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市場營銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘

  • 開課時間: 2021年8月26日 周四 2021年8月26日 周四 查看最新上課時間
  • 開課城市: 上海
  • 培訓(xùn)時長:1天
  •  
  • 課程類別: 銷售管理
  • 主講老師:紀(jì)賀元(查看該老師更多課程)
  • 課程編號: 62406
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市場營銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘其它上課時間:

培訓(xùn)對象:

營銷副總、營銷總監(jiān)、市場部經(jīng)理、營銷人員、市場研究人員等。

培訓(xùn)內(nèi)容:


課程收獲
企業(yè)收益:
1、激活和挖掘企業(yè)營銷數(shù)據(jù),幫助企業(yè)洞察內(nèi)外部態(tài)勢,抓住市場機遇;
2、為企業(yè)制定有針對性的營銷策略提供有力的數(shù)據(jù)支持,實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷;
3、培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)思維的營銷人才,推動企業(yè)營銷數(shù)據(jù)化,提升營銷業(yè)績。
崗位收益:
1、掌握數(shù)據(jù)收集、整理、報表制作、分析挖掘、圖形呈現(xiàn)、形成策劃案6個步驟;
2、深入理解數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)之間的邏輯關(guān)系;
3、學(xué)會運用數(shù)據(jù)分析的9種方法:標(biāo)識分析法、二八分析法等;
4、掌握異常值數(shù)據(jù)的分析方法:散點圖、條件格式等;
5、掌握單指標(biāo)和多指標(biāo)的客戶細(xì)分方法;
6、學(xué)會通過算法描述客戶畫像。
課程特色
1、本課程內(nèi)容豐富,貼近企業(yè)營銷實戰(zhàn),所選擇的分析工具、模型均為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域常用的成熟分析模型算法,對企業(yè)的營銷數(shù)據(jù)分析具有重要的指導(dǎo)意義;
2、課程有理論有案例有實際操作演練,落地性強,能夠很好地提高學(xué)員的數(shù)據(jù)分析和挖掘能力;
3、現(xiàn)場操作軟件,全部案例均采用Excel2007/2010/2013、數(shù)據(jù)分析插件進行講解。

課程大綱


一、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
1、數(shù)據(jù)分析與挖掘的概念與差異
2、分析目標(biāo)
(1)數(shù)據(jù)整體狀況分析、異動分析、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)間邏輯關(guān)系分析、數(shù)據(jù)預(yù)測等。
3、分析步驟
(1)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、報表制作、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、圖形呈現(xiàn)、形成策劃案等6個步驟。
二、數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)邏輯
1、數(shù)據(jù)分析能力
(1)業(yè)務(wù)理解能力、邏輯思辨能力、需求轉(zhuǎn)換能力、統(tǒng)計分析挖掘工具的掌握等方面。
2、常見業(yè)務(wù)邏輯
(1)如何對數(shù)據(jù)特征進行描述?
(2)我的業(yè)務(wù)的特征是啥樣的?
(3)如何結(jié)合營銷現(xiàn)狀判斷數(shù)據(jù)中的異常值?
(4)A數(shù)據(jù)和B數(shù)據(jù)之間有關(guān)系嗎?如果有關(guān)系,關(guān)系是怎樣的?
(5)如果數(shù)據(jù)之間有影響,有沒有重要程度的差異?
(6)數(shù)據(jù)和指標(biāo)如何分組?
(7)如果影響指標(biāo)比較多,如何處理?
(8)我想知道數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系,如何處理?
如何考慮A事件對B事件的邊際貢獻率?
3、分析思路
(1)標(biāo)識分析法
(2)二八分析法
(3)特征組合分析法
(4)排序分析法
(5)對比分析法
(6)分組分析法
(7)結(jié)構(gòu)分析法
(8)交叉分析法
(9)對應(yīng)分析法
三、數(shù)據(jù)描述
1、整體狀況描述
2、數(shù)據(jù)的七個百分比
3、多列對比
四、異常值分析
1、散點圖
2、條件格式
3、三倍標(biāo)準(zhǔn)差
五、相關(guān)分析
1、相關(guān)分析原理
2、EXCEL“數(shù)據(jù)分析”模塊安裝及介紹
3、操作及輸出說明
案例:上海某公路物流企業(yè)分析其營銷指標(biāo)間關(guān)系
六、聚類-客戶細(xì)分
1、單指標(biāo)的分類
2、多指標(biāo)的分類
(1)多指標(biāo)的分組,可以用來做數(shù)據(jù)的細(xì)分等,采用聚類實現(xiàn)。
案例討論:最佳聚類分類總數(shù)的確定
七、關(guān)聯(lián)分析
1、相關(guān)概念
(1)支持度、置信度、提升度
2、關(guān)聯(lián)分析算法的使用
八、客戶畫像
1、算法描述
2、算法執(zhí)行和輸出
案例:某網(wǎng)店利用數(shù)據(jù)分析影響客戶購買的特征

課程主講


寶馬(中國)長期合作數(shù)據(jù)分析師紀(jì)賀元
實戰(zhàn)經(jīng)驗
擁有國內(nèi)外知名企業(yè)的工作經(jīng)歷,期間積累了豐富的數(shù)據(jù)分析和挖掘的實戰(zhàn)經(jīng)驗。曾對Motorola電信交換機的運營數(shù)據(jù)進行分析和編程處理;采用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)查工作,在多家公司組織和領(lǐng)導(dǎo)了多項移動通信增值業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘項目(采用COGNOS商業(yè)報表軟件和CLEMENTINE軟件)。
授課經(jīng)歷與專業(yè)背景
長期從事數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)研等方面的培訓(xùn),包括運用python、Excel、Access等軟件進行營銷及財務(wù)方面的數(shù)據(jù)分析。立邦涂料與華晨寶馬的長期合作講師。
主講課程
市場營銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘、銷售報表制作與分析、Excel高效操作技巧、SPSS商業(yè)數(shù)據(jù)分析、Excel財務(wù)數(shù)據(jù)分析、Access在數(shù)據(jù)分析中的高效運用等。

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