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数说营销——大数据营销实战培训

(本课程滚动开课,如遇开课时间或者地点不合适,请拨打010-62258232咨询最新时间、地点等培训安排!)

数说营销——大数据营销实战培训
让大数据赋能业务,实现精准营销

培训安排:2020年7月8-9日上海   7月23-24日北京
培训对象:系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。
培训费用:4640 元/位(含培训费、资料费、会务服务费)
有何收获? 
    ·了解大数据营销内容,掌握大数据在营销中的应用。
    ·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。
    ·熟悉数据分析/挖掘的基本过程,掌握常用的数据挖掘方法。
    ·熟悉Excel数据分析工具,能够利用Excel和SPSS软件解决实际的营销问题(比如定价/因素影响/预测/客户需求/客户价值/市场细分等)。
备注:
    每个学员自备一台笔记本电脑(必须)。
    便携机中事先安装好Excel 2013版本及以上。
    便携机中事先安装好IBM SPSS Statistics v24版本及以上。
    注:讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。
为何参加?
    本课程从实际的市场营销问题出发,构建数据分析与数据挖掘模型,以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍,通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征,挖掘客户行为特点,实现精准营销,帮助市场营销团队深入理解业务运作,支持业务策略制定以及运营决策。
    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,进行大数据的分析与挖掘,介绍常用的模型,以及模型适用场景,通过演练操作,以达到提升学员对营销数据的分析以及对数据模型的深入理解。

课程大纲:
第一模块:大数据实现精准营销
    传统营销的困境与挑战
    营销理论的变革(4P4CnPnC)
    大数据引领传统营销
    大数据在营销中的典型应用
 市场定位与客户细分
 客户需求与产品设计
 精准广告与精准推荐
 ……
    大数据营销的基石:用户画像
    客户生存周期中的大数据应用
演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目
第二模块:大数据基础-数据思维
问题:大数据的核心价值是什么?大数据是怎样用于业务决策?
    大数据时代:你缺的不是一堆方法,而是大数据思维
    大数据是探索事物发展和变化规律的工具
    大数据价值实现的三个关键环节
 业务数据化
 数据信息化
 信息策略化
案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)
    从案例看数据信息化
 用趋势图来探索产品销量规律
 从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
 从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
    数据分析的三大作用
    数据分析的三大类别
    数据分析需要什么样的能力
 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
第三模块:大数据基础-分析过程
    数据分析的六步曲
    步骤1:明确目的--理清思路
 确定分析目的:要解决什么样的业务问题
 确定分析思路:分解业务问题,构建分析框架
    步骤2:数据收集—理清思路
 明确收集数据范围
 确定收集来源
 确定收集方法
    步骤3:数据预处理—寻找答案
 数据质量评估
 数据清洗、数据处理和变量处理
 探索性分析
    步骤4:数据分析--寻找答案
 选择合适的分析方法
 构建合适的分析模型
 选择合适的分析工具
    步骤5:数据展示--观点表达
 选择恰当的图表
 选择合适的可视化工具
    步骤6:报表撰写--观点表达
 选择报告种类
 完整的报告结构
    数据分析的三大误区
演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目
第四模块:用户行为分析—方法篇
问题:数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题?
    大数据精准营销的前提:用户行为分析
    数据分析方法的层次
 基本分析法(对比/分组/结构/趋势/…)
 综合分析法(交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…)
 高级分析法(相关/方差/验证/回归/时序/…)
 数据挖掘法(聚类/分类/关联/RFM模型/…)
    统计分析常用指标
 计数、求和、百分比(增跌幅)
 集中程度:均值、中位数、众数
 离散程度:极差、方差/标准差、IQR
 分布形态:偏度、峰度
    基本分析方法及其适用场景
 对比分析(查看数据差距)
演练:寻找用户的地域分布规律
演练:寻找公司主打产品
演练:用数据来探索增量不增收困境的解决方案
案例:银行ATM柜员机现金管理分析(银行)
 分组分析(查看数据分布)
案例:排班后面隐藏的猫腻
案例:通信运营商的流量套餐划分合理性的评估
演练:银行用户消费层次分析(银行)
演练:呼叫中心接听电话效率分析(呼叫中心)
演练:客服中心科学排班人数需求分析(客服中心)
演练:客户年龄分布/消费分布分析
 结构分析(评估事物构成)
案例:用户市场占比结构分析
案例:物流费用占比结构分析(物流)
案例:中移动用户群动态结构分析
演练:用户结构/收入结构/产品结构的分析
 趋势分析(发现事物随时间的变化规律)
案例:破解零售店销售规律
案例:手机销量的淡旺季分析
演练:发现产品销售的时间规律
 交叉分析(多维数据分析)
演练:用户性别+地域分布分析
演练:不同区域的产品偏好分析
演练:不同教育水平的业务套餐偏好分析
    综合分析方法及其适用场景
 综合评价法(多维指标归一)
案例:南京丈母娘选女婿分析表格
演练:人才选拔评价分析(HR)
 杜邦分析法(关键因素分析-财务数据分析)
案例:运营商市场占有率分析(通信)
案例:服务水平提升分析(呼叫中心)
演戏:提升销量的销售策略分析(零售商/电商)
 漏斗分析法(关键流程环节分析-流失率与转化率分析)
案例:电商产品销售流程优化与策略分析(电商)
演练:营业厅终端销售流程分析(电信)
演练:银行业务办理流程优化分析(银行)
 矩阵分析法(产品策略分析-象限图分析法)
案例:工作安排评估
案例:HR人员考核与管理
案例:波士顿产品策略分析
    最合适的分析方法才是硬道理。
第五模块:用户行为分析—思路篇
问题:数据分析思路是怎样的?如何才能全面/系统地分析而不遗漏?
    常用分析思路模型
    用户行为分析(5W2H分析思路)
 WHY:原因
 WHAT:产品
 WHO:客户
 WHEN:时间
 WHERE:区域/渠道
 HOW:支付方式
 HOW MUCH:价格
案例讨论:结合公司情况,搭建用户消费习惯的分析框架(5W2H)
第六模块:影响因素分析
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?
影响风险控制的关键因素有哪些?如何判断?
    影响因素分析的常见方法
    相关分析(因素影响的相关性分析,相关程度计算)
 相关系数
 解读相关系数
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
    方差分析(影响关键因素分析,影响因素组合分析)
 方差分析模型及适用场景
 单因素分析/多因素分析
案例: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
    列联分析(影响关键因素分析)
 交叉表与列联表
 卡方检验的原理
案例:套餐类型与客户流失是否有关系?
案例:学历与套餐偏好的关系分析
第七模块:产品销量预测
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?新产品上市,如果评估销量上限及销售增速?
    销量预测与市场预测模型介绍
 时序预测
 回归模型
    回归分析/回归预测
问题:如何预测未来的销售量(定量分析)?
 回归分析简介
 回归分析的种类(一元/多元、线性/曲线)
 得到回归方程的常用工具
 散点图+趋势线
 线性回归工具
 规划求解工具
演练:散点图找营销费用与销售额的关系(一元回归)
 线性回归分析的五个步骤
演练:营销费用、办公费用与销售额的关系(线性回归)
 解读线性回归分析结果的技巧
 定性描述:正相关/负相关
 定量描述:自变量变化导致因变量的变化程度
 回归预测模型质量
 评估指标:判定系数R^2、
 如何选择最佳回归模型
演练:如何选择最佳的回归预测模型(一元曲线回归)
 预测值准确性评估
 MAD、MSE/RMSE、MAPE等
演练:如何选择最佳的回归预测模型(一元曲线回归)
 带分类变量的回归预测
演练:汽车季度销量预测
演练:工龄、性别与终端销量的关系
演练:如何评估销售目标与资源配置(营业厅)
    时序预测模型
第八模块:客户行为预测
问题:如何评估客户购买产品的可能性?如何预测客户的购买行为?如何提取某类客户的典型特征?如何向客户精准推荐产品或业务?
    分类模型概述
    常见分类预测模型
    逻辑回归模型
 逻辑回归模型原理及适用场景
 逻辑回归的种类
 二项逻辑回归
 多项逻辑回归
 如何解读逻辑回归方程
 带分类自变量的逻辑回归分析
 多元逻辑回归
案例:如何评估用户是否会购买某产品(二元逻辑回归)
案例:多品牌选择模型分析(多元逻辑回归)
    分类决策树
问题:如何预测客户行为?如何识别潜在客户?
风控:如何识别欠贷者的特征,以及预测欠贷概率?
客户保有:如何识别流失客户特征,以及预测客户流失概率?
 决策树分类简介
案例:美国零售商(Target)如何预测少女怀孕
演练:识别银行欠货风险,提取欠贷者的特征
 如何评估分类性能?如何选择最优分类模型?
案例:商场酸奶购买用户特征提取
案例:客户流失预警与客户挽留
案例:识别拖欠银行货款者的特征,避免不良货款
案例:识别电信诈骗者嘴脸,让通信更安全
结束:课程总结与问题答疑。

培训讲师:傅一航
    ·华为系大数据专家
    ·计算机软件与理论硕士研究生(研究方向:数据挖掘、搜索引擎)
    ·曾在华为工作十年,五篇国家专利,在华为工作期间获得华为数项奖项,在英国、日本、荷兰等国家做项目
    专注于大数据分析与挖掘等应用技术,以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题。将大数据应用于运营决策,帮助企业提升运营决策能力应用于市场营销,通过大数据营销,解决营销中的用户群细分,产品设计优化,产品最优定价,精准营销,精准推荐等实际问题,提升营销效果,节省营销费用,以及市场预测、用户行为预测等

    擅长领域:
    《大数据分析与数据挖掘综合能力提升实战》《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》《大数据建模与模型优化实战培训》
    《大数据产业现状及应用创新》《大数据战略与商业变革》《大数据时代的精准营销》
    《Hadoop大数据解决方案开发技术基础培训》《大数据分析与挖掘之Python开发实战》
    服务客户:华为、富士康、平安集团、中国银行、招商银行、光大银行、中信银行、交通银行、广电银通、西部航空、海南航空、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、安能物流、广州地铁、富维江森、东风日产、神南矿业、公交集团、广州税务、良品铺子等单位和公司。

    学员反馈:
傅老师的课程,开拓了我营销的思维,大数据营销,重在利用数据为营销服务。用户细分、用户特征提取、营销费用预算、客户流失预警,原来可以这样利用大数据,以后不再需要“拍脑袋”了——刘经理(贵州某运营商)

【报名咨询】

联系电话:010-62258232  62278113  13718601312  18610339408

联 系 人:李先生  陈小姐

电子邮件:25198734@qq.com  11075627@qq.com

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