數說營銷——大數據營銷實戰(zhàn)培訓（北京，7月23-24日）
【舉辦單位】北京曼頓培訓網 www.mdpxb.com
【咨詢電話】4006820825 010-56133998 13810210257
【培訓日期】廣州，2020年7月16-17日；北京，2020年7月23-24日
【培訓地點】廣州、北京
【培訓對象】系統(tǒng)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】
了解大數據營銷內容，掌握大數據在營銷中的應用。
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。
熟悉數據分析/挖掘的基本過程，掌握常用的數據挖掘方法。
熟悉Excel數據分析工具，能夠利用Excel和SPSS軟件解決實際的營銷問題（比如定價/因素影響/預測/客戶需求/客戶價值/市場細分等）。

【課程目標】
本課程從實際的市場營銷問題出發(fā)，構建數據分析與數據挖掘模型，以解決實際的商業(yè)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(xiàn)精準營銷，幫助市場營銷團隊深入理解業(yè)務運作，支持業(yè)務策略制定以及運營決策。
本課程突出數據分析的實際應用，結合行業(yè)的典型應用特點，圍繞實際的商業(yè)問題，進行大數據的分析與挖掘，介紹常用的模型，以及模型適用場景，通過演練操作，以達到提升學員對營銷數據的分析以及對數據模型的深入理解。

【課程大綱】
第一模塊：大數據實現(xiàn)精準營銷
傳統(tǒng)營銷的困境與挑戰(zhàn)
營銷理論的變革（4P4CnPnC）
大數據引領傳統(tǒng)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
……
大數據營銷的基石：用戶畫像
客戶生存周期中的大數據應用
演練：如何用大數據來支撐手機精準營銷項目
第二模塊：大數據基礎-數據思維
問題：大數據的核心價值是什么？大數據是怎樣用于業(yè)務決策？
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(fā)展和變化規(guī)律的工具
大數據價值實現(xiàn)的三個關鍵環(huán)節(jié)
業(yè)務數據化
數據信息化
信息策略化
案例：喜歡賺“差價”的營業(yè)員（用數據管理來識別）
從案例看數據信息化
用趨勢圖來探索產品銷量規(guī)律
從谷歌的GFT產品探索用戶需求變化
從美國總統(tǒng)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
數據分析的三大作用
數據分析的三大類別
數據分析需要什么樣的能力
懂業(yè)務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)
第三模塊：大數據基礎-分析過程
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(yè)務問題
確定分析思路：分解業(yè)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(qū)
演練：如何用大數據來支撐手機精準營銷項目
第四模塊：用戶行為分析—方法篇
問題：數據分析有什么方法可依不同的方法適用解決什么樣的問題？
大數據精準營銷的前提：用戶行為分析
數據分析方法的層次
基本分析法（對比/分組/結構/趨勢/…）
綜合分析法（交叉/綜合評價/杜邦/漏斗/…）
高級分析法（相關/方差/驗證/回歸/時序/…）
數據挖掘法（聚類/分類/關聯(lián)/RFM模型/…）
統(tǒng)計分析常用指標
計數、求和、百分比（增跌幅）
集中程度：均值、中位數、眾數
離散程度：極差、方差/標準差、IQR
分布形態(tài)：偏度、峰度
基本分析方法及其適用場景
對比分析（查看數據差距）
演練：尋找用戶的地域分布規(guī)律
演練：尋找公司主打產品
演練：用數據來探索增量不增收困境的解決方案
案例：銀行ATM柜員機現(xiàn)金管理分析（銀行）
分組分析（查看數據分布）
案例：排班后面隱藏的貓膩
案例：通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估
演練：銀行用戶消費層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽電話效率分析（呼叫中心）
演練：客服中心科學排班人數需求分析（客服中心）
演練：客戶年齡分布/消費分布分析
結構分析（評估事物構成）
案例：用戶市場占比結構分析
案例：物流費用占比結構分析（物流）
案例：中移動用戶群動態(tài)結構分析
演練：用戶結構/收入結構/產品結構的分析
趨勢分析（發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律）
案例：破解零售店銷售規(guī)律
案例：手機銷量的淡旺季分析
演練：發(fā)現(xiàn)產品銷售的時間規(guī)律
交叉分析（多維數據分析）
演練：用戶性別+地域分布分析
演練：不同區(qū)域的產品偏好分析
演練：不同教育水平的業(yè)務套餐偏好分析
綜合分析方法及其適用場景
綜合評價法（多維指標歸一）
案例：南京丈母娘選女婿分析表格
演練：人才選拔評價分析（HR）
杜邦分析法（關鍵因素分析-財務數據分析）
案例：運營商市場占有率分析（通信）
案例：服務水平提升分析（呼叫中心）
演戲：提升銷量的銷售策略分析（零售商/電商）
漏斗分析法（關鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉化率分析）
案例：電商產品銷售流程優(yōu)化與策略分析（電商）
演練：營業(yè)廳終端銷售流程分析（電信）
演練：銀行業(yè)務辦理流程優(yōu)化分析（銀行）
矩陣分析法（產品策略分析-象限圖分析法）
案例：工作安排評估
案例：HR人員考核與管理
案例：波士頓產品策略分析
最合適的分析方法才是硬道理。
第五模塊：用戶行為分析—思路篇
問題：數據分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏？
常用分析思路模型
用戶行為分析（5W2H分析思路）
WHY：原因
WHAT：產品
WHO：客戶
WHEN：時間
WHERE：區(qū)域/渠道
HOW：支付方式
HOW MUCH：價格
案例討論：結合公司情況，搭建用戶消費習慣的分析框架（5W2H）
第六模塊：影響因素分析
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？
影響風險控制的關鍵因素有哪些？如何判斷？
影響因素分析的常見方法
相關分析（因素影響的相關性分析，相關程度計算）
相關系數
解讀相關系數
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
方差分析（影響關鍵因素分析，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：終端陳列位置對銷量的影響分析
案例：廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析
列聯(lián)分析（影響關鍵因素分析）
交叉表與列聯(lián)表
卡方檢驗的原理
案例：套餐類型與客戶流失是否有關系？
案例：學歷與套餐偏好的關系分析
第七模塊：產品銷量預測
營銷問題：如何預測未來的產品銷量？如果產品跟隨季節(jié)性變動，該如何預測？新產品上市，如果評估銷量上限及銷售增速？
銷量預測與市場預測模型介紹
時序預測
回歸模型
回歸分析/回歸預測
問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？
回歸分析簡介
回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
得到回歸方程的常用工具
散點圖+趨勢線
線性回歸工具
規(guī)劃求解工具
演練：散點圖找營銷費用與銷售額的關系（一元回歸）
線性回歸分析的五個步驟
演練：營銷費用、辦公費用與銷售額的關系（線性回歸）
解讀線性回歸分析結果的技巧
定性描述：正相關/負相關
定量描述：自變量變化導致因變量的變化程度
回歸預測模型質量
評估指標：判定系數R^2、
如何選擇最佳回歸模型
演練：如何選擇最佳的回歸預測模型（一元曲線回歸）
預測值準確性評估
MAD、MSE/RMSE、MAPE等
演練：如何選擇最佳的回歸預測模型（一元曲線回歸）
帶分類變量的回歸預測
演練：汽車季度銷量預測
演練：工齡、性別與終端銷量的關系
演練：如何評估銷售目標與資源配置（營業(yè)廳）
時序預測模型
第八模塊：客戶行為預測
問題：如何評估客戶購買產品的可能性？如何預測客戶的購買行為？如何提取某類客戶的典型特征？如何向客戶精準推薦產品或業(yè)務？
分類模型概述
常見分類預測模型
邏輯回歸模型
邏輯回歸模型原理及適用場景
邏輯回歸的種類
二項邏輯回歸
多項邏輯回歸
如何解讀邏輯回歸方程
帶分類自變量的邏輯回歸分析
多元邏輯回歸
案例：如何評估用戶是否會購買某產品（二元邏輯回歸）
案例：多品牌選擇模型分析（多元邏輯回歸）
分類決策樹
問題：如何預測客戶行為？如何識別潛在客戶？
風控：如何識別欠貸者的特征，以及預測欠貸概率？
客戶保有：如何識別流失客戶特征，以及預測客戶流失概率？
決策樹分類簡介
案例：美國零售商（Target）如何預測少女懷孕
演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貸者的特征
如何評估分類性能？如何選擇最優(yōu)分類模型？
案例：商場酸奶購買用戶特征提取
案例：客戶流失預警與客戶挽留
案例：識別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
案例：識別電信詐騙者嘴臉，讓通信更安全
結束：課程總結與問題答疑。

【講師介紹】
傅老師，曼頓培訓網(www.mdpxb.com)資深講師。
背景經歷
KNX培訓師、顧問
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，五篇國家專利，在華為工作期間獲得華為數項獎項，在英國、日本、荷蘭等國家做項目
專注于大數據分析與挖掘等應用技術，以及大數據系統(tǒng)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(yè)及商業(yè)領域，解決行業(yè)實際的問題。將大數據應用于運營決策，幫助企業(yè)提升運營決策能力應用于市場營銷，通過大數據營銷，解決營銷中的用戶群細分，產品設計優(yōu)化，產品最優(yōu)定價，精準營銷，精準推薦等實際問題，提升營銷效果，節(jié)省營銷費用，以及市場預測、用戶行為預測等

擅長領域
《大數據分析與數據挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)》《“數”說營銷----大數據營銷實戰(zhàn)與沙盤》《大數據建模與模型優(yōu)化實戰(zhàn)培訓》
《大數據產業(yè)現(xiàn)狀及應用創(chuàng)新》《大數據戰(zhàn)略與商業(yè)變革》《大數據時代的精準營銷》
《Hadoop大數據解決方案開發(fā)技術基礎培訓》《大數據分析與挖掘之Python開發(fā)實戰(zhàn)》
服務客戶
華為、富士康、平安集團、中國銀行、招商銀行、光大銀行、中信銀行、交通銀行、廣電銀通、西部航空、海南航空、中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、西部航空、安能物流、廣州地鐵、富維江森、東風日產、神南礦業(yè)、公交集團、廣州稅務、良品鋪子等單位和公司。

【費用及報名】
1、費用：培訓費5800元（含培訓費、講義費）；如需食宿，會務組可統(tǒng)一安排,費用自理。
2、報名咨詢：4006820825 010-56133998 56028090 13810210257 鮑老師
3、報名流程：電話登記-->填寫報名表-->發(fā)出培訓確認函
4、備注：如課程已過期，請訪問我們的網站，查詢最新課程
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