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經營數據分析實戰培訓

【培訓目標】
通過本課程的學習，達到如下目的：
1、通過案例分析，明確數據分析思路，實現數據分析效果；
2、通過數據分析工具導入，提升數據分析質量；
3、立足公司各層級、各崗位數據分析實際應用展開分析，指導區縣公司工作；
4、提升數據分析呈現技能，提高數據分析實際應用性和層級傳遞效用；
5、通過從大量的營銷數據中分析潛在的客戶特征，挖掘用戶行為特點，找出目標客戶；
6、學會針對目標客戶優化銷售策略，幫助運營團隊深入理解業務運作，支持業務策略制定以及運營決策。
【培訓對象】
數據分析相關人員
【培訓時間】
2天

【培訓內容】
前言：大數據時代背景
1.概述
2.大數據時代帶來對傳統營銷的挑戰
3.大數據時代的新營銷模式
4.如何在海量數據中整合線上、線下數據，形成你對消費者的獨特洞察力
5.如何建立全渠道數據平臺，拓展營銷渠道，提高營銷效率
6.大數據的實現技術
一、數據分析定位與方法導入
1.數據分析重要性
為什么要做數據分析
數據分析能解決什么具體問題
2.市場數據分析實質與特點
3.統計分析方法介紹（基本/高級/應用）
4.市場運營分析全流程
數據背后的本質
市場運營分析中常見的錯誤
市場運營分析全流程
二、找到需要的運營分析數據
1.清晰解讀市場運營分析需求
2.針對需求尋找運營分析數據
3.開展市場運營分析數據處理
數據庫工具SQL、ACCESS使用技巧——社會渠道商質量識別案例
數據挖掘工具SPSS使用技巧——終端手機用戶流量提升案例
綜合性工具Excel使用技巧——大市場中高端客戶保有案例
各種工具協同辦公技巧

三、建立合適的數據分析模型
1.常用數據分析方法介紹
2.建立問題分析模型
3.經典數據分析案例介紹
分層分析法——中高端、普通、低端客戶拓展與保有模型
關聯分析法——終端配件與客戶流量關聯模型
聚類分析法——集團市場分類模型
回歸分析法——大市場收入、客戶預測模型
4.數據分析工具與數據分析方法結合練習
四、結果呈現：數據分析應用實踐
1.合理的數據呈現與EXCEL/PPT圖表制作
圖表制作的關鍵要素
合適的圖表展示合適的數據
正確表達需要的主題
圖表與文字的協調
2.科學的數據分析結果解讀
注意因果關系
不要以偏概全
考慮環境影響
兼顧定性研究
3.如何撰寫一份優秀的數據分析報告
4.現場實操演練(lian)：分析報告撰寫(xie)

五、數據分析實戰篇——找出目標客戶
1.數據分析VS數據挖掘
2.數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）
商業理解
數據準備
數據理解
模型建立
模型評估
模型應用
3.案例演練：客戶匹配度建模，找到你的準客戶
4.客戶群細分、客戶獲取
如何更好的了解客戶結構、如何識別客戶特征
客戶響應模型與促銷
聚類分析與客戶特征提取
案例演練：小康指數劃分，讓數據自動聚類
案例演練：裁判標準一致性分析，避免“黑哨”
案例演練：商場服務獎項評選
消費者品牌選擇模型分析
案例演練：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？
5.客戶標簽
客戶標簽介紹
客戶標簽的類別
以市場應用為出發點設計標簽庫
客戶標簽的管理
手動/自動打標簽
標簽梳理
標簽的更新
業務需求(qiu)為(wei)出發點合理應用客戶(hu)標簽

六、數據分析實戰篇——針對目標客戶優化銷售策略
1.哪些是影響市場銷量的關鍵因素
找到關鍵因素，實現精準營銷
方差分析與影響因素分析
案例演練：廣告形式、地區對銷量的影響因素分析
案例演練：飼料與生豬體重的影響分析
因素影響的相關性分析（相關程度計算）
案例演練：腰圍與體重的相關分析
案例演練：家庭生活開支的相關分析
2.影響用戶購買的關鍵因素/客戶消費偏好是什么
3.影響產品銷售的關鍵屬性和等級如何評估
4.邏輯回歸模型
邏輯回歸模型原理及適用場景
評估客戶購買產品的概率
5.離散選擇分析
如何評估客戶購買產品的概率
如何指導產品開發？如何確定產品的重要特性
如何評估品牌價值
競爭下的產品動態調價
如何評估產品的價格彈性
6.如何選擇合適的營銷方式
各營銷渠道的用戶特征分析
促銷方式有效性檢驗
參數檢驗與非參數檢驗原理介紹
案例演練：ARPU值評估分析
案例演練：營銷效果評估分析
七、培訓之后：良好的數據分析習慣
1.分析人員電腦5 S管理
2.分析人員數據收集與存儲習慣
3.分析人員數據自動報表設計方法
八、課程回顧與答疑

經營數據分析實戰培訓