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        “數”說營銷—大數據挖掘與營銷應用

        關注度:500   編號:263045
        舉辦時間:
        • 青島 2021-06-25
        “數”說營銷—大數據挖掘與營銷應用
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        “數”說營銷—大數據挖掘與營銷應用培訓,旨在使學員了解基本的營銷理論,并學會基于營銷理念來展開大數據分析,學會選擇合適的分析模型來解決相應的營銷問題,熟悉數據挖掘的標準過程,掌握常用的數據挖掘方法,熟悉數據分析及數據挖掘工具,掌握Excel和SPSS軟件應用操作。
        “數”說營銷大數據挖掘

        “數”說營銷—大數據挖掘與營銷應用課程特色與背景

        課程收獲
            1、了解大數據營銷內容,掌握大數據在營銷中的應用
            2、了解基本的營銷理論,并學會基于營銷理念來展開大數據分析
            3、熟悉數據挖掘的標準過程,掌握常用的數據挖掘方法
            4、熟悉數據分析及數據挖掘工具,掌握Excel和SPSS軟件應用操作
            5、學會選擇合適的分析模型來解決相應的營銷問題
        課程特色
            理論精講 + 案例演練 + 實際業務問題分析 + Excel實踐操作 + SPSS實踐操作
            本課程由淺入深,結合原理主講軟件工具應用,不需要太深的數學知識,突出數據分析的實際應用,結合行業的典型應用特點,圍繞實際的商業問題,進行大數據的收集與處理、數據分析與挖掘,以及數據呈現與報告撰寫,全過程演練操作,以達到提升學員的數據綜合分析能力,支撐運營決策的目的。

        課程大綱

        第一部分:大數據實現精準營銷
        1、傳統營銷的困境與挑戰
        2、營銷理論的變革(4P4CnPnC)
        3、大數據引領傳統營銷
        4、大數據在營銷中的典型應用
        5、大數據營銷的基石:用戶畫像
        6、客戶生存周期中的大數據應用
        演練:如何用大數據來支撐手機精準營銷項目
        第二部分:大數據基礎—數據思維篇
        1、大數據時代:缺的不是一堆方法,而是大數據思維
        2、大數據的本質
        3、大數據四大核心價值
        (1)用趨勢圖來探索產品銷量規律
        (2)從谷歌的GFT產品探索用戶需求變化
        (3)從大數據炒股看大數據如何探索因素的相關性
        (4)阿里巴巴預測經濟危機的到來
        (5)從美國總統競選看大數據對選民行為進行分析
        4、大數據價值落地的三個關鍵環節
        (1)業務數據化、數據信息化、信息策略化
        案例:喜歡賺“差價”的營業員(用數據管理來識別)
        第三部分:大數據精準營銷—分析框架篇
        1、數據分析簡介
        2、數據分析的六步曲
        步驟1:明確目的--理清思路
        步驟2:數據收集—理清思路
        步驟3:數據預處理—尋找答案
        步驟4:數據分析--尋找答案
        步驟5:數據展示--觀點表達
        步驟6:報表撰寫--觀點表達
        演練:如何用大數據來支撐手機精準營銷項目
        演練:如何構建一個良好的大數據分析框架
        第四部分:用戶行為分析—分析方法篇
        1、大數據精準營銷的前提:用戶行為分析
        2、數據分析方法的層次
        (1)描述性分析法(對比/分組/結構/趨勢/交叉…)
        (2)相關性分析法(相關/方差/卡方…)
        (3)預測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經網絡…)
        (4)專題性分析法(聚類/關聯/RFM模型/…)
        3、統計分析基礎
        4、統計分析常用指標
        (1)匯總方式:計數、求和、百分比(增跌幅)
        (2)集中程度:均值、中位數、眾數
        (3)離散程度:極差、方差/標準差、IQR
        (4)分布形態:偏度、峰度
        5、基本分析方法及其適用場景
        (1)對比分析(查看數據差距)
        (2)分組分析(查看數據分布)
        (3)結構分析(評估事物構成)
        (4)趨勢分析(發現事物隨時間的變化規律)
        (5)交叉分析(多維數據分析)
        6、綜合分析方法及其適用場景
        (1)綜合評價法(多維指標歸一)
        (2)杜邦分析法(關鍵因素分析-財務數據分析)
        (3)漏斗分析法(關鍵流程環節分析)
        (4)矩陣分析法(產品策略分析-象限圖分析法)
        7、最合適的分析方法才是硬道理
        第五部分:用戶行為分析—分析思路篇
        1、常用分析思路模型
        2、用戶行為分析(5W2H分析思路)
        案例討論:結合公司情況,搭建用戶消費習慣的分析框架(5W2H)
        第六部分:影響因素分析—屬性篩選篇
        1、影響因素分析的常見方法
        2、相關分析(衡量兩數據型變量的線性相關性)
        問題:這兩個屬性是否會相互影響?影響程度大嗎?
        (1)相關分析簡介
        (2)相關分析的應用場景
        (3)相關分析的種類
        (4)相關系數的三種計算公式
        (5)相關分析的假設檢驗
        (6)相關分析的四個基本步驟
        演練:營銷費用會影響銷售額嗎
        演練:哪些因素與汽車銷量有相關性
        (7)偏相關分析
        (8)距離相關分析

        3、方差分析(衡量類別變量與數值變量間的相關性)
        問題:哪些才是影響銷量的關鍵因素?
        (1)方差分析的應用場景
        (2)方差分析的三個種類
        (3)方差分析的原理
        (4)方差分析的四個步驟
        (5)解讀方差分析結果的兩個要點
        演練:終端擺放位置與終端銷量有關嗎
        演練:開通月數對客戶流失的影響分析
        演練:客戶學歷對消費水平的影響分析
        演練:廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎
        演練:營業員的性別、技能級別對產品銷量有影響嗎
        演練:尋找影響產品銷量的關鍵因素
        (6)多因素方差分析原理、作用、結果的解讀
        演練:廣告形式、地區對銷量的影響因素分析(多因素)
        (7)協方差分析原理
        (8)協方差分析的適用場景
        演練:飼料對生豬體重的影響分析(協方差分析)
        4、列聯分析/卡方檢驗(兩類別變量的相關性分析)
        (1)交叉表與列聯表
        (2)卡方檢驗的原理
        (3)卡方檢驗的幾個計算公式
        (4)列聯表分析的適用場景
        案例:套餐類型對客戶流失的影響分析
        案例:學歷對業務套餐偏好的影響分析
        案例:行業/規模對風控的影響分析
        5、相關性分析方法總結
        第七部分:產品銷量預測—回歸預測篇
        1、銷量預測與市場預測模型介紹
        (1)時序預測
        (2)回歸模型
        (3)季節性預測(相加/相乘模型)
        (4)產品預測(珀爾曲線/龔鉑茲曲線)
        2、回歸分析/回歸預測
        問題:如何預測未來的銷售量(定量分析)?
        (1)回歸分析簡介
        (2)回歸分析的種類(一元/多元、線性/曲線)
        (3)得到回歸方程的常用工具
        演練:散點圖找營銷費用與銷售額的關系(一元回歸)
        (4)線性回歸分析的五個步驟
        演練:營銷費用、辦公費用與銷售額的關系(線性回歸)
        (5)解讀線性回歸分析結果的技巧
        定性描述:正相關/負相關
        定量描述:自變量變化導致因變量的變化程度
        (6)回歸預測模型質量評估
        評估指標:判定系數R^2、標準誤差
        如何選擇最佳回歸模型
        演練:如何選擇最佳的回歸預測模型(一元曲線回歸)
        (7)預測值準確性評估
        MAD、MSE/RMSE、MAPE等
        (8)帶分類變量的回歸預測
        演練:汽車季度銷量預測
        演練:工齡、性別與終端銷量的關系
        演練:如何評估銷售目標與資源配置(營業廳)

        課程主講

            實戰經驗
            曾在華為工作10年,近十年以來一直從事通信行業的研究與分析,對通信行業的市場態勢、客戶行為、服務效果以及運營分析等方面有深入的接觸和研究,特別是針對大數據、4G及LTE標準發展,無線網絡演進,網絡融合,市場發展及業務應用分析,在業務應用領域投入了更多的精力,積累了相當的知識和見解。目前致力于將大數據技術應用于通信、金融、航空、電商、互聯網等領域,專注于將大數據應用于行業及商業領域,解決行業實際的問題,幫助企業提升運營決策能力和大數據營銷預測能力。
        授課特點
            深入淺出的理論講解(分析模型),使用簡單實用的工具操作(分析工具),實現分析結果到業務策略的落地。
        主講課程
            “數”說營銷-大數據挖掘與營銷應用、大數據產業現狀及應用創新、Hadoop大數據解決方案開發技術基礎培訓、數據分析與數據挖掘應用高級培訓、大數據時代的精準營銷。
        服務客戶
            華為技術有限公司、平安集團、安能物流、中國移動、中國聯通、中國電信、西部航空、富維江森、廣州地鐵、富士康、光大銀行、招商銀行……

        課程對象

        銷售部門、營業廳、呼叫中心、業務支撐、經營分析部、網管/網優中心、運營分析部、系統開發部等對業務數據分析有基本要求的相關崗位人員。

        備注

        課程費用:4800元/人

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        • 電子郵件:
        • kf#cnbm.net.cn    fy1288#vip.163.com(發郵件時請將#改為@)
        課程主題:
        “數”說營銷—大數據挖掘與營銷應用
        課程編號:263045 
        *開課計劃:
        • 青島 2021-06-25
        *姓  名:
        *性  別:  
        *職務:
        *部門:
        *電話:
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