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大數據分析與應用

【課程編號】:MKT037808

【課程名稱】:

大數據分析與應用

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:職業技能培訓

【時間安排】:2025年03月04日 到 2025年03月04日3800元/人

2024年12月03日 到 2024年12月03日3800元/人

2024年08月23日 到 2024年08月23日3800元/人

【授課城市】:上海

【課程說明】:如有需求,我們可以提供大數據分析與應用相關內訓

【課程關鍵字】:上海大數據分析培訓

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課程介紹

大數據時代已經來臨,大數據戰略已經上升到國家意志,擁有大數據的規模和利用大數據的能力已經成為國家競爭力的一種體現,大數據的重要性已經毋庸置疑。

本課程從實際的市場營銷問題出發,了解大數據在市場營銷領域的價值以及應用。并對大數據分析與挖掘技術進行了介紹,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,實現業務賦能精準營銷,幫助團隊深入理解業務運作,支持業務策略制定以及營銷決策。

課程收益

知曉大數據的核心理念,以及在各領域中的應用價值

熟悉數據分析的標準過程,知曉大數據在營銷中的應用原理

能夠利用營銷理念來展開大數據分析

課程對象

中高層管理者

市場營銷策劃、人力資源管理從業者

課程大綱

第一模塊大數據的核心理念

大數據時代:你缺的不是一堆方法,而是大數據思維

大數據是探索事物發展和變化規律的工具

大數據的核心能力

發現業務運行規律及問題

探索業務未來發展趨勢

從案例看大數據的核心本質

用趨勢圖來探索產品銷量規律

從谷歌的 GFT 產品探索用戶需求變化

從美國總統競選看大數據對選民行為進行分析

從大數據炒股看大數據如何探索因素的相關性

認識大數據分析

什么是數據分析

數據分析的三大作用

常用分析的三大類別

案例:喜歡賺“差價”的營業員(用數據管理來識別)

數據分析需要什么樣的能力

懂業務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現

大數據應用系統的四層結構

數據基礎層、數據模型層、業務模型層、業務應用層

大數據分析的兩大核心理念

第二模塊分析數據,讓大數據賦能業務

賦能業務實現精準營銷的幾個關鍵

精準的定位

精確的信息

精準的投放

精細的管理

數據分析的六步曲

步驟 1:明確目的——理清思路

確定分析目的:要解決什么樣的業務問題

確定分析思路:分解業務問題,構建分析框架

步驟 2:數據收集——理清思路

明確收集數據范圍

確定收集來源

確定收集方法

步驟 3:數據預處理——尋找答案

數據質量評估

數據清洗、數據處理和變量處理

探索性分析

步驟 4:數據分析——尋找答案

選擇合適的分析方法

構建合適的分析模型

選擇合適的分析工具

步驟 5:數據展示——觀點表達

選擇恰當的圖表

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

完整的報告結構

數據分析的三大誤區

演練:如何用大數據來支撐手機精準營銷項目

第三模塊大數據應用概述

大數據在行業中的常見應用

大數據+保險

大數據+金融

大數據+旅游

大數據+零售

傳統營銷的困境

營銷理論的變革

第一代:4P 理論

第二代:4C 理論

第三代:nPnC 理論

大數據營銷引領傳統營銷

大數據在營銷中的典型應用

市場定位與客戶細分

客戶需求與產品設計

精準廣告與精準推薦

用戶行為與特征分析

大數據營銷的基石:用戶畫像

大數據營銷在整個營銷體系的應用

第四模塊大數據應用案例

從客戶生存周期看大數據營銷

如何尋找影響因素?

案例:決定客戶選擇產品的關鍵因素是什么?

如何尋找目標客戶(用戶匹配模型)

案例:雜志社去哪里尋找訂閱用戶

如何進行精準廣告投放(利用響應模型優化)?

案例:宜家 IKE 如何實現產品手冊的精準發送

如何實現客戶群劃分(聚類)?

案例:找到汽車行業的細分客戶群

案例:寶潔公司實現多層次客戶的產品試銷

如何預測客戶行為(分類預測),實現精準推薦?

案例:如何評估客戶是否會購買汽車?

案例:如何評估客戶會選擇哪個品牌的汽車?

案例:銀行構建欠貸用戶模型,實現風險控制

案例:保險欺詐監測模型

如何實現產品的交叉銷售?

案例:沃爾瑪通過交叉銷售,促進產品銷量提升

案例:如何推薦汽車附加產品?

如何預測產品銷量/銷售金額

案例:如何評估 iPad 的銷量上限及銷量增速拐點?

案例:美國 AL 航空公司的里程數預測

案例:菜鳥物流如何提升物流速度

如何實現產品最優定價?

案例:零售商如何選擇產品定價策略?

如何進行產品設計與優化?

案例:從銷量看出客戶主要關注產品的哪些功能和特性?

傅老師

華為系大數據專家; 計算機軟件與理論碩士研究生(研究方向:數據挖掘、搜索引擎); 曾在華為工作十年,五項國家專利,在華為工作期間獲得華為數項獎項,曾在英國、日本、荷蘭和比利時等海外市場做項目; 專注于大數據分析與挖掘、機器學習等應用技術,以及大數據系統部署解決方案。旨在將大數據的數據分析、數據挖掘、數據建模應用于行業及商業領域,解決行業實際的問題。

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