課程描述INTRODUCTION
營銷數據分析培訓
日(ri)程安排SCHEDULE
課(ke)程大綱Syllabus
營銷數據分析培訓
課程背景
市(shi)場營(ying)銷(xiao)是(shi)企業(ye)的(de)(de)(de)(de)命(ming)脈(mo),然而,為數不少(shao)的(de)(de)(de)(de)的(de)(de)(de)(de)市(shi)場部、銷(xiao)售部工作人員由于缺乏營(ying)銷(xiao)分(fen)析(xi)的(de)(de)(de)(de)概(gai)念和(he)方法,企業(ye)累積的(de)(de)(de)(de)大量(liang)數據(ju)(ju)得不到(dao)有效的(de)(de)(de)(de)利用,營(ying)銷(xiao)分(fen)析(xi)只停(ting)留(liu)在數據(ju)(ju)和(he)信息的(de)(de)(de)(de)簡單匯總(zong)和(he)流水帳式的(de)(de)(de)(de)通報,缺乏對客戶、業(ye)務、營(ying)銷(xiao)、競爭方面(mian)的(de)(de)(de)(de)深入分(fen)析(xi),結果(guo)決策(ce)者只能(neng)憑著本能(neng)的(de)(de)(de)(de)反(fan)應來運作,決策(ce)存在很大的(de)(de)(de)(de)失誤風(feng)險。本課(ke)程著眼于營(ying)銷(xiao)數據(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)分(fen)析(xi)和(he)統計,教授如何挖掘數據(ju)(ju)背后的(de)(de)(de)(de)規律和(he)隱含的(de)(de)(de)(de)信息。通過學(xue)習本課(ke)程您(nin)將可以掌握營(ying)銷(xiao)數據(ju)(ju)分(fen)析(xi)的(de)(de)(de)(de)重要概(gai)念和(he)高級技能(neng),提升科(ke)(ke)學(xue)管理和(he)科(ke)(ke)學(xue)決策(ce)的(de)(de)(de)(de)水平。
課程大綱:
一、導言
互聯網的高速發展加上市場競爭的加劇,使得數字化營銷和*營銷進入了企業的視野,并引起了營銷方式的巨大改變...
1.用數字說話
2.數字化營銷新趨勢
3.*營銷循環
4.實施營銷數據分析的系統策劃和實施
5.數據分析與挖掘(jue)工具簡介
二、指標分析
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, 本節對各類指標進行深入解析,并試圖透過視指標背后的隱含信息。
1.銷售績效的評估與考核
2.宏觀市場指標
3.公司經營狀況指標
4.客戶相關指標
5.市場營銷指標
6.對指標的細化分析,從數據的分布趨勢深入分析指標
7.如何將指標分解到相關影響因子
8.案例演練
三、常規收據收集和指標統計
沒有數據,營銷分析就成了空中樓閣。本節介紹數據搜集的思路和方法,為營銷分析奠定堅實的基礎。
1.指標統計方法與來源格式
2.數據來源和收集途徑
3.數據搜集工具和手段
4.數據表的規劃和設計
5.數據的有效期和保鮮
6.將目標和(he)KPI相連
四、競爭分析
企業總是在競爭中壯大,如果能提前預知競爭對手的信息和策略,企業更容易成功。
1.市場競爭的四個層次
2.如何界定競爭對手
3.競爭對手數據收集
4.需求的交叉彈性
5.品牌轉換矩陣
6.行業競爭力分析
7.競爭(zheng)分析矩陣
五、常用分析方法
數據分析需要有實際的方法和手段,以下的方法將貫穿在本課程中進行學習和演練。
1.方差分析
2.時間序列分析和對比分析
3.頻數分析
4.多業務條件動態分類匯總
5.可視化(hua)分段與結構分析
六、市場調查與置信度分析
市場調研是合法獲取數據的重要來源,也是快速了解市場反應的途徑,本節討論市場調查的策劃和統計方法。
1.如何策劃一次市場調查
2.常規調查方法和網上調查方法
3.如何進行進行統計學上有效的抽樣調查
4.理解誤差的來源分析
5.調研成本的策劃與控制
6.如何對抽樣結果進行統計
7.通(tong)過(guo)置信度分析計(ji)算調查誤差
七、客戶細分與*營銷
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,而客戶細分是*營銷的基礎。
1.*營銷大趨勢
2.客戶細分的價值
3.客戶細分與“1對1營銷”的區別
4.基于數據驅動的細分介紹
5.基于數據驅動的細分的幾種方法
6.客戶數據庫分析的RFM指標
7.顧客的價值(VOC)測量
8.基于聚類細分方法的演練
9.細(xi)分結果的應用(yong)
八、商業預測技術
預測是企業重要的決策依據,企業通過預測技術可以估計下一季度、年度的市場規模、市場占有率、銷售量等。
1.預測模型的類型概述
2.如何選擇合適的預測模型
3.基于時間序列的一元回歸預測,例如
i. 如何預測公司明年、后年的營業收入
ii. 如何預測新年度生產成本
4.多元回歸分析:如何分析多個因素對目標值的影響程度,包含
i.如何建立多變量業務預測模型
ii.如何評估業務模型的有效性
iii.企業外部變量(例如經濟宏觀數據)的選擇和過濾
iv.季節因素的時間序列回歸分析
5.回歸分析(xi)演練:如何預測新(xin)市場的規模(mo)及制定發展目標(biao)
營銷數據分析培訓
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