与挖掘在通信行业的应用 二、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) ★案例:客户匹配度建模/4G终端营销分析 3、如何选择合适的营销方式 (1)各营销渠道的用户特征分析 (2)促销方式有效性检验 (3)参数检验与非参数检验原理介绍 ★案例演练:通信行业ARPU值/营销效果评估分析 三、因素影响分析 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/推广费用与销售金额/家庭生活开支的相关分析 2、方差分析 ★案例:终端陈列位置/广告形式/地区对销量的影响分析 四、销售预测分析 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 4、基于时间的预测与时序分析 ★案例演练:电视机销量预测/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/产品销售的季节性趋势预测分析 五、客户需求分析 1、逻辑回归模型 ★案例:杂志社订阅模型 2、关联分析 (1)如何制定套餐,实现交叉/捆绑销售 (2)产品关联分析模型原理 ★案例:超市商品交叉销售与布局优化 六、客户价值分析 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 七、市场细分分析 1、聚类分析 (1)如何更好的了解客户群体和市场细分 (2)如何识别客户群体特征 2、分类决策树 (1)如何选择节点构建决策树/提取客户特征 (2)决策树分析过程 ★实战:终端生命周期曲线与终端销售最佳时机 八、课程总结与问题答疑
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