大數(shù)據(jù)時代的營銷數(shù)據(jù)分析技能--用數(shù)字說話 李鋒

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大數(shù)據(jù)時代的營銷數(shù)據(jù)分析技能--用數(shù)字說話 李鋒詳細內(nèi)容

大數(shù)據(jù)時代的營銷數(shù)據(jù)分析技能--用數(shù)字說話 李鋒

一、大數(shù)據(jù)時代概述

“大數(shù)據(jù)”火了，但是大數(shù)據(jù)的應用已經(jīng)有十幾年的歷史了，本節(jié)告訴你大數(shù)據(jù)是什么。

1. 大數(shù)據(jù)的應用歷史

2. 大數(shù)據(jù)的全景視圖

3. 熱門的大數(shù)據(jù)工具有哪些

4. 企業(yè)的市場和營銷部門應該具備哪些大數(shù)據(jù)的技能？

5. CRISP方法論

案例演練：空降經(jīng)理的煩惱，您來親身體驗一下數(shù)據(jù)分析的過程

二、銀行業(yè)未來發(fā)展定位及趨勢分析

1、中國銀行業(yè)發(fā)展新紀元

2、大數(shù)據(jù)時代對銀行傳統(tǒng)運營模式的顛覆

3、轉(zhuǎn)型探索時期客戶對銀行網(wǎng)點的新期望

4、銀行網(wǎng)點競爭力提升思考

三、構(gòu)建企業(yè)的分析體系

本節(jié)介紹如何在企業(yè)內(nèi)部實施大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)的營銷動作

1. 大數(shù)據(jù)如何與企業(yè)的營銷結(jié)合

a) 營銷動作和大數(shù)據(jù)的結(jié)合

b) 崗位的設置和技能要求

2. 分析模型的設計、實施工具

a) SPSS Clementine簡介

b) SAS簡介

c) SQL Analysis簡介

d) Excel控件簡介

3. 數(shù)據(jù)的收集和準備

a) 數(shù)據(jù)的來源

b) 原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務數(shù)據(jù)

四、基于關鍵指標的分析方法

指標分析是一種快速的企業(yè)績效分析手段，是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標， 本節(jié)介紹如何**指標構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。

1. 案例思考：從一張報表說起

2. 傳統(tǒng)的基于績效考核指標分析的缺陷

3. 把KPI指標和管理理念相結(jié)合，搭建分析模型分析營銷狀況

4. 案例解析：

a) 競爭力分析模型

b) 利潤分析模型

五、時間序列分析

時間序列分析的目的是掌握銷售過程中出現(xiàn)的趨勢、規(guī)律，優(yōu)化產(chǎn)品組合和銷售管理。

1. 時間序列規(guī)律的三個方面

2. 如何識別周期，認識同比的風險

3. 趨勢如何分析

4. 案例解析

a) 數(shù)據(jù)周期分析

b) 產(chǎn)品風險預測

5. 一元回歸分析

a) 案例：行業(yè)趨勢分析

六、競爭的量化分析方法簡介

1. 宏觀的行業(yè)競爭力分析矩陣

2. 數(shù)據(jù)來源：根據(jù)市場競爭的四個層次確定

3. 競爭的敏感性分析

4. 銀行產(chǎn)品的品牌轉(zhuǎn)換矩陣

5. 媒體影響的量化研究

七、常用的統(tǒng)計學分析算法簡介

數(shù)據(jù)分析不是空洞理論，還需要有科學的技術(shù)手段和方法，本節(jié)演示常見的數(shù)據(jù)分析算法。

1. 協(xié)助客戶分類：聚類分析

2. 識別客戶響應

a) 類神經(jīng)網(wǎng)絡

b) 決策樹

c) 邏輯斯蒂回歸

3. 時間序列預測

a) ARIMA

b) 指數(shù)平滑

八、商業(yè)預測技術(shù)

預測是企業(yè)重要的決策依據(jù)，本節(jié)演示如何結(jié)合統(tǒng)計學算法構(gòu)造一個成熟的預測模型。

1. 預測責任者與支持者

2. 預測的組織流程

3. 不同的預測模型各自的優(yōu)缺點

4. 水平和趨勢模型

5. 季節(jié)模型

6. 如何評估預測的偏差

九、數(shù)據(jù)挖掘

無差別的大眾媒體營銷已經(jīng)無法滿足零和的市場環(huán)境下的競爭要求。精確營銷是現(xiàn)在及未來的發(fā)展方向，精確營銷的基礎是精確的客戶定位，本節(jié)**案例演示來說明如何進行客戶的響應分析。

1. 精確營銷與客戶細分

2. 客戶細分的價值

3. 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的細分

4. 基于決策樹的案例解析

5. 結(jié)果的應用

 

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