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大數據營銷的培訓

    對象
    市場(chang)營(ying)銷部(bu)、運營(ying)分(fen)析部(bu)、經營(ying)分(fen)析部(bu)、業務支撐部(bu)等相(xiang)關人員(yuan)

    目的
    學(xue)會利用大數據分析與挖掘模(mo)型來解決(jue)營銷面臨的問題（定價/關(guan)鍵影(ying)響/客戶(hu)需求 /客戶(hu)價值/市場(chang)細(xi)分/預測等問題）。

    內容
    第一部分、大數據營銷的概述
    大數據時代帶來對傳統營銷的挑戰
    傳統營銷的困境
    大數據營銷引領營銷變革
    大數據營銷的基石：用戶畫像
    大數據營銷的思維變革
    客戶生存周期中的大數據應用
    數據分析與挖掘在各行業的應用
    演練：如何用大(da)數據支持手機精準營(ying)銷項目(mu)

    第二部分：定價策略分析
    1、營銷問題
    運營商的產品如何定價？套餐價格如何確定？采用哪些定價策略可達到利潤*化？
    航空公司如何確定預訂機票限制數量或者超售機票的數量？
    2、產品定價的理論依據
    需求曲線與利潤*化
    如何求解最優定價
    案例：產品最優定價求解
    3、如何做產品組合/套餐定價
    *收益定價（演進規劃求解）
    避免價格反轉的套餐定價
    案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價
    5、非線性定價策略
    要理解支付意愿曲線
    支付意愿曲線與需求曲線的異同
    案例：*球場的雙重收費如何定價（如會費+按次計費）
    6、定價策略的評估與選擇
    單一定價
    階梯定價
    數量折扣
    最優化雙重收費
    案例：電力公司如何選擇最優定價策略
    7、收益管理
    收益管理介紹
    如何確定預訂限制
    如何確定超售數量
    如何評估模型的收益
    案例：FBN航空(kong)公司如何實現收益管理(li)（預訂/超售）

    第三部分：影響因素分析
    1、營銷問題
    產品在貨架上的位置是否對銷量有影響？
    價格和廣告開銷是如何影響銷量的？
    2、相關分析
    相關系數
    解讀相關系數
    案例：營銷費用與銷量的相關性分析
    3、方差分析（影響關鍵因素分析，影響因素組合分析）
    方差分析模型及適用場景
    單因素分析/多因素分析
    案例：產品擺放位置與銷量的相關性分析
    案例：尋找影響手機銷量的關鍵因素
    4、回歸模型用于因素影響判斷
    回歸模型原理及適用場景
    線性回歸（一元、多元）
    曲線回歸
    案(an)例：如何評估和(he)量化-營銷(xiao)投入對產品銷(xiao)量提升的作用(yong)？

    第四部分： 銷售預測分析
    1、營銷問題
    如何預測未來的產品銷量？
    2、回歸模型
    3、尋找*擬合線來判斷和預測
    如何判斷預測的準確性
    回歸分析結果的解讀
    4、回歸模型的優化七步驟
    因素顯著性檢驗
    異常值檢驗
    多重共線性檢驗
    殘差分析
    案例：回歸模型優化步驟
    5、自定義模型
    案例：深圳某餐廳客戶流量預測與分析項目
    6、季節性預測模型
    季節性回歸模型的參數
    常用季節性預測模型（相加、相乘）
    案例：*航空旅客里程的季節性趨勢分析與預測
    7、新產品銷量預測（S曲線）
    如何評估銷量增長的拐點時間及銷量高峰值
    珀爾曲線、 龔鉑茲曲線
    案例：預測IPOD的銷量情況

    第五部分： 客戶需求分析
    1、營銷問題
    影響產品銷售的關鍵屬性和等級如何評估
    影響營銷效果的關鍵因素是什么？
    影響用戶購買的關鍵因素/客戶消費偏好是什么
    2、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
    案例：雜志社如何利用回歸模型評估用戶是潛在用戶
    3、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
    案例：從競爭對手產品銷量來看產品應該具有哪些屬性（產品特征開發分析）
    案例：品牌價值評估與產品價格敏感度分析（價格變動如何影響銷量升降）
    案(an)例：納什(shen)均(jun)衡價格（競爭態勢下的(de)價格如(ru)何調整(zheng)）

    第六部分：客戶價值分析
    1、如何評價客戶生命周期的價值
    貼現率與留存率
    評估客戶的真實價值
    使用雙向表衡量屬性敏感度
    變化的邊際利潤
    案例：從客戶價值來評估營銷活動的合理性
    2、RFM模型（客戶價值評估）
    RFM模型與市場策略
    如何計算RFM
    RFM模型與活躍度
    案例：淘寶客戶的價值評估
    案例：雙11期間如何選擇老(lao)客戶做廣告

    第七部分：市場細分分析
    1、營銷問題
    如何對市場進行細分
    如何對產品進行市場定位
    2、聚類分析
    屬性如何標準化
    確定聚類的適當數量
    聚類算法過程
    演練：寶潔公司如何進行新產品試銷地點（城市）的選擇
    3、分類決策樹與客戶行為預測
    決策樹的原理與適用場景
    決策樹構建的關鍵問題
    如何提取客戶特征
    案例：商場酸奶購買用戶特征提取
    演練：銀行(xing)風控：低信(xin)用客(ke)戶的特征分(fen)析及欠貸預測

    第八部分：其它市場營銷方法
    1、關聯規則分析（套餐制定、產品推薦）
    案例：沃爾瑪超市擺放布局優化分析
    2、推薦算法(協同過濾)
    案例：視頻網站電影推薦評估系統
    3、主成分分析（PCA）
    案例：寶潔公司新產品試銷地點選擇
    實戰：*達美航空航班設計與定價分析
    結束：課程總結與問題答疑。

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