 
	數(shù)說營銷——大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)培訓(廣州,7月16-17日)
	【舉辦單位】北京曼頓培訓網(wǎng) www.mdpxb.com
	【咨詢電話】4006820825 010-56133998 13810210257
	【培訓日期】廣州,2020年7月16-17日;北京,2020年7月23-24日
	【培訓地點】廣州、北京
	【培訓對象】系統(tǒng)支撐、市場營銷部、運營分析部相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用人員。
	【課程收益】
	了解大數(shù)據(jù)營銷內(nèi)容,掌握大數(shù)據(jù)在營銷中的應(yīng)用。
	了解基本的營銷理論,并學會基于營銷理念來展開大數(shù)據(jù)分析。
	熟悉數(shù)據(jù)分析/挖掘的基本過程,掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法。
	熟悉Excel數(shù)據(jù)分析工具,能夠利用Excel和SPSS軟件解決實際的營銷問題(比如定價/因素影響/預(yù)測/客戶需求/客戶價值/市場細分等)。
	【課程目標】
	本課程從實際的市場營銷問題出發(fā),構(gòu)建數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘模型,以解決實際的商業(yè)問題。并對大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進行了全面的介紹,通過從大量的市場營銷數(shù)據(jù)中分析潛在的客戶特征,挖掘客戶行為特點,實現(xiàn)精準營銷,幫助市場營銷團隊深入理解業(yè)務(wù)運作,支持業(yè)務(wù)策略制定以及運營決策。
	本課程突出數(shù)據(jù)分析的實際應(yīng)用,結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點,圍繞實際的商業(yè)問題,進行大數(shù)據(jù)的分析與挖掘,介紹常用的模型,以及模型適用場景,通過演練操作,以達到提升學員對營銷數(shù)據(jù)的分析以及對數(shù)據(jù)模型的深入理解。
	【課程大綱】
	第一模塊:大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準營銷
	傳統(tǒng)營銷的困境與挑戰(zhàn)
	營銷理論的變革(4P4CnPnC)
	大數(shù)據(jù)引領(lǐng)傳統(tǒng)營銷
	大數(shù)據(jù)在營銷中的典型應(yīng)用
	市場定位與客戶細分
	客戶需求與產(chǎn)品設(shè)計
	精準廣告與精準推薦
	……
	大數(shù)據(jù)營銷的基石:用戶畫像
	客戶生存周期中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
	演練:如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機精準營銷項目
	第二模塊:大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)-數(shù)據(jù)思維
	問題:大數(shù)據(jù)的核心價值是什么?大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策?
	大數(shù)據(jù)時代:你缺的不是一堆方法,而是大數(shù)據(jù)思維
	大數(shù)據(jù)是探索事物發(fā)展和變化規(guī)律的工具
	大數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)
	業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化
	數(shù)據(jù)信息化
	信息策略化
	案例:喜歡賺“差價”的營業(yè)員(用數(shù)據(jù)管理來識別)
	從案例看數(shù)據(jù)信息化
	用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律
	從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化
	從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進行分析
	從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性
	數(shù)據(jù)分析的三大作用
	數(shù)據(jù)分析的三大類別
	數(shù)據(jù)分析需要什么樣的能力
	懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)
	第三模塊:大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)-分析過程
	數(shù)據(jù)分析的六步曲
	步驟1:明確目的--理清思路
	確定分析目的:要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題
	確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問題,構(gòu)建分析框架
	步驟2:數(shù)據(jù)收集—理清思路
	明確收集數(shù)據(jù)范圍
	確定收集來源
	確定收集方法
	步驟3:數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
	數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
	數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
	探索性分析
	步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案
	選擇合適的分析方法
	構(gòu)建合適的分析模型
	選擇合適的分析工具
	步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點表達
	選擇恰當?shù)膱D表
	選擇合適的可視化工具
	步驟6:報表撰寫--觀點表達
	選擇報告種類
	完整的報告結(jié)構(gòu)
	數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
	演練:如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機精準營銷項目
	第四模塊:用戶行為分析—方法篇
	問題:數(shù)據(jù)分析有什么方法可依不同的方法適用解決什么樣的問題?
	大數(shù)據(jù)精準營銷的前提:用戶行為分析
	數(shù)據(jù)分析方法的層次
	基本分析法(對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/…)
	綜合分析法(交叉/綜合評價/杜邦/漏斗/…)
	高級分析法(相關(guān)/方差/驗證/回歸/時序/…)
	數(shù)據(jù)挖掘法(聚類/分類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…)
	統(tǒng)計分析常用指標
	計數(shù)、求和、百分比(增跌幅)
	集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)
	離散程度:極差、方差/標準差、IQR
	分布形態(tài):偏度、峰度
	基本分析方法及其適用場景
	對比分析(查看數(shù)據(jù)差距)
	演練:尋找用戶的地域分布規(guī)律
	演練:尋找公司主打產(chǎn)品
	演練:用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案
	案例:銀行ATM柜員機現(xiàn)金管理分析(銀行)
	分組分析(查看數(shù)據(jù)分布)
	案例:排班后面隱藏的貓膩
	案例:通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估
	演練:銀行用戶消費層次分析(銀行)
	演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)
	演練:客服中心科學排班人數(shù)需求分析(客服中心)
	演練:客戶年齡分布/消費分布分析
	結(jié)構(gòu)分析(評估事物構(gòu)成)
	案例:用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析
	案例:物流費用占比結(jié)構(gòu)分析(物流)
	案例:中移動用戶群動態(tài)結(jié)構(gòu)分析
	演練:用戶結(jié)構(gòu)/收入結(jié)構(gòu)/產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的分析
	趨勢分析(發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律)
	案例:破解零售店銷售規(guī)律
	案例:手機銷量的淡旺季分析
	演練:發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時間規(guī)律
	交叉分析(多維數(shù)據(jù)分析)
	演練:用戶性別+地域分布分析
	演練:不同區(qū)域的產(chǎn)品偏好分析
	演練:不同教育水平的業(yè)務(wù)套餐偏好分析
	綜合分析方法及其適用場景
	綜合評價法(多維指標歸一)
	案例:南京丈母娘選女婿分析表格
	演練:人才選拔評價分析(HR)
	杜邦分析法(關(guān)鍵因素分析-財務(wù)數(shù)據(jù)分析)
	案例:運營商市場占有率分析(通信)
	案例:服務(wù)水平提升分析(呼叫中心)
	演戲:提升銷量的銷售策略分析(零售商/電商)
	漏斗分析法(關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析)
	案例:電商產(chǎn)品銷售流程優(yōu)化與策略分析(電商)
	演練:營業(yè)廳終端銷售流程分析(電信)
	演練:銀行業(yè)務(wù)辦理流程優(yōu)化分析(銀行)
	矩陣分析法(產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法)
	案例:工作安排評估
	案例:HR人員考核與管理
	案例:波士頓產(chǎn)品策略分析
	最合適的分析方法才是硬道理。
	第五模塊:用戶行為分析—思路篇
	問題:數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的?如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?
	常用分析思路模型
	用戶行為分析(5W2H分析思路)
	WHY:原因
	WHAT:產(chǎn)品
	WHO:客戶
	WHEN:時間
	WHERE:區(qū)域/渠道
	HOW:支付方式
	HOW MUCH:價格
	案例討論:結(jié)合公司情況,搭建用戶消費習慣的分析框架(5W2H)
	第六模塊:影響因素分析
	營銷問題:哪些是影響市場銷量的關(guān)鍵因素?比如,產(chǎn)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?
	影響風險控制的關(guān)鍵因素有哪些?如何判斷?
	影響因素分析的常見方法
	相關(guān)分析(因素影響的相關(guān)性分析,相關(guān)程度計算)
	相關(guān)系數(shù)
	解讀相關(guān)系數(shù)
	案例:體重與腰圍的相關(guān)分析
	案例:推廣費用與銷售金額的相關(guān)分析
	方差分析(影響關(guān)鍵因素分析,影響因素組合分析)
	方差分析模型及適用場景
	單因素分析/多因素分析
	案例:終端陳列位置對銷量的影響分析
	案例:廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析
	列聯(lián)分析(影響關(guān)鍵因素分析)
	交叉表與列聯(lián)表
	卡方檢驗的原理
	案例:套餐類型與客戶流失是否有關(guān)系?
	案例:學歷與套餐偏好的關(guān)系分析
	第七模塊:產(chǎn)品銷量預(yù)測
	營銷問題:如何預(yù)測未來的產(chǎn)品銷量?如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動,該如何預(yù)測?新產(chǎn)品上市,如果評估銷量上限及銷售增速?
	銷量預(yù)測與市場預(yù)測模型介紹
	時序預(yù)測
	回歸模型
	回歸分析/回歸預(yù)測
	問題:如何預(yù)測未來的銷售量(定量分析)?
	回歸分析簡介
	回歸分析的種類(一元/多元、線性/曲線)
	得到回歸方程的常用工具
	散點圖+趨勢線
	線性回歸工具
	規(guī)劃求解工具
	演練:散點圖找營銷費用與銷售額的關(guān)系(一元回歸)
	線性回歸分析的五個步驟
	演練:營銷費用、辦公費用與銷售額的關(guān)系(線性回歸)
	解讀線性回歸分析結(jié)果的技巧
	定性描述:正相關(guān)/負相關(guān)
	定量描述:自變量變化導(dǎo)致因變量的變化程度
	回歸預(yù)測模型質(zhì)量
	評估指標:判定系數(shù)R^2、
	如何選擇最佳回歸模型
	演練:如何選擇最佳的回歸預(yù)測模型(一元曲線回歸)
	預(yù)測值準確性評估
	MAD、MSE/RMSE、MAPE等
	演練:如何選擇最佳的回歸預(yù)測模型(一元曲線回歸)
	帶分類變量的回歸預(yù)測
	演練:汽車季度銷量預(yù)測
	演練:工齡、性別與終端銷量的關(guān)系
	演練:如何評估銷售目標與資源配置(營業(yè)廳)
	時序預(yù)測模型
	第八模塊:客戶行為預(yù)測
	問題:如何評估客戶購買產(chǎn)品的可能性?如何預(yù)測客戶的購買行為?如何提取某類客戶的典型特征?如何向客戶精準推薦產(chǎn)品或業(yè)務(wù)?
	分類模型概述
	常見分類預(yù)測模型
	邏輯回歸模型
	邏輯回歸模型原理及適用場景
	邏輯回歸的種類
	二項邏輯回歸
	多項邏輯回歸
	如何解讀邏輯回歸方程
	帶分類自變量的邏輯回歸分析
	多元邏輯回歸
	案例:如何評估用戶是否會購買某產(chǎn)品(二元邏輯回歸)
	案例:多品牌選擇模型分析(多元邏輯回歸)
	分類決策樹
	問題:如何預(yù)測客戶行為?如何識別潛在客戶?
	風控:如何識別欠貸者的特征,以及預(yù)測欠貸概率?
	客戶保有:如何識別流失客戶特征,以及預(yù)測客戶流失概率?
	決策樹分類簡介
	案例:美國零售商(Target)如何預(yù)測少女懷孕
	演練:識別銀行欠貨風險,提取欠貸者的特征
	如何評估分類性能?如何選擇最優(yōu)分類模型?
	案例:商場酸奶購買用戶特征提取
	案例:客戶流失預(yù)警與客戶挽留
	案例:識別拖欠銀行貨款者的特征,避免不良貨款
	案例:識別電信詐騙者嘴臉,讓通信更安全
	結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。
	【講師介紹】
	 傅老師,曼頓培訓網(wǎng)(www.mdpxb.com)資深講師。
	背景經(jīng)歷
	KNX培訓師、顧問
	華為系大數(shù)據(jù)專家
	計算機軟件與理論碩士研究生(研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎)
	曾在華為工作十年,五篇國家專利,在華為工作期間獲得華為數(shù)項獎項,在英國、日本、荷蘭等國家做項目
	專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘等應(yīng)用技術(shù),以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域,解決行業(yè)實際的問題。將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運營決策,幫助企業(yè)提升運營決策能力應(yīng)用于市場營銷,通過大數(shù)據(jù)營銷,解決營銷中的用戶群細分,產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化,產(chǎn)品最優(yōu)定價,精準營銷,精準推薦等實際問題,提升營銷效果,節(jié)省營銷費用,以及市場預(yù)測、用戶行為預(yù)測等
	擅長領(lǐng)域
	《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)》《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》《大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實戰(zhàn)培訓》
	《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與商業(yè)變革》《大數(shù)據(jù)時代的精準營銷》
	《Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案開發(fā)技術(shù)基礎(chǔ)培訓》《大數(shù)據(jù)分析與挖掘之Python開發(fā)實戰(zhàn)》
	服務(wù)客戶
	華為、富士康、平安集團、中國銀行、招商銀行、光大銀行、中信銀行、交通銀行、廣電銀通、西部航空、海南航空、中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、西部航空、安能物流、廣州地鐵、富維江森、東風日產(chǎn)、神南礦業(yè)、公交集團、廣州稅務(wù)、良品鋪子等單位和公司。
	【費用及報名】
	1、費用:培訓費5800元(含培訓費、講義費);如需食宿,會務(wù)組可統(tǒng)一安排,費用自理。
	2、報名咨詢:4006820825 010-56133998 56028090 13810210257 鮑老師
	3、報名流程:電話登記-->填寫報名表-->發(fā)出培訓確認函
	4、備注:如課程已過期,請訪問我們的網(wǎng)站,查詢最新課程
	5、詳細資料請訪問北京曼頓培訓網(wǎng):www.mdpxb.com (每月在全國開設(shè)四百多門公開課,歡迎報名學習)
