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【课程大纲】
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
Ø A:人工智能,目的是用机器模拟人类行为
Ø B:区块链,构建不可篡改的分布记账系统
Ø C:云计算,搭建按需分配的计算资源平台
Ø D:大数据,实现智能化的判断和决策机制
Ø I:物联网,实现万物互联通信的基础架构
2、 大数据的本质
Ø 数据,是事物发展和变化过程中留下的痕迹
Ø 大数据不在于量大,而在于全(多维性)
Ø 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)
Ø 探索业务规律,按规律来管理决策
案例:客流规律与排班及最佳营销时机
案例:致命交通事故发生的时间规律
Ø 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
Ø 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?
Ø 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
Ø 业务数据化:将业务问题转化为数据问题
Ø 数据信息化:提取数据中的业务规律信息
Ø 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
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
Ø 明确目标,确定分析思路
Ø 收集数据,寻找分析素材
Ø 整理数据,确保数据质量
Ø 分析数据,寻找业务答案
Ø 呈现数据,解读业务规律
Ø 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)
Ø 寻找正确的客户
Ø 匹配正确的产品
Ø 确定合理的价格
Ø 通过合适的渠道
Ø 采用合适的方式
Ø 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
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
Ø 现状分析:通过企业运营指标来发现规律及短板
Ø 原因分析:查找数据相关性,探寻目标影响因素
Ø 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
Ø 描述性分析法(对比/分组/结构/趋势/交叉…)
Ø 相关性分析法(相关/方差/卡方…)
Ø 预测性分析法(回归/时序/决策树/神经网络…)
Ø 专题性分析法(聚类/关联/RFM模型/…)
3、 统计分析基础
Ø 统计分析两大关键要素(类别、指标)
Ø 统计分析的操作模式(类别à指标)
Ø 统计分析三个操作步骤(统计、画图、解读)
Ø 透视表的三个组成部分
4、 常用的描述性指标
Ø 集中程度:均值、中位数、众数
Ø 离散程度:极差、方差/标准差、IQR
Ø 分布形态:偏度、峰度
5、 基本分析方法及其适用场景
Ø 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
Ø 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)
Ø 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
Ø 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
Ø 交叉分析(从多个维度的数据指标分析)
演练:用户性别+地域分布分析
演练:不同客户的产品偏好分析
演练:不同学历用户的套餐偏好分析
本课程名称: 数说营销大数据营销实战培训
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培训受众:
课程收益:
2、 了解基本的营销理论,并学会基于营销理念来展开
3、 熟悉数据分析/挖掘的基本过程,掌握常用的数据挖掘方法。
4、 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/影响因素/行为预测/客户需求/客户价值/市场细分等)。
课程大纲:
【课程大纲】
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
Ø A:人工智能,目的是用机器模拟人类行为
Ø B:区块链,构建不可篡改的分布记账系统
Ø C:云计算,搭建按需分配的计算资源平台
Ø D:大数据,实现智能化的判断和决策机制
Ø I:物联网,实现万物互联通信的基础架构
2、 大数据的本质
Ø 数据,是事物发展和变化过程中留下的痕迹
Ø 大数据不在于量大,而在于全(多维性)
Ø 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)
Ø 探索业务规律,按规律来管理决策
案例:客流规律与排班及最佳营销时机
案例:致命交通事故发生的时间规律
Ø 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
Ø 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?
Ø 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
Ø 业务数据化:将业务问题转化为数据问题
Ø 数据信息化:提取数据中的业务规律信息
Ø 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
Ø 明确目标,确定分析思路
Ø 收集数据,寻找分析素材
Ø 整理数据,确保数据质量
Ø 分析数据,寻找业务答案
Ø 呈现数据,解读业务规律
Ø 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)
Ø 寻找正确的客户
Ø 匹配正确的产品
Ø 确定合理的价格
Ø 通过合适的渠道
Ø 采用合适的方式
Ø 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
Ø 现状分析:通过企业运营指标来发现规律及短板
Ø 原因分析:查找数据相关性,探寻目标影响因素
Ø 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
Ø 描述性分析法(对比/分组/结构/趋势/交叉…)
Ø 相关性分析法(相关/方差/卡方…)
Ø 预测性分析法(回归/时序/决策树/神经网络…)
Ø 专题性分析法(聚类/关联/RFM模型/…)
3、 统计分析基础
Ø 统计分析两大关键要素(类别、指标)
Ø 统计分析的操作模式(类别à指标)
Ø 统计分析三个操作步骤(统计、画图、解读)
Ø 透视表的三个组成部分
4、 常用的描述性指标
Ø 集中程度:均值、中位数、众数
Ø 离散程度:极差、方差/标准差、IQR
Ø 分布形态:偏度、峰度
5、 基本分析方法及其适用场景
Ø 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
Ø 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)
Ø 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
Ø 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
Ø 交叉分析(从多个维度的数据指标分析)
演练:用户性别+地域分布分析
演练:不同客户的产品偏好分析
演练:不同学历用户的套餐偏好分析
演练:银行用户的违约影响因素分析培训师介绍:
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)。在华为工作十年,五项国家专利,在华为工作期间获得华为数项奖项,曾在英国、日本、荷兰和比利时等海外市场做项目,对大数据有深入的研究。
傅老师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。
1、让决策更科学:将大数据应用于运营决策,用大数据探索领域发展规律和行业发展趋势,有效分析用户需求,并预测用户行为,最终实现市场变化预测,提升企业科学决策能力。
2、让管理更高效:将大数据应用于企业管理,用大数据呈现企业整体运营情况,诊断企业管理问题和风险,全面理解组织、产品、人员、营销、财务等要素间的相关性,实现企业资源的最优化配置,提升企业管理效率。
3、让营销更精准:将大数据应用于市场营销,解决营销中的用户群细分和品牌定位,客户价值评估,产品设计优化,产品最优定价等实际问题,实现精准营销和精准推荐,以最小的营销成本实现最大化的营销效果。
傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网、政府等领域。
傅老师的课程最大特色:实战性强!“围绕业务问题 搭建分析框架 运用分析方法 建立分析模型 熟悉分析工具 形成业务策略”。以商业问题为起点,基于实际的业务应用场景(明确目的),搭建全面系统的业务框架和分析维度(分析思路),选择最合适的方法(分析方法),深入浅出的理论讲解(分析模型),使用简单实用的工具操作(分析工具),对分析结果进行有效的解读(数据可视化),最终形成具体的业务建议,实现业务分析/数据分析的闭环。
应用类:
《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》
《市场营销大数据分析实战培训》
《大数据建模与模型优化实战培训》
《大数据分析与挖掘之SPSS工具入门与提高》
《大数据分析与挖掘之Modeler工具入门与提高培训》
《金融行业风险预测模型实战培训》
理论/认知/策略类:
《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》
技术类:
《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》
本课程名称: 数说营销大数据营销实战培训
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