数说营销——大数据营销实战培训（北京，7月23-24日）

关键词：数说营销

数说营销——大数据营销实战培训（北京，7月23-24日）
【举办单位】北京曼顿培训网 ***mdpxb***   
【咨询电话】4006820825   010-56133998  13810210257
【培训日期】广州，2020年7月16-17日；北京，2020年7月23-24日
【培训地点】广州、北京
【培训对象】系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。

【课程收益】
了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。
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。
熟悉数据分析/挖掘的基本过程，掌握常用的数据挖掘方法。
熟悉Excel数据分析工具，能够利用Excel和SPSS软件解决实际的营销问题（比如定价/因素影响/预测/客户需求/客户价值/市场细分等）。

【课程目标】
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。
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，进行大数据的分析与挖掘，介绍常用的模型，以及模型适用场景，通过演练操作，以达到提升学员对营销数据的分析以及对数据模型的深入理解。

【课程大纲】
第一模块：大数据实现精准营销
传统营销的困境与挑战
营销理论的变革（4P4CnPnC）
大数据引领传统营销
大数据在营销中的典型应用
市场定位与客户细分
客户需求与产品设计
精准广告与精准推荐
……
大数据营销的基石：用户画像
客户生存周期中的大数据应用
演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目
第二模块：大数据基础-数据思维
问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？
大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维
大数据是探索事物发展和变化规律的工具
大数据价值实现的三个关键环节
业务数据化
数据信息化
信息策略化
案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）
从案例看数据信息化
用趋势图来探索产品销量规律
从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
数据分析的三大作用
数据分析的三大类别
数据分析需要什么样的能力
懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
第三模块：大数据基础-分析过程
数据分析的六步曲
步骤1：明确目的--理清思路
确定分析目的：要解决什么样的业务问题
确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架
步骤2：数据收集—理清思路
明确收集数据范围
确定收集来源
确定收集方法
步骤3：数据预处理—寻找答案
数据质量评估
数据清洗、数据处理和变量处理
探索性分析
步骤4：数据分析--寻找答案
选择合适的分析方法
构建合适的分析模型
选择合适的分析工具
步骤5：数据展示--观点表达
选择恰当的图表
选择合适的可视化工具
步骤6：报表撰写--观点表达
选择报告种类
完整的报告结构
数据分析的三大误区
演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目
第四模块：用户行为分析—方法篇
问题：数据分析有什么方法可依不同的方法适用解决什么样的问题？
大数据精准营销的前提：用户行为分析
数据分析方法的层次
基本分析法（对比/分组/结构/趋势/…）
综合分析法（交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…）
高级分析法（相关/方差/验证/回归/时序/…）
数据挖掘法（聚类/分类/关联/RFM模型/…）
统计分析常用指标
计数、求和、百分比（增跌幅）
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
基本分析方法及其适用场景
对比分析（查看数据差距）
演练：寻找用户的地域分布规律
演练：寻找公司主打产品
演练：用数据来探索增量不增收困境的解决方案
案例：银行ATM柜员机现金管理分析（银行）
分组分析（查看数据分布）
案例：排班后面隐藏的猫腻
案例：通信运营商的流量套餐划分合理性的评估
演练：银行用户消费层次分析（银行）
演练：呼叫中心接听电话效率分析（呼叫中心）
演练：客服中心科学排班人数需求分析（客服中心）
演练：客户年龄分布/消费分布分析
结构分析（评估事物构成）
案例：用户市场占比结构分析
案例：物流费用占比结构分析（物流）
案例：中移动用户群动态结构分析
演练：用户结构/收入结构/产品结构的分析
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
演练：发现产品销售的时间规律
交叉分析（多维数据分析）
演练：用户性别+地域分布分析
演练：不同区域的产品偏好分析
演练：不同教育水平的业务套餐偏好分析
综合分析方法及其适用场景
综合评价法（多维指标归一）
案例：南京丈母娘选女婿分析表格
演练：人才选拔评价分析（HR）
杜邦分析法（关键因素分析-财务数据分析）
案例：运营商市场占有率分析（通信）
案例：服务水平提升分析（呼叫中心）
演戏：提升销量的销售策略分析（零售商/电商）
漏斗分析法（关键流程环节分析-流失率与转化率分析）
案例：电商产品销售流程优化与策略分析（电商）
演练：营业厅终端销售流程分析（电信）
演练：银行业务办理流程优化分析（银行）
矩阵分析法（产品策略分析-象限图分析法）
案例：工作安排评估
案例：HR人员考核与管理
案例：波士顿产品策略分析
最合适的分析方法才是硬道理。
第五模块：用户行为分析—思路篇
问题：数据分析思路是怎样的？如何才能全面/系统地分析而不遗漏？
常用分析思路模型
用户行为分析（5W2H分析思路）
WHY：原因
WHAT：产品
WHO：客户
WHEN：时间
WHERE：区域/渠道
HOW：支付方式
HOW MUCH：价格
案例讨论：结合公司情况，搭建用户消费习惯的分析框架（5W2H）
第六模块：影响因素分析
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？
影响风险控制的关键因素有哪些？如何判断？
影响因素分析的常见方法
相关分析（因素影响的相关性分析，相关程度计算）
相关系数
解读相关系数
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
方差分析（影响关键因素分析，影响因素组合分析）
方差分析模型及适用场景
单因素分析/多因素分析
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
列联分析（影响关键因素分析）
交叉表与列联表
卡方检验的原理
案例：套餐类型与客户流失是否有关系？
案例：学历与套餐偏好的关系分析
第七模块：产品销量预测
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？新产品上市，如果评估销量上限及销售增速？
销量预测与市场预测模型介绍
时序预测
回归模型
回归分析/回归预测
问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？
回归分析简介
回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线）
得到回归方程的常用工具
散点图+趋势线
线性回归工具
规划求解工具
演练：散点图找营销费用与销售额的关系（一元回归）
线性回归分析的五个步骤
演练：营销费用、办公费用与销售额的关系（线性回归）
解读线性回归分析结果的技巧
定性描述：正相关/负相关
定量描述：自变量变化导致因变量的变化程度
回归预测模型质量
评估指标：判定系数R^2、
如何选择最佳回归模型
演练：如何选择最佳的回归预测模型（一元曲线回归）
预测值准确性评估
MAD、MSE/RMSE、MAPE等
演练：如何选择最佳的回归预测模型（一元曲线回归）
带分类变量的回归预测
演练：汽车季度销量预测
演练：工龄、性别与终端销量的关系
演练：如何评估销售目标与资源配置（营业厅）
时序预测模型
第八模块：客户行为预测
问题：如何评估客户购买产品的可能性？如何预测客户的购买行为？如何提取某类客户的典型特征？如何向客户精准推荐产品或业务？
分类模型概述
常见分类预测模型
逻辑回归模型
逻辑回归模型原理及适用场景
逻辑回归的种类
二项逻辑回归
多项逻辑回归
如何解读逻辑回归方程
带分类自变量的逻辑回归分析
多元逻辑回归
案例：如何评估用户是否会购买某产品（二元逻辑回归）
案例：多品牌选择模型分析（多元逻辑回归）
分类决策树
问题：如何预测客户行为？如何识别潜在客户？
风控：如何识别欠贷者的特征，以及预测欠贷概率？
客户保有：如何识别流失客户特征，以及预测客户流失概率？
决策树分类简介
案例：美国零售商（Target）如何预测少女怀孕
演练：识别银行欠货风险，提取欠贷者的特征
如何评估分类性能？如何选择最优分类模型？
案例：商场酸奶购买用户特征提取
案例：客户流失预警与客户挽留
案例：识别拖欠银行货款者的特征，避免不良货款
案例：识别电信诈骗者嘴脸，让通信更安全
结束：课程总结与问题答疑。

【讲师介绍】
   傅老师，曼顿培训网(***mdpxb***)资深讲师。
背景经历
KNX培训师、顾问
华为系大数据专家
计算机软件与理论硕士研究生（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）
曾在华为工作十年，五篇国家专利，在华为工作期间获得华为数项奖项，在英国、日本、荷兰等国家做项目
专注于大数据分析与挖掘等应用技术，以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题。将大数据应用于运营决策，帮助企业提升运营决策能力应用于市场营销，通过大数据营销，解决营销中的用户群细分，产品设计优化，产品最优定价，精准营销，精准推荐等实际问题，提升营销效果，节省营销费用，以及市场预测、用户行为预测等

擅长领域
《大数据分析与数据挖掘综合能力提升实战》《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》《大数据建模与模型优化实战培训》
《大数据产业现状及应用创新》《大数据战略与商业变革》《大数据时代的精准营销》
《Hadoop大数据解决方案开发技术基础培训》《大数据分析与挖掘之Python开发实战》
服务客户
华为、富士康、平安集团、中国银行、招商银行、光大银行、中信银行、交通银行、广电银通、西部航空、海南航空、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、安能物流、广州地铁、富维江森、东风日产、神南矿业、公交集团、广州税务、良品铺子等单位和公司。

【费用及报名】
1、费用：培训费5800元（含培训费、讲义费）；如需食宿，会务组可统一安排,费用自理。
2、报名咨询：4006820825  010-56133998  56028090  13810210257   鲍老师
3、报名流程：电话登记-->填写报名表-->发出培训确认函
4、备注：如课程已过期，请访问我们的网站，查询最新课程
5、详细资料请访问北京曼顿培训网：***mdpxb*** (每月在全国开设四百多门公开课，欢迎报名学习)