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上海威才企業(yè)管理咨詢有限公司
注:本課程可針對企業(yè)需求,提供內(nèi)訓(xùn)服務(wù),歡迎咨詢!
隨著社會經(jīng)濟發(fā)展和企業(yè)信息化水平的提高,企業(yè)在營銷過程中會接觸到大量的內(nèi)外部數(shù)據(jù),分析和挖掘企業(yè)營銷數(shù)據(jù),對于洞察企業(yè)內(nèi)外部態(tài)勢、制定有效的有針對性的營銷策略等有著極強的指導(dǎo)意義。
本課程首先介紹數(shù)據(jù)分析的相關(guān)基礎(chǔ),然后介紹如何提升數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)分析的常見問題以及基本分析思路,為后續(xù)分析工作打好基礎(chǔ)。隨后介紹數(shù)據(jù)描述、異常值分析、相關(guān)分析、聚類、客戶畫像、關(guān)聯(lián)分析等重要數(shù)據(jù)分析工具和模型。
本課程內(nèi)容豐富,貼近實戰(zhàn),所選擇的分析工具、模型均為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域常用的成熟的分析模型算法。有理論有案例有實際操作,落地性強,能夠較好地提高學(xué)員的數(shù)據(jù)分析和挖掘能力。全部案例均采用Excel 2007/2010/2013、數(shù)據(jù)分析插件進行講解。
1. 了解數(shù)據(jù)分析的整體步驟;
2. 掌握數(shù)據(jù)分析能力的提升路徑;
3. 掌握營銷數(shù)據(jù)分析的思路和方法;
4. 掌握營銷數(shù)據(jù)挖掘的模型及其應(yīng)用。
1. 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
(1)分析目標
包括數(shù)據(jù)整體狀況分析、異動分析、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)間邏輯關(guān)系分析、數(shù)據(jù)預(yù)測等。
(2)分析步驟
包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、報表制作、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、圖形呈現(xiàn)、形成策劃案等6個步驟。
2. 數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)邏輯
(1)數(shù)據(jù)分析能力
包括業(yè)務(wù)理解能力、邏輯思辨能力、需求轉(zhuǎn)換能力、統(tǒng)計分析挖掘工具的掌握等方面。
(2)常見業(yè)務(wù)邏輯
a) 如何對數(shù)據(jù)特征進行描述?
b) 我的業(yè)務(wù)的特征是啥樣的?
c) 如何結(jié)合營銷現(xiàn)狀判斷數(shù)據(jù)中的異常值?
d) A數(shù)據(jù)和B數(shù)據(jù)之間有關(guān)系嗎?如果有關(guān)系,關(guān)系是怎樣的?
e) 如果數(shù)據(jù)之間有影響,有沒有重要程度的差異?
f) 數(shù)據(jù)和指標如何分組?
g) 如果影響指標比較多,如何處理?
h) 我想知道數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系,如何處理?
i) 如何考慮A事件對B事件的邊際貢獻率?
(3)分析思路
a) 標識分析法
b) 排序分析法
c) 對比分析法
d) 分組分析法
e) 回歸分析法
f) 交叉分析法
g) 假設(shè)分析法
h) 趨勢分析法
i) 二八分析法
j) 客戶畫像分析法
3. 數(shù)據(jù)描述
數(shù)據(jù)描述指對銷售數(shù)據(jù)進行描述統(tǒng)計,采用多種指標和方法揭示數(shù)據(jù)的概況,為后續(xù)分析做好準備工作。描述的指標有求和、計數(shù)、平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差(標準差)、變異系數(shù)、峰度、偏度、占比、累計占比、同比、環(huán)比等。
(1)細分市場的量價目測分析
(2)數(shù)據(jù)的七個百分比
(3)營銷數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計
(4)多列對比
這是應(yīng)培訓(xùn)學(xué)員的要求所做的多列對比的小工具,非常方便,可以一次性地輸出多列之間平均值、總數(shù)、中位數(shù)、變異系數(shù)、二八系數(shù)等的對比。
4. 相關(guān)分析
(1)相關(guān)分析原理
(2)EXCEL“數(shù)據(jù)分析”模塊安裝及介紹
(3)操作及輸出說明
(4)相關(guān)分析在營銷數(shù)據(jù)分析中的作用
案例:上海某公路物流企業(yè)分析其營銷指標間關(guān)系
5. 聚類-客戶細分
單獨一個數(shù)據(jù),往往因為數(shù)據(jù)異?;蛘吲既恍缘仍颍瑥膩砗茈y發(fā)現(xiàn)明顯的結(jié)論,分組不僅僅讓分析變得簡單,而且能夠發(fā)現(xiàn)簡單對比所無法獲得的結(jié)論。
(1)單指標的分類
(2)多指標的分類
多指標的分組,可以用來做數(shù)據(jù)的細分等,采用聚類實現(xiàn)。
案例討論:最佳聚類分類總數(shù)的確定
6. 關(guān)聯(lián)分析
關(guān)聯(lián)分析可以分析數(shù)據(jù)中的某些特征同時出現(xiàn)以及次序出現(xiàn)的概率,其輸出的結(jié)果經(jīng)常用來做捆綁銷售,例如客戶購買了A產(chǎn)品之后是否購買了產(chǎn)品B。關(guān)聯(lián)分析通常用來分析多品類、多購買頻次的營銷數(shù)據(jù)分析,其結(jié)論可以用來捆綁銷售、銷售推薦等方面
(1)相關(guān)概念
支持度、置信度、提升度
(2)關(guān)聯(lián)分析算法的使用
7. 客戶畫像
客戶畫像是目前營銷數(shù)據(jù)分析的熱點問題之一,4S店的銷售人員希望通過數(shù)據(jù)分析得到其客戶的特征是什么,網(wǎng)店的經(jīng)營者希望知道哪些特征組合的客戶在投訴他們。
(1)算法描述
(2)算法執(zhí)行和輸出
(3)正邏輯和反邏輯數(shù)據(jù)的討論
案例:某網(wǎng)店利用數(shù)據(jù)分析影響客戶購買的特征
紀老師
背景經(jīng)歷:
大連理工大學(xué)計算機系,復(fù)旦大學(xué)MBA。長期從事數(shù)據(jù)分析、市場調(diào)查、Excel等方面的培訓(xùn)工作
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