培訓內(nèi)容:
課程背景:
“大數(shù)據(jù)”的概念出現(xiàn)至今已經(jīng)11年了，然而，為數(shù)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(tǒng)計和分析方法，浪費大量的時間不說，老板還經(jīng)常不滿意。
大數(shù)據(jù)時代要求市場和銷售部門對客戶響應、營銷過程、行業(yè)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(shù)據(jù)的宏觀知識背景開始，探討如何將數(shù)據(jù)分析的技能應用于企業(yè)日常的銷售運營當中。學習本課程您將可以掌握以下內(nèi)容：
1.了解大數(shù)據(jù)的概念，大數(shù)據(jù)包含哪些技術框架和工具
2.大數(shù)據(jù)如何跟企業(yè)的營銷工作相結合
3.數(shù)據(jù)挖掘的CRISP循環(huán)
4.數(shù)據(jù)分析的工具介紹：例如指標分析的方法和統(tǒng)計學算法介紹
特別聲明
為了保證培訓效果，請攜帶筆記本電腦并安裝Office，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。
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課程大綱：
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一、大數(shù)據(jù)時代概述
“大數(shù)據(jù)”火了，但是大數(shù)據(jù)的應用已經(jīng)有十幾年的歷史了，本節(jié)告訴你大數(shù)據(jù)是什么。
1.大數(shù)據(jù)的應用歷史
2.大數(shù)據(jù)的全景視圖
3.最熱門的大數(shù)據(jù)工具有哪些
4.企業(yè)的市場和營銷部門應該具備哪些大數(shù)據(jù)的技能
5.CRISP方法論
案例演練：空降經(jīng)理的煩惱，您來親身體驗一下數(shù)據(jù)分析的過程
二、構建企業(yè)的分析體系
本節(jié)介紹如何在企業(yè)內(nèi)部實施大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)驅動企業(yè)的營銷動作
1.大數(shù)據(jù)如何與企業(yè)的營銷結合
a)營銷動作和大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的收集和準備
a)數(shù)據(jù)的來源
b)原始數(shù)據(jù)轉換為業(yè)務數(shù)據(jù)
三、基于關鍵指標的分析方法
指標分析是一種快速的企業(yè)
績效分析手段，是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標， 本節(jié)介紹如何通過指標構建數(shù)據(jù)分析模型。
1.案例思考：從一張報表說起
2.傳統(tǒng)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(xiàn)的趨勢、規(guī)律，優(yōu)化產(chǎn)品組合和
銷售管理。
1.時間序列規(guī)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(shù)據(jù)周期分析
b)庫存風險預測
5.一元回歸分析
a)案例：行業(yè)趨勢分析
五、競爭的量化分析方法簡介
1.宏觀的行業(yè)競爭力分析矩陣
2.數(shù)據(jù)來源：根據(jù)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(tǒng)計學分析算法簡介
數(shù)據(jù)分析不是空洞理論，還需要有科學的技術手段和方法，本節(jié)演示常見的數(shù)據(jù)分析算法。
1.協(xié)助客戶分類：聚類分析
2.識別客戶響應
a)類神經(jīng)網(wǎng)絡
b)決策樹
c)邏輯斯蒂回歸
3.時間序列預測
a)ARIMA
b)指數(shù)平滑
七、商業(yè)預測技術
預測是企業(yè)重要的決策依據(jù)，本節(jié)演示如何結合統(tǒng)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(yōu)缺點
4.水平和趨勢模型
5.季節(jié)模型
6.如何評估預測的偏差
八、數(shù)據(jù)挖掘
無差別的大眾媒體營銷已經(jīng)無法滿足零和的市場環(huán)境下的競爭要求。精確營銷是現(xiàn)在及未來的發(fā)展方向，精確營銷的基礎是精確的客戶定位，本節(jié)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(shù)據(jù)驅動的細分
4.基于決策樹的案例解析
5.結果的應用