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大数据挖掘与分析课程培训“数”说营销课程大纲

2020-11-14 15:04:36 | 热度:

摘要:  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

  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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