大數據時代的營銷數據分析培訓課程

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課程背景:

“大數據”的概念出現至今已經10多年了，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*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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。*營銷是現在及未來的發展方向，*營銷的基礎是*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.*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

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