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市場營銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘

學(xué)習(xí)費用: 2800.00元/人 主講老師: 紀先生
開課時間: 2021-11-17 課時安排: 1天
開課地點: 廣東 廣州市
課程報名: 隋老師 (微信同號)
課程對象: 營銷副總、營銷總監(jiān)、市場部經(jīng)理、營銷人員、市場研究人員等。
課程簡介: 市場營銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘課程,旨在本課程內(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Excel2007/2010/2013、數(shù)據(jù)分析插件進行講解。
課程分類: 領(lǐng)導(dǎo)力 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務(wù)稅務(wù) | 戰(zhàn)略管理 | 薪酬績效 | 職業(yè)素養(yǎng) | 經(jīng)理人 | 生產(chǎn)管理 | 采購管理 | 質(zhì)量管理 | 物流管理 | 供應(yīng)鏈管理 | 倉儲管理 | 管理體系 | 項目管理 | 商務(wù)禮儀 | 談判技巧 | 目標管理 | 客戶服務(wù) | 溝通和表達 | 心理學(xué) | 阿米巴 | 事業(yè)單位 | 國際貿(mào)易 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 資本運作 | 國學(xué)智慧 | 房地產(chǎn) | epc培訓(xùn) | TTT培訓(xùn) | 招投標 | 女性培訓(xùn) | 班組管理 | 店長培訓(xùn) | 六西格瑪 |
更新時間: 2021-11-13 21:25

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)異常或者偶然性等原因,從來很難發(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


 
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