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墨尔本胜利队主场: “數”說營銷—大數據挖掘與營銷應用

墨尔本胜利本田受伤 www.ombiio.com.cn

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  • 開課時間:2019年09月20日 09:00 周五(報名中)
  • 結束時間:2019年09月21日 17:00 周六
  • 開課地點:深圳市
  • 授課講師: 專家
  • 課程編號:373473
  • 課程分類:市場營銷
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373472 北京市 專家 2019-12-13 09:00 ¥4200元 點擊報名

課程大綱:

課程背景

這是一個互聯的世界,點與點的數據的交換,線與線的信息的連接。那么如何理解和應用你所看到的數據?常常困擾著職場人——

q 如何探索數據的模式?

q 如何尋找數據間的相關性?

q 如何從你所有的數據中去挖掘商業機會?

針對以上問題,我們特邀傅一航老師與您一同進行探討和學習,本課程從實際的市場營銷問題出發,構建數據分析與數據挖掘模型,以解決實際的商業問題。并對大數據分析與挖掘技術進行了全面的介紹,通過從大量的市場營銷數據中分析潛在的客戶特征,挖掘客戶行為特點,實現精準營銷,幫助市場營銷團隊深入理解業務運作,支持業務策略制定以及運營決策。


課程收獲

1、 了解大數據營銷內容,掌握大數據在營銷中的應用;

2、 了解基本的營銷理論,并學會基于營銷理念來展開大數據分析;

3、 熟悉數據挖掘的標準過程,掌握常用的數據挖掘方法;

4、 熟悉數據分析及數據挖掘工具,掌握Excel和SPSS軟件應用操作;

5、 學會選擇合適的分析模型來解決相應的營銷問題。


課程特色

1、理論精講 + 案例演練 + 實際業務問題分析 + Excel實踐操作 + SPSS實踐操作;

2、本課程突出數據分析的實際應用,結合行業的典型應用特點,圍繞實際的商業問題,進行大數據的收集與處理、數據分析與挖掘,以及數據呈現與報告撰寫,全過程演練操作。


課程大綱

第一部分:大數據營銷的概述

1、大數據時代帶來對傳統營銷的挑戰

2、大數據營銷的特點

3、大數據時代的新營銷模式

(1)如何選擇互聯網的營銷模式——微博營銷、網頁營銷等

(2)客戶關系管理CRM——“舊貌煥發新顏”

(3)精確營銷——裝上了GPS,實現“精確打擊”

4、如何在海量數據中整合數據,形成你對消費者的獨特洞察力

(1)客戶的群體特征

(2)大數據用戶畫像

5、如何建立全渠道數據平臺,拓展營銷渠道,提高營銷效率

6、如何提升你的客戶粘性

(1)評估你的客戶價值

(2)如何建立客戶響應模型

(3)精準推薦

7、客戶生存周期中的大數據應用

8、數據分析與挖掘在通信行業的應用

第二部分:數據挖掘實戰篇:流程、數據建模、工具操作

1、數據分析VS數據挖掘

2、數據挖掘的標準流程(CRISP-DM)

(1)商業理解

(2)數據準備

(3)數據理解

(5)模型評估

(6)模型應用

?案例:客戶匹配度建模,找到你的準客戶

?案例:4G終端營銷分析

3、如何選擇合適的營銷方式

(1)各營銷渠道的用戶特征分析

(2)促銷方式有效性檢驗

(3)參數檢驗與非參數檢驗原理介紹

?案例演練:通信行業ARPU值評估分析

?案例演練:營銷效果評估分析

第三部分:因素影響分析

營銷問題:哪些是影響市場銷量的關鍵因素?比如,產品在貨架上的位置是否對銷量有影響?價格和廣告開銷是如何影響銷量的?

1、相關分析(因素影響的相關性分析,相關程度計算)

?案例:體重與腰圍的相關分析

?案例:推廣費用與銷售金額的相關分析

?案例演練:家庭生活開支的相關分析

2、方差分析(影響關鍵因素分析,影響因素組合分析)

?案例:終端陳列位置對銷量的影響分析

?案例:廣告形式、地區對銷量的影響因素分析

第四部分: 銷售預測分析

營銷問題:如何預測未來的產品銷量?如果產品跟隨季節性變動,該如何預測?

1、銷量預測與市場預測——讓你看得更遠

2、回歸模型

?案例:讓你的營銷費用預算更準確

3、尋找最佳擬合線來判斷和預測

(1)如何判斷預測的準確性

(2)回歸顯著性檢驗

(3)擬合程度衡量

(4)自變量顯著性檢驗

(5)殘差與異常值排除

(6)采用驗證集檢驗預測準確性

4、基于時間的預測與時序分析

?案例演練:電視機銷量預測分析

?案例演練:上海證券交易所綜合指數收益率序列分析

季節性預測模型

?案例:美國航空旅客里程的季節性趨勢分析

?案例:產品銷售季節性趨勢預測分析

第五部分: 客戶需求分析

營銷問題:如何評估客戶購買產品的可能性?或者說,影響客戶購買意向的產品關鍵特性是什么?

1、邏輯回歸模型

?案例:雜志社訂閱模型

2、關聯分析

(1)如何制定套餐,實現交叉/捆綁銷售

(2)產品關聯分析模型原理(Association)

?案例:超市商品交叉銷售與布局優化

第六部分:客戶價值分析

營銷問題:如何評估客戶的價值?不同的價值客戶有何區別對待?

1、RFM模型(客戶價值評估)

?案例:淘寶客戶價值評估與促銷名單

第七部分:市場細分分析

營銷問題:如何對市場進行細分?如何提取客戶特征,從而對產品進行市場定位?

1、聚類分析

(1)如何更好的了解客戶群體和市場細分

(2)如何識別客戶群體特征

2、分類決策樹

(1)如何選擇節點構建決策樹

(2)決策樹分析過程

(3)如何提取客戶特征

?實戰:終端生命周期曲線與終端銷售最佳時機

第八部分:課程總結與問題答疑



本課程名稱: “數”說營銷—大數據挖掘與營銷應用

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