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“数”说营销 —大数据挖掘与营销应用 | |
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“数”说营销 —大数据挖掘与营销应用
2天 傅一航 老师 ——2019年12月13-14日 北京 参训对象 营销副总 、营销总监 课程大纲 第一部分:大数据营销的概述 1、大数据时代带来对传统营销的挑战 2、大数据营销的特点 3、大数据时代的新营销模式 如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等 客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜” 精确营销——装上了GPS,实现“精确打击” 4、如何在海量数据中整合数据,形成你对消费者的独特洞察力 客户的群体特征 大数据用户画像 5、如何建立全渠道数据平台,拓展营销渠道,提高营销效率 6、如何提升你的客户粘性 评估你的客户价值 如何建立客户响应模型 精准推荐 7、客户生存周期中的大数据应用 8、数据分析与挖掘在通信行业的应用 第二部分:数据挖掘实战篇:流程、数据建模、工具操作 1、数据分析VS数据挖掘 2、数据挖掘的标准流程(CRISP-DM) 商业理解 数据准备 数据理解 模型评估 模型应用 案例:客户匹配度建模,找到你的准客户 案例:4G终端营销分析 3、如何选择合适的营销方式 各营销渠道的用户特征分析 促销方式有效性检验 参数检验与非参数检验原理介绍 案例演练:通信行业ARPU值评估分析 案例演练:营销效果评估分析 第三部分:因素影响分析 营销问题:哪些是影响市场销量的关键因素?比如,产品在货架上的位置是否对销量有影响?价格和广告开销是如何影响销量的? 1、相关分析(因素影响的相关性分析,相关程度计算) 案例:体重与腰围的相关分析 案例:推广费用与销售金额的相关分析 案例演练:家庭生活开支的相关分析 2、方差分析(影响关键因素分析,影响因素组合分析) 案例:终端陈列位置对销量的影响分析 案例:广告形式、地区对销量的影响因素分析 第四部分: 销售预测分析 营销问题:如何预测未来的产品销量?如果产品跟随季节性变动,该如何预测? 1、销量预测与市场预测——让你看得更远 2、回归模型 案例:让你的营销费用预算更准确 3、寻找最佳拟合线来判断和预测 如何判断预测的准确性 回归显著性检验 拟合程度衡量 自变量显著性检验 残差与异常值排除 采用验证集检验预测准确性 4、基于时间的预测与时序分析 案例演练:电视机销量预测分析 案例演练:上海证券交易所综合指数收益率序列分析 5、季节性预测模型 案例:美国航空旅客里程的季节性趋势分析 案例:产品销售季节性趋势预测分析 第五部分: 客户需求分析 营销问题:如何评估客户购买产品的可能性?或者说,影响客户购买意向的产品关键特性是什么? 1、逻辑回归模型 案例:杂志社订阅模型 2、关联分析 如何制定套餐,实现交叉/捆绑销售 产品关联分析模型原理(Association) 案例:超市商品交叉销售与布局优化 第六部分:客户价值分析 营销问题:如何评估客户的价值?不同的价值客户有何区别对待? 1、RFM模型(客户价值评估) 案例:淘宝客户价值评估与促销名单 第七部分:市场细分分析 营销问题:如何对市场进行细分?如何提取客户特征,从而对产品进行市场定位? 1、聚类分析 如何更好的了解客户群体和市场细分 如何识别客户群体特征 2、分类决策树 如何选择节点构建决策树 决策树分析过程 如何提取客户特征 实战:终端生命周期曲线与终端销售最佳时机 第八部分:课程总结与问题答疑 授课讲师 傅一航 老师 实战经验 曾在华为工作10年,近十年以来一直从事通信行业的研究与分析,对通信行业的市场态势、客户行为、服务效果以及运营分析等方面有深入的接触和研究,特别是针对大数据、4G及LTE标准发展,无线网络演进,网络融合,市场发展及业务应用分析,在业务应用领域投入了更多的精力,积累了相当的知识和见解。目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网等领域,专注于将大数据应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题,帮助企业提升运营决策能力和大数据营销预测能力。 课程特色 业务问题+分析思路+分析方法/分析模型+分析工具+结果应用融为一体。即,结合清晰的业务场景(明确目的),分解转化为具体的数据问题(分析思路),选择最合适的方法(分析方法),深入浅出的理论讲解(分析模型),使用简单实用的工具操作(分析工具),实现分析结果到业务策略的落地。 服务客户 华为技术有限公司、平安集团、安能物流、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、富维江森、广州地铁、富士康、光大银行、招商银行…… 主办单位 上海销能营销咨询有限公司 收费标准 听课费用:4200元/人(包括听课费、发票、教材、午餐等); 联系方式 电话:021-65214013 65219450
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