大数据客户营销培训

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。

1、通 过掌握大数据收集、去粗取精、建立结构、有效挖掘等系列操作。

2、理解大数据时代的消费者，并且从消费者角度出发去思考营销和创新。

3、回归本质。用大数据驱动的思维方式去进行互联网营销和创新的战略部署

第一部分： 数据核心理念—数据思维篇

问题：什么是数据思维？大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么？

1、 数字化五大技术战略：ABCDI战略

A：人工智能，目的是用机器模拟人类行为

B：区块链，构建不可篡改的分布记账系统

C：云计算，搭建按需分配的计算资源平台

D：大数据，实现智能化的判断和决策机制

I：物联网，实现万物互联通信的基础架构

2、 大数据的本质

数据，是事物发展和变化过程中留下的痕迹

大数据不在于量大，而在于全（多维性）

业务导向还是技术导向

3、 大数据决策的底层逻辑（即四大核心价值）

探索业务规律，按规律来管理决策

案例：客流规律与排班及**营销时机

案例：致命交通事故发生的时间规律

发现运营变化，定短板来运营决策

案例：考核周期导致的员工月初懈怠

案例：工序信号异常监测设备故障

理清要素关系，找影响因素来决策

案例：情绪对于股市涨跌的影响

案例：为何升职反而会增加离职风险？

预测未来趋势，通 过预判进行决策

案例：惠普预测员工离职风险及挽留

案例：保险公司的车险预测与个性化保费定价

4、 大数据决策的三个关键环节

业务数据化：将业务问题转化为数据问题

数据信息化：提取数据中的业务规律信息

信息策略化：基于规律形成业务应对策略

案例：用数据来识别喜欢赚“差价”的营业员

第二部分： 数据精准营销—分析过程篇

问题：大数据实现精准营销的整个过程是什么？要经历哪些步骤？如何构建精准营销的数据支撑框架？需要采集哪些数据？

1、 数据分析的六步曲

明确目标，确定分析思路

收集数据，寻找分析素材

整理数据，确保数据质量

分析数据，寻找业务答案

呈现数据，解读业务规律

撰写报告，形成业务策略

2、 精准营销的业务分析框架（6R准则）

寻找正确的客户

匹配正确的产品

确定合理的价格

通 过合适的渠道

采用合适的方式

设计恰当的信息

演练：如何构建一个良好的大数据精准营销分析框架

3、 精准营销项目的整个分析过程

演练：如何用大数据来支撑产品精准营销项目

第三部分： 用户行为分析—分析方法篇

问题：数据分析方法的种类？分析方法的不同应用场景？

1、 业务分析的三个阶段

现状分析：通 过企业运营指标来发现规律及短板

原因分析：查找数据相关性，探寻目标影响因素

预测分析：合理配置资源，预判业务未来的趋势

2、 常用的数据分析方法种类

描述性分析法（对比/分组/结构/趋势/交叉…）

相关性分析法（相关/方差/卡方…）

预测性分析法（回归/时序/决策树/神经网络…）

专题性分析法（聚类/关联/RFM模型/…）

3、 统计分析基础

统计分析两大关键要素（类别、指标）

统计分析的操作模式（类别à指标）

统计分析三个操作步骤（统计、画图、解读）

透视表的三个组成部分

4、 常用的描述性指标

集中程度：均值、中位数、众数

离散程度：极差、方差/标准差、IQR

分布形态：偏度、峰度

5、 基本分析方法及其适用场景

对比分析（查看数据差距，发现事物变化）

演练：寻找用户的地域分布特征

演练：分析产品受欢迎情况及贡献大小

演练：用数据来探索增量不增收困境的解决方案

分布分析（查看数据分布，探索业务层次）

演练：银行用户的消费水平和消费层次分析

演练：客户年龄分布/收入分布分析

案例：通信运营商的流量套餐划分合理性的评估

演练：呼叫中心接听电话效率分析（呼叫中心）

结构分析（查看指标构成，评估结构合理性）

案例：增值业务收入结构分析（通信）

案例：物流费用成本结构分析（物流）

案例：中移动用户群动态结构分析

演练：财务领域的结构瀑布图、财务收支的变化瀑布图

趋势分析（发现事物随时间的变化规律）

案例：破解零售店销售规律

案例：手机销量的淡旺季分析

案例：微信用户的活跃时间规律

演练：发现客流量的时间规律