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中國企業培訓講師
大數據時代營銷數據分析技能(2天)
 
講師:陳劍 瀏覽次數:2605

課程描(miao)述INTRODUCTION

大數據時代的信息分析培訓

· 營銷總監

培訓講師:陳劍    課程價格:¥元/人    培訓天數:2天   

日程安排SCHEDULE

課(ke)程大綱Syllabus

大數據時代的信息分析培訓

課程背景:
“大數據”的概念出現至今已經11年了,然而,為數不少的的市場部、銷售部的相關員工由于缺乏營銷分析的技能,還在使用原始低效的統計和分析方法,浪費大量的時間不說,老板還經常不滿意。
大數據時代要求市場和銷售部門對客戶響應、營銷過程、行業競爭做深入分析,為決策者提供真正的決策支持,特別是為每一個營銷動作提供*的運作模型。
本課程從大數據的宏觀知識背景開始,探討如何將數據分析的技能應用于企業日常的銷售運營當中。學習本課程您將可以掌握以下內容:
1.了解大數據的概念,大數據包含哪些技術框架和工具
2.大數據如何跟企業的營銷工作相結合
3.數據挖掘的CRISP循環
4.數據分析的工(gong)具介(jie)紹(shao):例如指標分析的方法(fa)和統計學算法(fa)介(jie)紹(shao)

課程大綱
一、大數據時代概述

“大數據”火了,但是大數據的應用已經有十幾年的歷史了,本節告訴你大數據是什么。
1.大數據的應用歷史
2.大數據的全景視圖
3.最熱門的大數據工具有哪些
4.企業的市場和營銷部門應該具備哪些大數據的技能?
5.CRISP方法論
案例演練(lian):空(kong)降經理(li)的(de)煩(fan)惱,您來(lai)親身體驗(yan)一下數據分析的(de)過程

二、構建企業的分析體系
本節介紹如何在企業內部實施大數據,利用大數據驅動企業的營銷動作
1.大數據如何與企業的營銷結合
a)營銷動作和大數據的結合
b)崗位的設置和技能要求
2.分析模型的設計、實施工具
a)SPSSClementine簡介
b)SAS簡介
c)SQLAnalysis簡介
d)Excel控件簡介
3.數據的收集和準備
a)數據的來源
b)原始數據轉(zhuan)換為業務數據

三、基于關鍵指標的分析方法
指標分析是一種快速的企業績效分析手段,是衡量企業健康狀況的健康指標,本節介紹如何通過指標構建數據分析模型。
1.案例思考:從一張報表說起
2.傳統的基于績效考核指標分析的缺陷
3.把KPI指標和管理理念相結合,搭建分析模型分析營銷狀況
4.案例解析:
a)競爭力分析模型
b)利潤分(fen)析模型

四、時間序列分析
時間序列分析的目的是掌握銷售過程中出現的趨勢、規律,優化產品組合和銷售管理。
1.時間序列規律的三個方面
2.如何識別周期,認識同比的風險
3.趨勢如何分析
4.案例解析
a)數據周期分析
b)庫存風險預測
5.一元回歸分析
a)案(an)例:行業趨勢分析

五、競爭的量化分析方法簡介
1.宏觀的行業競爭力分析矩陣
2.數據來源:根據市場競爭的四個層次確定
3.競爭的敏感性分析
4.快消品的品牌轉換矩陣
5.媒體影響的量化研究

六、常用的統計學分析算法簡介
數據分析不是空洞理論,還需要有科學的技術手段和方法,本節演示常見的數據分析算法。
1.協助客戶分類:聚類分析
2.識別客戶響應
a)類神經網絡
b)決策樹
c)邏輯斯蒂回歸
3.時間序列預測
a)ARIMA
b)指數平滑

七、商業預測技術
預測是企業重要的決策依據,本節演示如何結合統計學算法構造一個成熟的預測模型。
1.預測責任者與支持者
2.預測的組織流程
3.不同的預測模型各自的優缺點
4.水平和趨勢模型
5.季節模型
6.如何(he)評估預(yu)測的(de)偏差

八、數據挖掘
無差別的大眾媒體營銷已經無法滿足零和的市場環境下的競爭要求。*營銷是現在及未來的發展方向,*營銷的基礎是*的客戶定位,本節通過案例演示來說明如何進行客戶的響應分析。
1.*營銷與客戶細分
2.客戶細分的價值
3.基于數據驅動的細分
4.基于決策樹的案例解析
5.結果的應用

講師介紹
信息(xi)化專家(jia)、IPMA認證項目(mu)經理(li)(li)、MCSE、MCDBA、經濟(ji)分(fen)析師(shi),從業經驗豐(feng)富(fu),曾主持開發(fa)大型政府業務系(xi)(xi)統、銀行辦公系(xi)(xi)統、電信業務系(xi)(xi)統、工業自動化控制(zhi)系(xi)(xi)統等,負責(ze)過OA、ERP、BI系(xi)(xi)統的集(ji)成(cheng)與實(shi)施(shi)。歷任項目(mu)經理(li)(li),技術總監,副總經理(li)(li)等職務、熟悉整公司營運管理(li)(li),財務管理(li)(li)、信息(xi)化管理(li)(li)、人事行政管理(li)(li)工作(zuo)。

大數據時代的信息分析培訓


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