“數(shù)”說營銷 -----大數(shù)據(jù)挖掘與營銷應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

  培訓(xùn)講師：傅一航

講師背景：
傅一航，華為系大數(shù)據(jù)專家。傅一航，男，計(jì)算機(jī)軟件與理論碩士研究生（研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎）。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(xiàng)獎(jiǎng)項(xiàng)，曾在英國、日本、荷蘭等國家做項(xiàng)目，對(duì)大數(shù)據(jù)有深入的研究。傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與 詳細(xì)>>

傅一航
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“數(shù)”說營銷 -----大數(shù)據(jù)挖掘與營銷應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)詳細(xì)內(nèi)容

“數(shù)”說營銷 -----大數(shù)據(jù)挖掘與營銷應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

【課程大綱】

**部分、大數(shù)據(jù)營銷的概述

1、 大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來對(duì)傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)

2、 大數(shù)據(jù)營銷的特點(diǎn)

? 時(shí)效性

? 個(gè)性化

? 關(guān)聯(lián)性

3、 大數(shù)據(jù)時(shí)代的新營銷模式

? 如何選擇互聯(lián)網(wǎng)的營銷模式——微博營銷、網(wǎng)頁營銷等

? 客戶關(guān)系管理CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”

? 精確營銷——裝上了GPS，實(shí)現(xiàn)“精確打擊”

4、 如何在海量數(shù)據(jù)中整合數(shù)據(jù)，形成你對(duì)消費(fèi)者的獨(dú)特洞察力

? 客戶的群體特征——“人以群分”，找準(zhǔn)你的準(zhǔn)客戶

? 大數(shù)據(jù)用戶畫像——互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代不再“是否是狗”

5、 如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺(tái)，拓展?fàn)I銷渠道，提高營銷效率

? 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代渠道分類

? 如果進(jìn)行廣告的精確投放——廣告受眾分析

? 如何實(shí)現(xiàn)營銷效果的驗(yàn)證——找到適合你的營銷方式

6、 如何提升你的客戶粘性

? 評(píng)估你的客戶價(jià)值——讓營銷策略更豐富

? 如何建立客戶響應(yīng)模型——讓你的促銷更有效，增加回頭客

? 精準(zhǔn)推薦——讓你的銷量再創(chuàng)新高

7、 客戶生存周期中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

8、 數(shù)據(jù)分析與挖掘在通信行業(yè)的應(yīng)用

? 客戶市場細(xì)分與精準(zhǔn)營銷

? 客戶流失預(yù)警與客戶挽留

? 產(chǎn)品交叉銷售與套餐捆綁

? 營銷效果評(píng)估與廣告投放

? 客戶價(jià)值評(píng)估與忠誠度

? 銷售趨勢分析與銷售預(yù)測

? 客戶滿意度分析與影響因素


第二部分：數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇：流程、數(shù)據(jù)建模、工具操作

1、 數(shù)據(jù)分析VS數(shù)據(jù)挖掘

2、 數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISP-DM）

? 商業(yè)理解

? 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

? 數(shù)據(jù)理解

? 模型建立

? 模型評(píng)估

? 模型應(yīng)用

案例：客戶匹配度建模，找到你的準(zhǔn)客戶

案例：4G終端營銷分析


第三部分：參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)

1、 如何選擇合適的營銷方式

? 各營銷渠道的用戶特征分析

? 促銷方式有效性檢驗(yàn)

? 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)原理介紹

案例演練：通信行業(yè)ARPU值評(píng)估分析

案例演練：營銷效果評(píng)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(guān)鍵因素？比如，產(chǎn)品在貨架上的位置是否對(duì)銷量有影響？價(jià)格和廣告開銷是如何影響銷量的？

1、 相關(guān)分析（因素影響的相關(guān)性分析，相關(guān)程度計(jì)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(fèi)用與銷售金額的相關(guān)分析

案例演練：家庭生活開支的相關(guān)分析

2、 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(duì)銷量的影響分析

案例：廣告形式、地區(qū)對(duì)銷量的影響因素分析


第四部分： 銷售預(yù)測分析

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(dòng)，該如何預(yù)測？

1、 銷量預(yù)測與市場預(yù)測——讓你看得更遠(yuǎn)

2、 回歸模型

? 回歸模型用于因素影響判斷

? 回歸模型原理及適用場景

? 解讀回歸方程的含義

案例：讓你的營銷費(fèi)用預(yù)算更準(zhǔn)確

3、 尋找**擬合線來判斷和預(yù)測

? 如何判斷預(yù)測的準(zhǔn)確性

? 回歸顯著性檢驗(yàn)

? 擬合程度衡量

? 自變量顯著性檢驗(yàn)

? 殘差與異常值排除

? 采用驗(yàn)證集檢驗(yàn)預(yù)測準(zhǔn)確性

案例：季節(jié)性銷量預(yù)測分析

案例：工齡、性別與銷量的關(guān)系分析

4、 基于時(shí)間的預(yù)測與時(shí)序分析

? 移動(dòng)平均

? 指數(shù)平滑模型

案例演練：電視機(jī)銷量預(yù)測分析

案例演練：上海證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析

5、 季節(jié)性預(yù)測模型

? 季節(jié)性回歸模型的參數(shù)

? 常用季節(jié)性預(yù)測模型（相加、相乘）

案例：美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析

案例：產(chǎn)品銷售季節(jié)性趨勢預(yù)測分析


第五部分： 客戶需求分析

營銷問題：如何評(píng)估客戶購買產(chǎn)品的可能性？或者說，影響客戶購買意向的產(chǎn)品關(guān)鍵特性是什么？

1、 邏輯回歸模型

? 邏輯回歸模型原理及適用場景

? 評(píng)估客戶購買產(chǎn)品的概率

案例：雜志社訂閱模型

2、 關(guān)聯(lián)分析

? 如何制定套餐，實(shí)現(xiàn)交叉/捆綁銷售

? 產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析模型原理（Association）

案例：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)化


第六部分：客戶價(jià)值分析

營銷問題：如何評(píng)估客戶的價(jià)值？不同的價(jià)值客戶有何區(qū)別對(duì)待？

1、 RFM模型（客戶價(jià)值評(píng)估）

? RFM模型，更深入了解你的客戶價(jià)值

? RFM模型與市場策略

? RFM模型與活躍度

案例：淘寶客戶價(jià)值評(píng)估與促銷名單


第七部分：市場細(xì)分分析

營銷問題：如何對(duì)市場進(jìn)行細(xì)分？如何提取客戶特征，從而對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行市場定位？

1、 聚類分析

? 如何更好的了解客戶群體和市場細(xì)分

? 如何識(shí)別客戶群體特征

? 確定聚類的適當(dāng)數(shù)量

案例：新產(chǎn)品試銷地點(diǎn)（城市）選擇

案例：小康指數(shù)劃分，讓數(shù)據(jù)自動(dòng)聚類

案例：裁判標(biāo)準(zhǔn)一致性分析，避免“黑哨”

案例：商場服務(wù)獎(jiǎng)項(xiàng)評(píng)選

2、 分類決策樹

? 如何選擇節(jié)點(diǎn)構(gòu)建決策樹

? 決策樹分析過程

? 如何提取客戶特征

案例：商場酸奶購買用戶特征提取

案例：電信運(yùn)營商客戶流失預(yù)警與客戶挽留

案例：識(shí)別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款

案例：識(shí)別電信詐騙者嘴臉，讓通信更安全


實(shí)戰(zhàn)1：電信客戶流失預(yù)警與客戶挽留

實(shí)戰(zhàn)2：終端生命周期曲線與終端銷售**時(shí)機(jī)


結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。


 

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