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市場調研與數據分析課程

【課程背景】
    現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，同時也會釋放出龐大的數據能量，市場營銷則是在這樣的數據環境中，要先分析市場環境，就是分析宏微觀環境，決定是否進入市場，再進行市場調研，隨后對用戶的行為分析，在進行市場細分，選擇目標市場。在這樣的過程中，既有依據數據來產生的分析結果，也容易進入數據陷阱，而數據分析、建模與數據洞察來幫助我們隨時可清晰了解產品應用狀態，用戶的體驗與場景需求。
    課程將(jiang)以(yi)市(shi)場調研(yan)與數據(ju)(ju)(ju)分(fen)析切入點，還原金(jin)融環境中的(de)(de)實(shi)際案例，幫助學(xue)員理(li)解(jie)市(shi)場調研(yan)的(de)(de)目的(de)(de)是(shi)什么(me)？如何避免(mian)進入調研(yan)的(de)(de)數據(ju)(ju)(ju)陷阱(jing)？市(shi)場調研(yan)的(de)(de)五大維度、三種方法分(fen)別是(shi)什么(me)？數據(ju)(ju)(ju)分(fen)析方法、預處理(li)和建(jian)模(mo)是(shi)怎樣？如何通過數據(ju)(ju)(ju)洞察來分(fen)析銀行渠道轉(zhuan)型的(de)(de)特點及(ji)趨勢(shi)？使學(xue)員學(xue)之(zhi)解(jie)惑，學(xue)之(zhi)能用。

【課程收益】
－思維創新的技術路徑、市場調研目的、市場調研的數據陷阱
－調研的用戶無意識感知偏誤、市場調研存在的虛假與低效信息
－市場調研的五大維度、三種方法和容易混淆三種誤差
－市場調研分析報告、市場調研失效的7個因素
－數據分析意識、數據分析方法、數據預處理、特征分析、算法建模
－數據表達(da)、統計分(fen)析方法、數據分(fen)析洞察銀行渠道轉型特征

【課程對象】產(chan)品(pin)研(yan)發(fa)團(tuan)隊、產(chan)品(pin)經理、產(chan)品(pin)需求調研(yan)團(tuan)隊、營銷、營銷分析、運營

【課程大綱】
一、市場調研目的與用戶認知
1、思維創新技術路徑
2、市場調研的目的
－調研目的
－調研對象
－需要收集的數據
－需要達成的效果
3、市場調研的數據陷阱
4、用戶存在無意識的感知偏誤
5、用戶觀念跟不上創新
6、從眾心理導致虛假信息
7、維護形象導致虛假信息
8、思維錨定導致低效信息
9、廣告干(gan)擾(rao)導致低(di)效信息(xi)

二、市場調研方法與失效因素
1、調研的五大維度
－網點周邊商業
－網點周邊社區
－網點周邊用戶
－競爭對手
－合作單位
2、調研的三種方法
－實地調研
－文案調研
－特殊調研
3、市場調研中容易混淆的3種誤差
－固有誤差
－隨機誤差
－主觀誤差
4、如何整理市場調研數據
5、市場調研分析報告
－整個大市場分析
－整體市場下的細分市場分析
－典型產品分析
－新機會
－風險
6、致使市場調研失效的7個因素
－某些消費者有“隱形需求”
－調研的時間太遠，不具備結論
－霍桑效應
－偏見與歧視
－沉迷市場機會和體量導致市研失效
－消費者是自我的導致市研失效
－消費者(zhe)難以場景化導(dao)致市研(yan)失(shi)效(xiao)

三、數據分析與數據洞察銀行
1、數據分析意識
－對比關系
－看趨勢
－重點數據
2、數據分析方法
－對比分析法
－結構分析法
－交叉分析法
－分組分析法
－漏斗分析法
－*分析法
－矩陣關聯分析法
3、數據分析報告對產品研發的影響
4、數據預處理
5、特征分析
6、算法建模
－線性回歸
－聚類
－分類
7、數據表達
－分布數據可視化
－分類數據可視化
－線性關系數據可視化
8、數據挖掘
9、統計分析方法
－集中趨勢
－離散程度
－相關程度
－參數估計
－假設檢驗
10、數據分析洞察金融產品需求
11、數據分析洞察銀行渠道轉型特征
－生態圈客戶經營
－新型渠道不斷涌現
－產品服務場景化與體驗化
12、數據分析洞察銀行渠道數字化轉型趨勢
－智慧協同的渠道服務
－泛金融化的渠道場景
－原子化的渠道功能
－浸入式的渠道體驗

市場調研與數據分析課程