企業管理培訓分類導航
企業管理培訓公開課計劃
企業培訓公開課日歷
2024年
市場營銷培訓公開課
市場營銷培訓內訓課程
熱門企業管理培訓關鍵字
“數”說營銷-大數據挖掘與營銷應用
【課程編號】:MKT045288
“數”說營銷-大數據挖掘與營銷應用
【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版
【所屬類別】:市場營銷培訓
【時間安排】:2025年09月26日 到 2025年09月27日4800元/人
2024年11月01日 到 2024年11月02日4800元/人
2024年10月11日 到 2024年10月12日4800元/人
【授課城市】:深圳
【課程說明】:如有需求,我們可以提供“數”說營銷-大數據挖掘與營銷應用相關內訓
【課程關鍵字】:深圳大數據挖掘培訓,深圳大數據營銷培訓
我要報名
咨詢電話: | |
手 機: | 郵箱: |
課程介紹
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——
如何探索數據的模式?
如何尋找數據間的相關性?
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。
培訓受眾:
系統支撐、市場營銷部、運營分析部相關技術及應用人員
課程收益:
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
5、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
傅老師
華為大數據專家 傅一航
實戰經驗
曾在華為工作10年,近十年以來一直從事通信行業的研究與分析,對通信行業的市場態勢、客戶行為、服務效果以及運營分析等方面有深入的接觸和研究,特別是針對大數據、4G及LTE標準發展,無線網絡演進,網絡融合,市場發展及業務應用分析,在業務應用領域投入了更多的精力,積累了相當的知識和見解。
專業背景
傅老師專注于大數據分析、大數據挖掘等應用技術,及大數據系統解決方案,以及將大數據的數據分析、數據建模、數據挖掘應用于行業及商業領域,解決行業實際的問題。
主講課程
“數”說營銷-大數據挖掘與營銷應用、大數據產業現狀及應用創新、Hadoop大數據解決方案開發技術基礎培訓、數據分析與數據挖掘應用高級培訓、大數據時代的精準營銷。
服務客戶
華為技術有限公司、平安集團、安能物流、中國移動、中國聯通、中國電信、西部航空、富士康、光大銀行、招商銀行……