“數”說營銷—大數據挖掘與營銷應用

“數”說營銷—大數據挖掘與營銷應用(傅一航)課程介紹：

課程收獲

1、了解大數據營銷內容，掌握大數據在營銷中的應用；
2、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；
3、熟悉數據挖掘的標準過程，掌握常用的數據挖掘方法；
4、熟悉數據分析及數據挖掘工具，掌握Excel和SPSS軟件應用操作；
5、學會選擇合適的分析模型來解決相應的營銷問題。

課程特色

1、理論精講 + 案例演練 + 實際業務問題分析 + Excel實踐操作 + SPSS實踐操作；
2、本課程突出數據分析的實際應用，結合行業的典型應用特點，圍繞實際的商業問題，進行大數據的收集與處理、數據分析與挖掘，以及數據呈現與報告撰寫，全過程演練操作。

課程大綱
 
一、大數據營銷的概述
1、 大數據時代帶來對傳統營銷的挑戰
2、 大數據新營銷模式/特點
（1）如何選擇互聯網的營銷模式
（2）客戶關系管理CRM
（3）精確營銷
3、 如何在海量數據中整合數據
（1）客戶的群體特征
（2）大數據用戶畫像
4、 如何建立全渠道數據平臺/提升你的客戶粘性
5、 客戶生存周期中的大數據應用
6、 數據分析與挖掘在通信行業的應用

二、數據挖掘實戰篇：流程、數據建模、工具操作
1、 數據分析VS數據挖掘
2、 數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）
 案例：客戶匹配度建模/4G終端營銷分析
3、 如何選擇合適的營銷方式
（1）各營銷渠道的用戶特征分析
（2）促銷方式有效性檢驗
（3）參數檢驗與非參數檢驗原理介紹
 案例演練：通信行業ARPU值/營銷效果評估分析

三、因素影響分析
1. 相關分析（因素影響的相關性分析，相關程度計算）
 案例：體重與腰圍/推廣費用與銷售金額/家庭生活開支的相關分析
2. 方差分析
 案例：終端陳列位置/廣告形式/地區對銷量的影響分析

四、銷售預測分析
1、 銷量預測與市場預測——讓你看得更遠
2、 回歸模型
 案例：讓你的營銷費用預算更準確
3、 尋找最佳擬合線來判斷和預測
4、 基于時間的預測與時序分析
 案例演練：電視機銷量預測/上海證券交易所綜合指數收益率序列分析
5、 季節性預測模型
 案例：美國航空旅客里程/產品銷售的季節性趨勢預測分析

五、 客戶需求分析
1、 邏輯回歸模型
 案例：雜志社訂閱模型
2、 關聯分析
（1）如何制定套餐，實現交叉/捆綁銷售
（2）產品關聯分析模型原理
 案例：超市商品交叉銷售與布局優化

六、客戶價值分析
1、 RFM模型（客戶價值評估）
 案例：淘寶客戶價值評估與促銷名單

七、市場細分分析
1、 聚類分析
（1）如何更好的了解客戶群體和市場細分
（2）如何識別客戶群體特征
2、 分類決策樹
（1）如何選擇節點構建決策樹/提取客戶特征
（2）決策樹分析過程
 實戰：終端生命周期曲線與終端銷售最佳時機

八、課程總結與問題答疑

專家簡介

華為大數據專家  傅一航
實戰經驗
曾在華為工作10年，近十年以來一直從事通信行業的研究與分析，對通信行業的市場態勢、客戶行為、服務效果以及運營分析等方面有深入的接觸和研究，特別是針對大數據、4G及LTE標準發展，無線網絡演進，網絡融合，市場發展及業務應用分析，在業務應用領域投入了更多的精力，積累了相當的知識和見解。目前致力于將大數據技術應用于通信、金融、航空、電商、互聯網等領域，專注于將大數據應用于行業及商業領域，解決行業實際的問題，幫助企業提升運營決策能力和大數據營銷預測能力。
授課特點
深入淺出的理論講解（分析模型），使用簡單實用的工具操作（分析工具），實現分析結果到業務策略的落地。
主講課程
“數”說營銷-大數據挖掘與營銷應用、大數據產業現狀及應用創新、Hadoop大數據解決方案開發技術基礎培訓、數據分析與數據挖掘應用高級培訓、大數據時代的精準營銷。
服務客戶
華為技術有限公司、平安集團、安能物流、中國移動、中國聯通、中國電信、西部航空、富維江森、廣州地鐵、富士康、光大銀行、招商銀行……

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