“数”说营销—大数据挖掘与营销应用

推荐

课程背景

这是一个互联的世界，点与点的数据的交换，线与线的信息的连接。那么如何理解和应用你所看到的数据？常常困扰着职场人——

q 如何探索数据的模式？

q 如何寻找数据间的相关性？

q 如何从你所有的数据中去挖掘商业机会？

针对以上问题，我们特邀傅一航老师与您一同进行探讨和学习，本课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。

课程收获

1、 了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用；

2、 了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析；

3、 熟悉数据挖掘的标准过程，掌握常用的数据挖掘方法；

4、 熟悉数据分析及数据挖掘工具，掌握Excel和SPSS软件应用操作；

5、 学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题。

课程特色

1、理论精讲 + 案例演练 + 实际业务问题分析 + Excel实践操作 + SPSS实践操作；

2、本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的收集与处理、数据分析与挖掘，以及数据呈现与报告撰写，全过程演练操作。

课程大纲

第一部分：大数据营销的概述

1、大数据时代带来对传统营销的挑战

2、大数据营销的特点

3、大数据时代的新营销模式

（1）如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等

（2）客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”

（3）精确营销——装上了GPS，实现“精确打击”

4、如何在海量数据中整合数据，形成你对消费者的独特洞察力

（1）客户的群体特征

（2）大数据用户画像

5、如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率

6、如何提升你的客户粘性

（1）评估你的客户价值

（2）如何建立客户响应模型

（3）精准推荐

7、客户生存周期中的大数据应用

8、数据分析与挖掘在通信行业的应用

第二部分：数据挖掘实战篇：流程、数据建模、工具操作

1、数据分析VS数据挖掘

2、数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）

（1）商业理解

（2）数据准备

（3）数据理解

（5）模型评估

（6）模型应用

?案例：客户匹配度建模，找到你的准客户

?案例：4G终端营销分析

3、如何选择合适的营销方式

（1）各营销渠道的用户特征分析

（2）促销方式有效性检验

（3）参数检验与非参数检验原理介绍

?案例演练：通信行业ARPU值评估分析

?案例演练：营销效果评估分析

第三部分：因素影响分析

营销问题：哪些是影响市场销量的关键因素？比如，产品在货架上的位置是否对销量有影响？价格和广告开销是如何影响销量的？

1、相关分析（因素影响的相关性分析，相关程度计算）

?案例：体重与腰围的相关分析

?案例：推广费用与销售金额的相关分析

?案例演练：家庭生活开支的相关分析

2、方差分析（影响关键因素分析，影响因素组合分析）

?案例：终端陈列位置对销量的影响分析

?案例：广告形式、地区对销量的影响因素分析

第四部分： 销售预测分析

营销问题：如何预测未来的产品销量？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？

1、销量预测与市场预测——让你看得更远

2、回归模型

?案例：让你的营销费用预算更准确

3、寻找最佳拟合线来判断和预测

（1）如何判断预测的准确性

（2）回归显著性检验

（3）拟合程度衡量

（4）自变量显著性检验

（5）残差与异常值排除

（6）采用验证集检验预测准确性

4、基于时间的预测与时序分析

?案例演练：电视机销量预测分析

?案例演练：上海证券交易所综合指数收益率序列分析

季节性预测模型

?案例：美国航空旅客里程的季节性趋势分析

?案例：产品销售季节性趋势预测分析

第五部分： 客户需求分析

营销问题：如何评估客户购买产品的可能性？或者说，影响客户购买意向的产品关键特性是什么？

1、逻辑回归模型

?案例：杂志社订阅模型

2、关联分析

（1）如何制定套餐，实现交叉/捆绑销售

（2）产品关联分析模型原理（Association）

?案例：超市商品交叉销售与布局优化

第六部分：客户价值分析

营销问题：如何评估客户的价值？不同的价值客户有何区别对待？

1、RFM模型（客户价值评估）

?案例：淘宝客户价值评估与促销名单

第七部分：市场细分分析

营销问题：如何对市场进行细分？如何提取客户特征，从而对产品进行市场定位？

1、聚类分析

（1）如何更好的了解客户群体和市场细分

（2）如何识别客户群体特征

2、分类决策树

（1）如何选择节点构建决策树

（2）决策树分析过程

（3）如何提取客户特征

?实战：终端生命周期曲线与终端销售最佳时机

第八部分：课程总结与问题答疑