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    N70011839 大数据时代的营销数据分析技能--用数字说话 2708
    课程描述:

    大数据时代的营销数据课程培训

    适合人员: 营销总监  
    培训讲师: 陈剑
    培训天数: 2天
    培训费用: ¥元

    大数据时代的营销数据课程培训

    课程背景:
    “大数据”的概念出现至今已经11年了,然而,为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能,还在使用原始低效的统计和分析方法,浪费大量的时间不说,老板还经常不满意。
    大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析,为决策者提供真正的决策支持,特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。
    本课程从大数据的宏观知识背景开始,探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容:
    1.了解大数据的概念,大数据包含哪些技术框架和工具
    2.大数据如何跟企业的营销工作相结合
    3.数据挖掘的CRISP循环
    4.数据分析的工具介绍:例如指标分析的方法和统计学算法介绍

    课程大纲:
    一、大数据时代概述

    “大数据”火了,但是大数据的应用已经有十几年的历史了,本节告诉你大数据是什么。
    1.大数据的应用历史
    2.大数据的全景视图
    3.最热门的大数据工具有哪些
    4.企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能?
    5.CRISP方法论
    案例演练:空降经理的烦恼,您来亲身体验一下数据分析的过程

    二、构建企业的分析体系
    本节介绍如何在企业内部实施大数据,利用大数据驱动企业的营销动作
    1.大数据如何与企业的营销结合
    a)营销动作和大数据的结合
    b)岗位的设置和技能要求
    2.分析模型的设计、实施工具
    a)SPSS Clementine简介
    b)SAS简介
    c)SQL Analysis简介
    d)Excel控件简介
    3.数据的收集和准备
    a)数据的来源
    b)原始数据转换为业务数据

    三、基于关键指标的分析方法
    指标分析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企业健康状况的健康指标, 本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。
    1.案例思考:从一张报表说起
    2.传统的基于绩效考核指标分析的缺陷
    3.把KPI指标和管理理念相结合,搭建分析模型分析营销状况
    4.案例解析:
    a)竞争力分析模型
    b)利润分析模型

    四、时间序列分析
    时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律,优化产品组合和销售管理。
    1.时间序列规律的三个方面
    2.如何识别周期,认识同比的风险
    3.趋势如何分析
    4.案例解析
    a)数据周期分析
    b)库存风险预测
    5.一元回归分析
    a)案例:行业趋势分析

    五、竞争的量化分析方法简介
    1.宏观的行业竞争力分析矩阵
    2.数据来源:根据市场竞争的四个层次确定
    3.竞争的敏感性分析
    4.快消品的品牌转换矩阵
    5.媒体影响的量化研究

    六、常用的统计学分析算法简介
    数据分析不是空洞理论,还需要有科学的技术手段和方法,本节演示常见的数据分析算法。
    1.协助客户分类:聚类分析
    2.识别客户响应
    a)类神经网络
    b)决策树
    c)逻辑斯蒂回归
    3.时间序列预测
    a)ARIMA
    b)指数平滑

    七、商业预测技术
    预测是企业重要的决策依据,本节演示如何结合统计学算法构造一个成熟的预测模型。
    1.预测责任者与支持者
    2.预测的组织流程
    3.不同的预测模型各自的优缺点
    4.水平和趋势模型
    5.季节模型
    6.如何评估预测的偏差

    八、数据挖掘
    无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向,精确营销的基础是精确的客户定位,本节通过案例演示来说明如何进行客户的响应分析。
    1.精确营销与客户细分
    2.客户细分的价值
    3.基于数据驱动的细分
    4.基于决策树的案例解析
    5.结果的应用

    大数据时代的营销数据课程培训

      本课程名称:大数据时代的营销数据课程培训
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    陈剑
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