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課程介紹

這是一個互聯(lián)的世界，點與點的數據的交換，線與線的信息的連接。那么如何理解和應用你所看到的數據？常常困擾著職場人——

如何探索數據的模式？

如何尋找數據間的相關性？

如何從你所有的數據中去挖掘商業(yè)機會？

針對以上問題，我們特邀傅一航老師與您一同進行探討和學習，本課程從實際的市場營銷問題出發(fā)，構建數據分析與數據挖掘模型，以解決實際的商業(yè)問題。并對大數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。

培訓受眾:

系統(tǒng)支撐、市場營銷部、運營分析部相關技術及應用人員

課程收益:

1、了解大數據營銷內容，掌握大數據在營銷中的應用；

2、了解基本的營銷理論，并學會基于營銷理念來展開大數據分析；

3、熟悉數據挖掘的標準過程，掌握常用的數據挖掘方法；

4、熟悉數據分析及數據挖掘工具，掌握Excel和SPSS軟件應用操作；

5、學會選擇合適的分析模型來解決相應的營銷問題。

課程大綱:

第一部分：大數據營銷的概述

1、大數據時代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)

2、大數據營銷的特點

3、大數據時代的新營銷模式

（1）如何選擇互聯(lián)網的營銷模式——微博營銷、網頁營銷等

（2）客戶關系管理CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”

（3）精確營銷——裝上了GPS，實現(xiàn)“精確打擊”

4、如何在海量數據中整合數據，形成你對消費者的獨特洞察力

（1）客戶的群體特征

（2）大數據用戶畫像

5、如何建立全渠道數據平臺，拓展營銷渠道，提高營銷效率

6、如何提升你的客戶粘性

（1）評估你的客戶價值

（2）如何建立客戶響應模型

（3）精準推薦

7、客戶生存周期中的大數據應用

8、數據分析與挖掘在通信行業(yè)的應用

第二部分：數據挖掘實戰(zhàn)篇：流程、數據建模、工具操作

1、數據分析VS數據挖掘

2、數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）

（1）商業(yè)理解

（2）數據準備

（3）數據理解

（5）模型評估

（6）模型應用

案例：客戶匹配度建模，找到你的準客戶

案例：4G終端營銷分析

3、如何選擇合適的營銷方式

（1）各營銷渠道的用戶特征分析

（2）促銷方式有效性檢驗

（3）參數檢驗與非參數檢驗原理介紹

案例演練：通信行業(yè)ARPU值評估分析

案例演練：營銷效果評估分析

第三部分：因素影響分析

營銷問題：哪些是影響市場銷量的關鍵因素？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？

1、相關分析（因素影響的相關性分析，相關程度計算）

案例：體重與腰圍的相關分析

案例：推廣費用與銷售金額的相關分析

案例演練：家庭生活開支的相關分析

2、方差分析（影響關鍵因素分析，影響因素組合分析）

案例：終端陳列位置對銷量的影響分析

案例：廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析

第四部分： 銷售預測分析

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

1、銷量預測與市場預測——讓你看得更遠

2、回歸模型

案例：讓你的營銷費用預算更準確

3、尋找最佳擬合線來判斷和預測

（1）如何判斷預測的準確性

（2）回歸顯著性檢驗

（3）擬合程度衡量

（4）自變量顯著性檢驗

（5）殘差與異常值排除

（6）采用驗證集檢驗預測準確性

4、基于時間的預測與時序分析

案例演練：電視機銷量預測分析

案例演練：上海證券交易所綜合指數收益率序列分析

5、季節(jié)性預測模型

案例：美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析

案例：產品銷售季節(jié)性趨勢預測分析

第五部分： 客戶需求分析

營銷問題：如何評估客戶購買產品的可能性？或者說，影響客戶購買意向的產品關鍵特性是什么？

1、邏輯回歸模型

案例：雜志社訂閱模型

2、關聯(lián)分析

（1）如何制定套餐，實現(xiàn)交叉/捆綁銷售

（2）產品關聯(lián)分析模型原理（Association）

案例：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)化

第六部分：客戶價值分析

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、RFM模型（客戶價值評估）

案例：淘寶客戶價值評估與促銷名單

第七部分：市場細分分析

營銷問題：如何對市場進行細分？如何提取客戶特征，從而對產品進行市場定位？

1、聚類分析

（1）如何更好的了解客戶群體和市場細分

（2）如何識別客戶群體特征

2、分類決策樹

（1）如何選擇節(jié)點構建決策樹

（2）決策樹分析過程

（3）如何提取客戶特征

實戰(zhàn)：終端生命周期曲線與終端銷售最佳時機

第八部分：課程總結與問題答疑

傅老師

華為大數據專家 傅一航

實戰(zhàn)經驗

曾在華為工作10年，近十年以來一直從事通信行業(yè)的研究與分析，對通信行業(yè)的市場態(tài)勢、客戶行為、服務效果以及運營分析等方面有深入的接觸和研究，特別是針對大數據、4G及LTE標準發(fā)展，無線網絡演進，網絡融合，市場發(fā)展及業(yè)務應用分析，在業(yè)務應用領域投入了更多的精力，積累了相當的知識和見解。

專業(yè)背景

傅老師專注于大數據分析、大數據挖掘等應用技術，及大數據系統(tǒng)解決方案，以及將大數據的數據分析、數據建模、數據挖掘應用于行業(yè)及商業(yè)領域，解決行業(yè)實際的問題。

主講課程

“數”說營銷-大數據挖掘與營銷應用、大數據產業(yè)現(xiàn)狀及應用創(chuàng)新、Hadoop大數據解決方案開發(fā)技術基礎培訓、數據分析與數據挖掘應用高級培訓、大數據時代的精準營銷。

服務客戶

華為技術有限公司、平安集團、安能物流、中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、西部航空、富士康、光大銀行、招商銀行……

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