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傅一航

“数”说营销-----大数据营销实战

傅一航 / 数据分析和数据挖掘讲师

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课程目标

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。如何理解你所看到的数据?如何探索数据的模式?如何寻找数据间的相关性?如何从你所有的数据中去挖掘商业机会?一切等待思考和解答…… 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。 通过本课程的学习,达到如下目的: 1、了解大数据

课程大纲

**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

Ø 时效性

Ø 个性化

Ø 关联性

3、 大数据时代的新营销模式

Ø 如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等

Ø 客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”

Ø 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

Ø 客户的群体特征——“人以群分”,找准你的准客户

Ø 大数据用户画像——互联网时代不再“是否是狗”

5、 如何建立全渠道数据平台,拓展营销渠道,提高营销效率

Ø 互联网时代渠道分类

Ø 如果进行广告的精确投放——广告受众分析

Ø 如何实现营销效果的验证——找到适合你的营销方式

6、 如何提升你的客户粘性

Ø 评估你的客户价值——让营销策略理丰富

Ø 如何建立客户响应模型——让你的促销更有效,增加回头客

Ø 精准推荐——让你的销量再创新高

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

Ø 客户市场细分与精准营销

Ø 客户流失预警与客户挽留

Ø 产品交叉销售与套餐捆绑

Ø 营销效果评估与广告投放

Ø 客户价值评估与忠诚度

Ø 销售趋势分析与销售预测

Ø 客户满意度分析与影响因素


第二部分:  解构大数据 --- 大数据的价值和应用

1、 什么是大数据

2、 大数据的三维理解

Ø 理论 技术 实践

3、 大数据战略——定位决定你的地位

Ø 数据即资产

Ø “数据化运营”转变为“运营数据”

Ø “搜索引擎”转变为“推荐引擎”

4、 大数据思维——思路决定你的出路

Ø 定量思维,一切皆可量化

Ø 相关思维,一切皆有联系

Ø 实验思维,一切皆可尝试

Ø 全样本思维,大数据的简单计算胜过小数据的复杂计算

Ø 个性化思维,以消费者为中心

Ø 融合思维,全平台大数据帮助你的数据需要整合

5、 大数据的核心价值——发现规律和预测

6、 大数据在各行业的解决方案

Ø 金融业

Ø 旅游业

Ø 零售业

Ø 电信业

7、 大数据分析与经营决策

8、 大数据的实现技术

Ø 云计算与大数据

Ø 大数据技术简介

Ø HADOOP生态系统简介


第三部分:数据分析实战篇: 流程、思路、方法、工具操作

1、 认识数据分析

1) 什么是数据分析

2) 数据分析的三大作用

3) 数据分析的三大类型

2、 数据分析的六步曲

1) 步骤1:需求明确--理清思路

2) 步骤2:数据收集—理清思路

3) 步骤3:数据预处理--寻找答案

4) 步骤4:数据分析--寻找答案

5) 步骤5:数据展示--观点表达

6) 步骤6:报表撰写--观点表达

案例演练:Excel数据导入练习

案例演练:Excel数据预处理练习


3、 基本数据分析方法

1) 对比分析、分组分析、结构分析、平均分析、交叉分析

案例演练:数据统计应用(二维交叉表-透视表)

4、 综合数据分析方法

1) 多维数据分析(综合评价法)

2) 财务数据分析(杜邦分析法)

3) 流失率与转化率分析(漏斗分析法)

4) 产品策略分析(象限图分析法)

案例演练:品牌认知度分析,让你的品牌定位更清晰


5、 数据分析思路

1、 数据分析的思想与框架

2、 企业外部环境分析(PEST分析法)

案例演练:电信行业面临的挑战与机遇分析

3、 用户消费行为分析(5W2H分析法)

案例演练:用户消费行为分析(5W2H)

4、 公司整体经营情况分析(4P营销理论)

5、 业务问题专题分析(逻辑树分析法)

6、 用户使用行为研究(用户使用行为分析法)

案例演练:终端销售行为分析,提升转化率


第四部分: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)

Ø 商业理解

Ø 数据准备

Ø 数据理解

Ø 模型建立

Ø 模型评估

Ø 模型应用

案例演练:客户匹配度建模,找到你的准客户

3、 如何选择合适的营销方式

Ø 各营销渠道的用户特征分析

Ø 促销方式有效性检验

Ø 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

4、 哪些是影响市场销量的关键因素

Ø 找到关键因素,实现精准营销

Ø 方差分析与影响因素分析

案例演练:广告形式、地区对销量的影响因素分析

案例演练:饲料与生猪体重的影响分析

Ø 因素影响的相关性分析(相关程度计算)

案例演练:腰围与体重的相关分析

案例演练:家庭生活开支的相关分析

5、 客户群细分、客户获取

Ø 如何更好的了解客户结构、如何识别客户特征

Ø 客户响应模型与促销

Ø 聚类分析与客户特征提取

案例演练:小康指数划分,让数据自动聚类

案例演练:裁判标准一致性分析,避免“黑哨”

案例演练:商场服务奖项评选

Ø 消费者品牌选择模型分析

案例演练:品牌选择模型分析,你的品牌适合哪些人群?

6、 客户流失与客户保持

Ø 客户流失特征提取与营销策略

Ø 终端生命周期曲线与终端销售佳时机

Ø 分类原理与决策树算法

案例演练:识别拖欠银行货款者的特征,避免不良货款

案例演练:电信行业客户流失预警与客户挽留

案例演练:识别电信诈骗者嘴脸,让通信更安全

7、 客户关系管理

Ø 如何评估你的客户价值

Ø RFM模型,更深入了解你的客户价值

案例演练:用户价值评估与促销名单

Ø 如何制定套餐,实现交叉/捆绑销售

Ø 产品关联分析模型原理(Association)

案例演练:超市商品交叉销售与布局优化

8、 销量预测与市场预测——让你看得更远

Ø 市场需求预测模型

Ø 回归分析原理

案例演练:工资与工龄的关系分析

案例演练:让你的营销费用预算更准确

Ø 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


结束:课程总结与问题答疑。


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