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大数据时代的营销数据分析技能————用数字说话

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  • 开课时间:2015年08月20日 09:00 周四 已结束
  • 结束时间:2015年08月21日 17:00 周五
  • 开课地点:北京市
  • 授课讲师: 陈剑
  • 课程编号:280494
  • 课程分类:市场营销
  •  
  • 收藏 人气:233
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培训受众:

  信息化专家、IPMA?#29616;?#39033;目经理、MCSE、MCDBA、经济分析师,从业经验丰富,曾主持开发大型政府业
务系?#22330;?#38134;行办公系?#22330;?#30005;信业务系?#22330;?#24037;业自动化控制系统等,负责过OA、ERP、BI系统的集成与实施。
历任项目经理,技术总监,副总经理等职务、熟悉整公司营运管理,财务管理、信息化管理、人事行政管理
工作。

擅·长·课·程:
《实用企业数据统计和分析技术》
《专业幻灯片和图表制作技术》
《现代项目管理》
《新产?#36153;?#21457;和客户需求分析》
《Excel、Access和POWERPOINT在管理中的实战运用》

部·分·学·员·评·价:
课程对教会我很多EXCEL操作技巧,特别是在动画和幻灯常识打开了思路
————————阳光假期国族,曾小姐

对EXCEL表格的功能有了新的认识,今后在工作中将会更加频繁和去运用数字的经营分
析的内容,并会加?#21363;?#26041;面的学习
————————邦讯技术股份有限公司樊小姐

了解了解工作中可用到的许多工具,老师对于以后的继续学习起到了“领进门“的作
用,并且教了不少技巧。PPT内部报告的制作技巧很实用,在PPT中使用动画是这此培
训的亮点。
————————西安?#21442;?#23458;车有限公司梁小姐

重视实际操练,便于记忆。原?#20154;?#25026;非懂的操作疑?#35757;?#20197;点拔
————————惠州市华阳多?#25945;?#30005;子有限公司,翁小姐

课程收益:

  “大数据”的概念出现至今已经11年了,然而,为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销
分析的技能,还在使用原始低效的统计和分析方法,浪费大量的时间不说,?#20064;?#36824;经常不满意。
  大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析,为决策者提供真正的决
策支持,特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。本课程从大数据的宏观知识背景开始,?#25945;?#22914;何将
数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当?#23567;?#23398;习本课程您将可以掌?#25214;?#19979;内容:
1.了解大数据的概念,大数据包含哪些技术框架和工具
2.大数据如何跟企业的营销工作相结合
3.数据挖掘的CRISP循环
4.数据分析的工具介绍:例如?#21103;?#20998;析的方法和统计学算法介绍

课程大纲:

一、大数据时代概述
“大数据”火了,但是大数据的应用已经有十几年的历史了,本节告诉你大数据是什么。
1.大数据的应用历史
2.大数据的全景视图
3.最热门的大数据工具有哪些
4.企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能?
5.CRISP方法论
案例演练:空降经理的烦恼,您来?#21672;?#20307;验一下数据分析的过程

二、构建企业的分析体系
本节介绍如何在企?#30340;?#37096;实施大数据,利用大数据驱动企业的营销动作
1.大数据如何与企业的营销结合
a)营销动作和大数据的结合
b)岗位的设置和技能要求
2.分析模型的设计、实施工具
a)SPSS Clementine简介
b)SAS简介
c)SQL Analysis简介
d)Excel控件简介
3.数据的收集和准备
a)数据的来源
b)原始数据转换为业务数据

三、基于关键?#21103;?#30340;分析方法
?#21103;?#20998;析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企?#21040;?#24247;状况的健?#25269;副輳?本节介绍如何通过?#21103;?#26500;建
数据分析模型。
1.案例思考:从一张报表说起
2.传统的基于绩效考核?#21103;?#20998;析的缺陷
3.把KPI?#21103;?#21644;管理理念相结合,搭建分析模型分析营销状况
4.案例解析:
a)竞争力分析模型
b)利润分析模型

四、时间序列分析
时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律,优化产品组合和销售管理。
1.时间序列规律的三个方面
2.如何识别周期,认识同比的风险
3.趋势如何分析
4.案例解析
a)数据周期分析
b)库存风险预测
5.一元回归分析
a)案例:行业趋势分析

五、竞争的量化分析方法简介
1.宏观的行业竞争力分析矩阵
2.数据来源:根据市场竞争的四个层次确定
3.竞争的敏?#34892;?#20998;析
4.快消品的品牌转换矩阵
5.?#25945;?#24433;响的量化研究

六、常用的统计学分析算法简介
数据分析不是空洞理论,还需要有科学的技术手段和方法,本节演示常见的数据分析算法。
1.协助客户分类:聚类分析
2.识别客户响应
a)类神经网络
b)决策树
c)逻辑斯蒂回归
3.时间序列预测
a)ARIMA
b)指数平滑

七、商业预测技术
预测是企?#25269;?#35201;的决策依据,本节演示如何结合统计学算法构造一个成熟的预测模型。
1.预测责任者与支持者
2.预测的组织流程
3.不同的预测模型各自的优缺点
4.水平和趋势模型
5.季节模型
6.如何评估预测的偏差

八、数据挖掘
无差别的大众?#25945;?#33829;销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向,精
确营销的基础是精确的客户定位,本节通过案例演示来说明如何进行客户的响应分析。
1.精确营销与客户细分
2.客户细分的价值
3.基于数据驱动的细分
4.基于决策树的案例解析
5.结果的应用

培训师介绍:

 
信息化专家、IPMA?#29616;?#39033;目经理、MCSE、MCDBA、经济分析师,从业经验丰富,曾主持开发大型政府业务系?#22330;?#38134;行办公系?#22330;?#30005;信业务系?#22330;?#24037;业自动化控制系统等,负责过OA、ERP、BI系统的集成与实施。历任项目经理,技术总监,副总经理等职务、熟悉整公司营运管理,财务管理、信息化管理、人事行政管理工作。


培训特长:

人力资?#27492;?#22763;,培训风格:陈老师具有系统的专业理论知识、扎实的专业实践技能和丰富的讲师经验。能把教学内容与实际操作充分结合起来。富有激情,互动性强。

本课程名称: 大数据时代的营销数据分析技能————用数字说话

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