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廣州大數據時代的營銷數據分析技能用數字說話


 “大數據”的概念出現至今已經11年了,然而,為數不少的的市場部、銷售部的相關員工由于缺乏營銷分析的技能,還在使用原始低效的統計和分析方法,浪費大量的時間不說,老板還經常不滿意。
大數據時代要求市場和銷售部門對客戶響應、營銷過程、行業競爭做深入分析,為決策者提供真正的決策支持,特別是為每一個營銷動作提供最佳的運作模型。
本課題從大數據的宏觀知識背景開始,探討如何將數據分析的技能應用于企業日常的銷售運營當中。

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課程信息
  • 課程天數:2天
  • 課程價格:¥3600
  • 開課日期:2016年12月10日
  • 咨詢電話:13202277681
  • 即將開課
  • 2016年12月10日 廣州
  • 2016年12月15日 上海
  • 2016年12月17日 北京
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“大數據”的概念出現至今已經11年了,然而,為數不少的的市場部、銷售部的相關員工由于缺乏營銷分析的技能,還在使用原始低效的統計和分析方法,浪費大量的時間不說,老板還經常不滿意。
大數據時代要求市場和銷售部門對客戶響應、營銷過程、行業競爭做深入分析,為決策者提供真正的決策支持,特別是為每一個營銷動作提供最佳的運作模型。

本課題從大數據的宏觀知識背景開始,探討如何將數據分析的技能應用于企業日常的銷售運營當中。

 

了解大數據的概念,大數據包含哪些技術框架和工具
大數據如何跟企業的營銷工作相結合
數據挖掘的CRISP循環
數據分析的工具介紹:例如指標分析的方法和統計學算法介紹

 

市場總監、市場分析人員、銷售主管、銷售總監及其他對營銷數據分析有興趣的人士

 

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一、大數據時代概述

“大數據”火了,但是大數據的應用已經有十幾年的歷史了,本節告訴你大數據是什么。
1.大數據的應用歷史
2.大數據的全景視圖
3.最熱門的大數據工具有哪些
4.企業的市場和營銷部門應該具備哪些大數據的技能?
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據分析的過程


 

二、構建企業的分析體系

本節介紹如何在企業內部實施大數據,利用大數據驅動企業的營銷動作
1.大數據如何與企業的營銷結合
a)營銷動作和大數據的結合
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.數據的收集和準備
a)數據的來源
b)原始數據轉換為業務數據

 

三、基于關鍵指標的分析方法

指標分析是一種快速的企業績效分析手段,是衡量企業健康狀況的健康指標, 本節介紹如何通過指標構建數據分析模型。
1.案例思考:從一張報表說起
2.傳統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的趨勢、規律,優化產品組合和銷售管理。
1.時間序列規律的三個方面
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)數據周期分析
b)庫存風險預測
5.一元回歸分析
a)案例:行業趨勢分析

 

 

五、競爭的量化分析方法簡介

1.宏觀的行業競爭力分析矩陣
2.數據來源: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、常用的統計學分析算法簡介

數據分析不是空洞理論,還需要有科學的技術手段和方法,本節演示常見的數據分析算法。
1.協助客戶分類: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)指數平滑

 

七、商業預測技術

預測是企業重要的決策依據,本節演示如何結合統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缺點
4.水平和趨勢模型
5.季節模型
6.如何評估預測的偏差

 

八、數據挖掘

無差別的大眾媒體營銷已經無法滿足零和的市場環境下的競爭要求。精確營銷是現在及未來的發展方向,精確營銷的基礎是精確的客戶定位,本節通過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.基于數據驅動的細分
4.基于決策樹的案例解析
5.結果的應用


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