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4006-900-901

數(shù)說營銷--大數(shù)據營銷實戰(zhàn)培訓

參加對象:市場營銷部、運營分析部、業(yè)務支撐等偏業(yè)務人員。 本課程由淺入深,結合原理主講分析方法和常規(guī)分析工具的應用,不需要太深的數(shù)學知識,但希望掌握數(shù)據分析的相關人員。
課程費用:電話咨詢
授課天數(shù):2~4天
授課形式:內訓
聯(lián)系電話:4006-900-901 / 17717312667(小威)

微信咨詢&報名

課程背景  COURSE BACKGROUND

本課程從實際的市場營銷問題出發(fā),構建數(shù)據分析與數(shù)據挖掘模型,以解決實際的商業(yè)問題。并對大數(shù)據分析與挖掘技術進行了全面的介紹,通過從大量的市場營銷數(shù)據中分析潛在的客戶特征,挖掘客戶行為特點,實現(xiàn)精準營銷,幫助市場營銷團隊深入理解業(yè)務運作,支持業(yè)務策略制定以及運營決策。

通過本課程的學習,達到如下目的:

1、  了解大數(shù)據營銷內容,掌握大數(shù)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(shù)據分析。

3、  熟悉數(shù)據分析/挖掘的基本過程,掌握常用的數(shù)據挖掘方法。

4、  熟悉Excel數(shù)據分析工具,能夠利用ExcelSPSS軟件解決實際的營銷問題(比如定價/影響因素/行為預測/客戶需求/客戶價值/市場細分等)。

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課程收益  PROGRAM BENEFITS

2-4天時間,或者根據培訓需求選擇組合(每天6個小時)

內容

2

4

核心數(shù)據思維

數(shù)據分析過程

用戶行為分析

數(shù)據分析思路

影響因素分析

產品銷量預測

回歸

時序

客戶行為預測


市場客戶細分


客戶價值評估


產品推薦模型


產品定價策略


【學員要求】

1、     每個學員自備一臺便攜機(必須)。

2、     便攜機中事先安裝好Excel 2013版本及以上(前兩天用)。

3、     便攜機中事先安裝好IBM SPSS Statistics v24版本及以上(后兩天用)。

注:講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據源。

【授課方式】

理論精講 + 案例演練 + 實際業(yè)務問題分析 + Excel實踐操作 + SPSS實踐操作

本課程突出數(shù)據分析的實際應用,結合行業(yè)的典型應用特點,圍繞實際的商業(yè)問題,進行大數(shù)據的分析與挖掘,介紹常用的方法和模型,以及模型適用場景,通過演練操作,以達到提升學員對營銷數(shù)據的分析以及對數(shù)據模型的深入理解。

課程大綱  COURSE OUTLINE

 第一部分:  數(shù)據核心理念數(shù)據思維篇

問題:什么是數(shù)據思維?大數(shù)據決策的底層邏輯以及決策依據是什么?

1、 數(shù)字化五大技術戰(zhàn)略:ABCDI戰(zhàn)略

2、 大數(shù)據的本質

  數(shù)據,是事物發(fā)展和變化過程中留下的痕跡

  大數(shù)據不在于量大,而在于全(多維性)

  業(yè)務導向還是技術導向

3、 大數(shù)據決策的底層邏輯(即四大核心價值)

  探索業(yè)務規(guī)律,按規(guī)律來管理決策

案例:客流規(guī)律與排班及最佳營銷時機

案例:致命交通事故發(fā)生的時間規(guī)律

  發(fā)現(xiàn)運營變化,定短板來運營決策

案例:考核周期導致的員工月初懈怠

案例:工序信號異常監(jiān)測設備故障

  理清要素關系,找影響因素來決策

案例:情緒對于股市漲跌的影響

案例:為何升職反而會增加離職風險?

  預測未來趨勢,通過預判進行決策

案例:惠普預測員工離職風險及挽留

案例:保險公司的車險預測與個性化保費定價

4、 大數(shù)據決策的三個關鍵環(huán)節(jié)

  業(yè)務數(shù)據化:將業(yè)務問題轉化為數(shù)據問題

  數(shù)據信息化:提取數(shù)據中的業(yè)務規(guī)律信息

  信息策略化:基于規(guī)律形成業(yè)務應對策略

案例:用數(shù)據來識別喜歡賺“差價”的營業(yè)員

第二部分:  數(shù)據精準營銷分析過程篇

問題:大數(shù)據實現(xiàn)精準營銷的整個過程是什么?要經歷哪些步驟?如何構建精準營銷的數(shù)據支撐框架?需要采集哪些數(shù)據?

1、 數(shù)據分析的六步曲

  明確目標,確定分析思路

  收集數(shù)據,尋找分析素材

  整理數(shù)據,確保數(shù)據質量

  分析數(shù)據,尋找業(yè)務答案

  呈現(xiàn)數(shù)據,解讀業(yè)務規(guī)律

  撰寫報告,形成業(yè)務策略

2、 精準營銷的業(yè)務分析框架(6R準則)

  尋找正確的客戶

  匹配正確的產品

  確定合理的價格

  通過合適的渠道

  采用合適的方式

  設計恰當?shù)男畔?/span>

演練:如何構建一個良好的大數(shù)據精準營銷分析框架

3、 精準營銷項目的整個分析過程

演練:如何用大數(shù)據來支撐產品精準營銷項目

第三部分:  用戶行為分析分析方法篇

問題:數(shù)據分析方法的種類?分析方法的不同應用場景?

1、 業(yè)務分析的三個階段

  現(xiàn)狀分析:通過企業(yè)運營指標來發(fā)現(xiàn)規(guī)律及短板

  原因分析:查找數(shù)據相關性,探尋目標影響因素

  預測分析:合理配置資源,預判業(yè)務未來的趨勢

2、 常用的數(shù)據分析方法種類

  描述性分析法(對比/分組/結構/趨勢/交叉

  相關性分析法(相關/方差/卡方

  預測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經網絡

  專題性分析法(聚類/關聯(lián)/RFM模型/…

3、 統(tǒng)計分析基礎

  統(tǒng)計分析兩大關鍵要素(類別、指標)

  統(tǒng)計分析的操作模式(類別à指標)

  統(tǒng)計分析三個操作步驟(統(tǒng)計、畫圖、解讀)

  透視表的三個組成部分

4、 常用的描述性指標

  集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)

  離散程度:極差、方差/標準差、IQR

  分布形態(tài):偏度、峰度

5、 基本分析方法及其適用場景

  對比分析(查看數(shù)據差距,發(fā)現(xiàn)事物變化)

演練:尋找用戶的地域分布特征

演練:分析產品受歡迎情況及貢獻大小

演練:用數(shù)據來探索增量不增收困境的解決方案

  分布分析(查看數(shù)據分布,探索業(yè)務層次)

演練:銀行用戶的消費水平和消費層次分析

演練:客戶年齡分布/收入分布分析

案例:通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估

演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)

  結構分析(查看指標構成,評估結構合理性)

案例:增值業(yè)務收入結構分析(通信)

案例:物流費用成本結構分析(物流)

案例:中移動用戶群動態(tài)結構分析

演練:財務領域的結構瀑布圖、財務收支的變化瀑布圖

  趨勢分析(發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律)

案例:破解零售店銷售規(guī)律

案例:手機銷量的淡旺季分析

案例:微信用戶的活躍時間規(guī)律

演練:發(fā)現(xiàn)客流量的時間規(guī)律

  交叉分析(從多個維度的數(shù)據指標分析)

演練:用戶性別+地域分布分析

演練:不同客戶的產品偏好分析

演練:不同學歷用戶的套餐偏好分析

演練:銀行用戶的違約影響因素分析

第四部分:  用戶行為分析分析框架篇

問題:如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?如何分解和細化業(yè)務問題?

1、 業(yè)務分析思路和分析框架來源于業(yè)務模型

2、 常用的業(yè)務模型

  外部環(huán)境分析:PEST

  業(yè)務專題分析:5W2H

  競品/競爭分析:SWOT、波特五力

  營銷市場專題分析:4P/4C

3、 用戶行為分析(5W2H分析思路和框架)

  WHY:原因(用戶需求、產品亮點、競品優(yōu)劣勢)

  WHAT:產品(產品喜好、產品貢獻、產品功能、產品結構)

  WHO:客戶(基本特征、消費能力、產品偏好)

  WHEN:時間(淡旺季、活躍時間、重購周期)

  WHERE:區(qū)域/渠道(區(qū)域喜好、渠道偏好)

  HOW:支付/促銷(支付方式、促銷方式有效性評估等)

  HOW MUCH:價格(費用、成本、利潤、收入結構、價格偏好等)

案例討論:結合公司情況,搭建用戶消費習慣的分析框架(5W2H

4、 數(shù)據分析策略

第五部分:  影響因素分析原因分析篇

營銷問題:哪些因素是影響業(yè)務目標的關鍵要素?比如,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?影響風控的關鍵因素有哪些?如何判斷?

1、 影響因素分析的常見方法

2、 相關分析(衡量兩數(shù)據型變量的線性相關性)

  相關分析簡介

  相關分析的應用場景

  相關分析的種類

   簡單相關分析

   偏相關分析

   距離相關分析

  相關系數(shù)的三種計算公式

   Pearson相關系數(shù)

   Spearman相關系數(shù)

   Kendall相關系數(shù)

  相關分析的假設檢驗

  相關分析的四個基本步驟

演練:營銷費用會影響銷售額嗎?影響程度如何量化?

演練:哪些因素與汽車銷量有相關性

演練:影響用戶消費水平的因素會有哪些

  偏相關分析

   偏相關原理:排除不可控因素后的兩變量的相關性

   偏相關系數(shù)的計算公式

   偏相關分析的適用場景

  距離相關分析

3、 方差分析(衡量類別變量與數(shù)值變量間的相關性)

  方差分析的應用場景

  方差分析的三個種類

   單因素方差分析

   多因素方差分析

   協(xié)方差分析

  單因素方差分析的原理

  方差分析的四個步驟

  解讀方差分析結果的兩個要點

演練:擺放位置與銷量有關嗎

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(yè)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

  多因素方差分析原理

  多因素方差分析的作用

  多因素方差結果的解讀

演練:廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析

  協(xié)方差分析原理

  協(xié)方差分析的適用場景

演練:排除產品價格,收入對銷量有影響嗎?

4、 列聯(lián)分析/卡方檢驗(兩類別變量的相關性分析)

  交叉表與列聯(lián)表:計數(shù)值與期望值

  卡方檢驗的原理

  卡方檢驗的幾個計算公式

  列聯(lián)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(yè)務套餐偏好的影響分析

案例:行業(yè)/規(guī)模對風控的影響分析

5、 相關性分析方法總結

第六部分:  產品銷量預測回歸預測篇

營銷問題:如何預測未來的產品銷量/銷售額?如果產品跟隨季節(jié)性變動,該如何預測?

1、 回歸分析簡介和原理

2、 回歸分析的種類

  一元回歸/多元回歸

  線性回歸/非線性回歸

3、 常用回歸分析方法

  散點圖+趨勢線(一元)

  線性回歸工具(多元線性)

  規(guī)劃求解工具(非線性回歸)

演練:散點圖找營銷費用與銷售額的關系

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、 線性回歸方程的解讀技巧

  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、 回歸預測模型評估

  質量評估指標:判定系數(shù)R^2

  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、 帶分類自變量的回歸預測

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最佳配置

8、 回歸分析的基本原理

  三個基本概念:總變差、回歸變差、剩余變差

  方程的顯著性檢驗:方程可用性

  因素的顯著性檢驗:因素可用性

  方程擬合優(yōu)度檢驗:質量好壞程度

  理解標準誤差含義:預測準確性?

9、 回歸模型優(yōu)化措施:尋找最佳回歸擬合線

  如何處理預測離群值(剔除離群值)

  如何剔除不顯著因素(剔除不顯著因素)

  如何進行非線性關系檢驗(增加非線性自變量)

  如何進行相互作用檢驗(增加相互作用自變量)

  如何進行多重共線性檢驗(剔除共線性自變量)

演練:模型優(yōu)化演示

10、     好模型都是優(yōu)化出來的

 

第七部分:  客流預測模型自定義回歸篇

1、 回歸建模的本質

2、 規(guī)劃求解工具簡介

3、 自定義回歸模型

案例:如何對客流量進行建模預測及模型優(yōu)化

4、 季節(jié)性預測模型

  回歸季節(jié)模型的原理及應用場景

  加法季節(jié)模型

  乘法季節(jié)模型

  模型解讀

案例:美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析

5、 新產品累計銷量的S曲線

  S曲線模型的應用場景(最大累計銷量及銷量增長的拐點)

  珀爾曲線

  龔鉑茲曲線

案例:如何預測產品的銷售增長拐點,以及銷量上限

演練:預測IPad產品的銷量

第八部分:  產品銷量預測時序預測篇

營銷問題:像利率/CPI/GDP等按時序變化的指標如何預測?當銷量隨季節(jié)周期變動時該如何預測?

1、 回歸預測vs時序預測

2、 因素分解思想

3、 時序預測常用模型

  趨勢擬合

  季節(jié)擬合

  平均序列擬合

4、 評估預測值的準確度指標:MADRMSE、MAPE

5、 移動平均(MA

  應用場景及原理

  移動平均種類

   一次移動平均

   二次移動平均

   加權移動平均

   移動平均比率法

  移動平均關鍵問題

   如何選取最優(yōu)參數(shù)N

   如何確定最優(yōu)權重系數(shù)

演練:平板電腦銷量預測及評估

演練:快銷產品季節(jié)銷量預測及評估

6、 指數(shù)平滑(ES

  應用場景及原理

  最優(yōu)平滑系數(shù)的選取原則

  指數(shù)平滑種類

   一次指數(shù)平滑

   二次指數(shù)平滑(Brown線性、Holt線性、Holt指數(shù)、阻尼線性、阻尼指數(shù))

   三次指數(shù)平滑

演練:煤炭產量預測

演練:航空旅客量預測及評估

7、 溫特斯季節(jié)預測模型

  適用場景及原理

  Holt-Winters加法模型

  Holt-Winters乘法模型

演練:汽車銷量預測及評估

8、 平穩(wěn)序列模型(ARIMA

  序列的平穩(wěn)性檢驗

  平穩(wěn)序列的擬合模型

   AR(p)自回歸模型

   MA(q)移動模型

   ARMA(p,q)自回歸移動模型

  模型的識別與定階

   ACF/PACF

   最小信息準則

  序列平穩(wěn)化處理

   變量變換

   k次差分

   d階差分

  ARIMA(p,d,q)模型

演練:上海證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析

演練:服裝銷售數(shù)據季節(jié)性趨勢預測分析

  平穩(wěn)序列的建模流程

第九部分:  客戶行為預測分類預測篇

問題:如何評估客戶購買產品的可能性?如何預測客戶的購買行為?如何提取某類客戶的典型特征?如何向客戶精準推薦產品或業(yè)務?

1、 分類模型概述及其應用場景

2、 常見分類預測模型

3、 邏輯回歸(LR

  邏輯回歸的適用場景

  邏輯回歸的模型原理

  邏輯回歸分類的幾何意義

  邏輯回歸的種類

2  二項邏輯回歸

2  多項邏輯回歸

  如何解讀邏輯回歸方程

  帶分類自變量的邏輯回歸分析

  多項邏輯回歸/多分類邏輯回歸

案例:如何評估用戶是否會購買某產品(二項邏輯回歸)

案例:多品牌選擇模型分析(多項邏輯回歸)

4、 分類決策樹(DT

問題:如何預測客戶行為?如何識別潛在客戶?

風控:如何識別欠貸者的特征,以及預測欠貸概率?

客戶保有:如何識別流失客戶特征,以及預測客戶流失概率?

  決策樹分類簡介

案例:美國零售商(Target)如何預測少女懷孕

演練:識別銀行欠貨風險,提取欠貸者的特征

  決策樹分類的幾何意義

  構建決策樹的三個關鍵問題

   如何選擇最佳屬性來構建節(jié)點

   如何分裂變量

   修剪決策樹

  選擇最優(yōu)屬性生長

   熵、基尼索引、分類錯誤

   屬性劃分增益

  如何分裂變量

   多元劃分與二元劃分

   連續(xù)變量離散化(最優(yōu)分割點)

  修剪決策樹

   剪枝原則

   預剪枝與后剪枝

  構建決策樹的四個算法

   C5.0、CHAIDCART、QUEST

   各種算法的比較

  如何選擇最優(yōu)分類模型?

案例:商場用戶的典型特征提取

案例:客戶流失預警與客戶挽留

案例:識別拖欠銀行貨款者的特征,避免不良貨款

案例:識別電信詐騙者嘴臉,讓通信更安全

  多分類決策樹

案例:不同套餐用戶的典型特征

  決策樹模型的保存與應用

5、 人工神經網絡(ANN

  神經網絡概述

  神經網絡基本原理

  神經網絡的結構

  神經網絡分類的幾何意義

  神經網絡的建立步驟

  神經網絡的關鍵問題

  BP反向傳播網絡(MLP

  徑向基網絡(RBF

案例:評估銀行用戶拖欠貨款的概率

6、 判別分析(DA

  判別分析原理

  判別分析種類

  Fisher線性判別分析

案例:MBA學生錄取判別分析

案例:上市公司類別評估

7、 最近鄰分類(KNN

  KNN模型的基本原理

  KNN分類的幾何意義

  K近鄰的關鍵問題

8、 支持向量機(SVM

  SVM基本原理

  線性可分問題:最大邊界超平面

  線性不可分問題:特征空間的轉換

  維災難與核函數(shù)

9、 貝葉斯分類(NBN

  貝葉斯分類原理

  計算類別屬性的條件概率

  估計連續(xù)屬性的條件概率

  預測分類概率(計算概率)

  拉普拉斯修正

案例:評估銀行用戶拖欠貨款的概率

 

第十部分:  市場細分模型聚類模型篇

問題:我們的客戶有幾類?各類特征是什么?如何實現(xiàn)客戶細分,開發(fā)符合細分市場的新產品?如何提取客戶特征,從而對產品進行市場定位?

1、 市場細分的常用方法

  有指導細分

  無指導細分

2、 聚類分析

  如何更好的了解客戶群體和市場細分?

  如何識別客戶群體特征?

  如何確定客戶要分成多少適當?shù)念悇e?

  聚類方法原理介紹

  聚類方法作用及其適用場景

  聚類分析的種類

   K均值聚類

   層次聚類

   兩步聚類

  K均值聚類(快速聚類)

案例:移動三大品牌細分市場合適嗎?

演練:寶潔公司如何選擇新產品試銷區(qū)域?

演練:如何自動評選優(yōu)秀員工?

演練:中國各省份發(fā)達程度分析,讓數(shù)據自動聚類

  層次聚類(系統(tǒng)聚類):發(fā)現(xiàn)多個類別

  R型聚類與Q型聚類的區(qū)別

案例:中移動如何實現(xiàn)客戶細分及營銷策略

演練:中國省市經濟發(fā)展情況分析(Q型聚類)

演練:裁判評分的標準衡量,避免“黑哨”(R型聚類)

  兩步聚類

3、 客戶細分與PCA分析法

  PCA主成分分析的原理

  PCA分析法的適用場景

演練:利用PCA對汽車客戶群進行細分

演練:如何針對汽車客戶群設計汽車

第十一部分:        客戶價值評估—RFM模型篇

營銷問題:如何評估客戶的價值?不同的價值客戶有何區(qū)別對待?

1、 如何評價客戶生命周期的價值

  貼現(xiàn)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:評估營銷行為的合理性

2、 RFM模型(客戶價值評估)

  RFM模型,更深入了解你的客戶價值

  RFM模型與市場策略

  RFM模型與活躍度分析

演練:“雙11”淘寶商家如何選擇價值客戶進行促銷

演練:結合響應模型,宜家IKE實現(xiàn)最大化營銷利潤

案例:重購用戶特征分析

第十二部分:        產品推薦算法推薦模型篇

問題:購買A產品的顧客還常常要購買其他什么產品?應該給客戶推薦什么產品最有可能被接受?

1、 從搜索引擎到推薦引擎

2、 常用產品推薦模型及算法

3、 基于流行度的推薦

  基于排行榜的推薦,適用于剛注冊的用戶

  優(yōu)化思路:分群推薦

4、 基于內容的推薦CBR

  關鍵問題:如何計算物品的相似度

  優(yōu)缺點

  優(yōu)化:Rocchio算法、基于標簽的推薦、基于興趣度的推薦

5、 基于用戶的推薦

  關鍵問題:如何對用戶分類/計算用戶的相似度

  算法:按屬性分類、RFM模型、PCA、聚類、按偏好分類、按地理位置

6、 協(xié)同過濾的推薦

  基于用戶的協(xié)同過濾

  基于物品的協(xié)同過濾

  冷啟動的問題

案例:計算用戶相似度、計算物品相似度

7、 基于關聯(lián)分析的推薦

  如何制定套餐,實現(xiàn)交叉/捆綁銷售

案例:啤酒與尿布、颶風與蛋撻

  關聯(lián)分析模型原理(Association

  關聯(lián)規(guī)則的兩個關鍵參數(shù)

   支持度

   置信度

  關聯(lián)分析的適用場景

案例:購物籃分析與產品捆綁銷售/布局優(yōu)化

案例:通信產品的交叉銷售與產品推薦

8、 基于分類模型的推薦

9、 其它推薦算法

  LFM基于隱語義模型

  按社交關系

  基于時間上下文

10、     多推薦引擎的協(xié)同工作

 

第十三部分:        產品定價策略最優(yōu)定價篇

營銷問題:產品如何實現(xiàn)最優(yōu)定價?套餐價格如何確定?采用哪種定價策略可達到利潤最大化?

1、 常見的定價方法

2、 產品定價的理論依據

  需求曲線與利潤最大化

  如何求解最優(yōu)定價

案例:產品最優(yōu)定價求解

3、 如何評估需求曲線

  價格彈性

  曲線方程(線性、乘冪)

4、 如何做產品組合定價

5、 如何做產品捆綁/套餐定價

  最大收益定價(演進規(guī)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

6、 非線性定價原理

  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:雙重收費如何定價(如會費+按次計費)

7、 階梯定價策略

案例:電力公司如何做階梯定價

8、 數(shù)量折扣定價策略

案例:如何通過折扣來實現(xiàn)薄利多銷

9、 定價策略的評估與選擇

案例:零售公司如何選擇最優(yōu)定價策略

10、     航空公司的收益管理

  收益管理介紹

  如何確定機票預訂限制

  如何確定機票超售數(shù)量

  如何評估模型的收益

案例:FBN航空公司如何實現(xiàn)收益管理(預訂/超售)

第十四部分:        實戰(zhàn)篇(客戶行為預測)

1、電信業(yè)客戶流失預警與客戶挽留模型

2、銀行欠貸風險預測模型

 

結束:課程總結與問題答疑。

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