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陳劍
  • 陳劍信息化專家,IPMA認證項目經理
  • 擅長領域: 項目管理 辦公軟件 產品研發
  • 講師報價: 面議
  • 常駐城市:北京市
  • 學員評價: 暫無評價 發表評價
  • 助理電話: 17777822973 QQ:2595558725 微信掃碼加我好友
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大數據時代的營銷數據分析技能------用數字說話

主講老師:陳劍
發布時間:2021-08-27 10:57:00
課程詳情:

● 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最佳的運作模型。
    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、數據分析的工具介紹:例如指標分析的方法和統計學算法介紹

● 相關認證
備注: 認證費用:高級800元/人(參加認證考試的學員須交納比費用,不參加的學員無須交納)
1. 凡參加認證的學員,在培訓結束參加考試合格者由<<國際職業認證標準聯合會>>頒發<<營銷管理師>>國際國內中英文版雙職業資格證書,(國際國內認證/全球通行/社會認可/官方網上查詢);2.凡參加認證的學員須課前準備大一寸紅底或藍底數碼照片;
3.課程結束后20個工作日內將證書快遞寄給學員;
4.可申請中國國家人才網入庫備案。

● 特別聲明
    本課程有若干演練環節,為了保證培訓效果,請攜帶筆記本電腦并安裝Office2007以上版本,課堂上不負責為學員安裝軟件,請預先準備。
特別聲明:
    為了保證培訓效果,請攜帶筆記本電腦并安裝Microsoft office2007以上版本,并為Excel加載分析工具庫。
    陳劍老師課程均贈送BladeOffice工具箱,請注意核對軟件日期是否為培訓當天日期以防假冒。
 


● 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:空降經理的煩惱,您來親身體驗一下數據分析的過程
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) SPSS Clementine簡介
b) SAS簡介
c) SQL Analysis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、如何評估預測的偏差
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。精確營銷是現在及未來的發展方向,精確營銷的基礎是精確的客戶定位,本節通過案例演示來說明如何進行客戶的響應分析。
1、精確營銷與客戶細分
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


授課見證
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