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大數據時代的營銷數據分析技能--用數字說話

課程編號:15463   課程人氣:1269

課程價格:¥3600  課程時長:2天

行業類別:不限行業    專業類別:銷售技巧 

授課講師:陳劍

課程安排:

       2015.4.17 深圳



  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
市場總監、市場分析人員、銷售主管、銷售總監及對營銷數據分析有興趣的人士

【培訓收益】
學習本課程您將可以掌握以下內容:
1.了解大數據的概念,大數據包含哪些技術框架和工具
2.大數據如何跟企業的營銷工作相結合
3.數據挖掘的CRISP循環
4.數據分析的工具介紹:例如指標分析的方法和統計學算法介紹

 大數據時代的營銷數據分析技能--用數字說話

 

開課期數

開課時間

星期

課程費用

開課地點

第一期

20150417-18

周六-周日

3600/

深圳

第二期

20150425-26

周六-周日

3600/

上海

第三期

20150605-06

周四-周五

3600/

深圳

第四期

20150611-12

周六-周日

3600/

北京

第五期

20150613-14

周六-周日

3600/

上海

第六期

20150814-15

周四-周五

3600/

深圳

第七期

20150820-21

周六-周日

3600/

北京

第八期

20150822-23

周六-周日

3600/

上海

第九期

20151030-31

周六-周日

3600/

深圳

第十期

20151105-06

周六-周日

3600/

北京

第十一期

20151107-08

周六-周日

3600/

上海

第十二期

20151211-12

周六-周日

3600/

深圳

第十三期

20151217-18

周六-周日

3600/

北京

第十四期

20151219-20

周四-周五

3600/

上海

課程優惠

36001人,58002

參加對象

市場總監、市場分析人員、銷售主管、銷售總監及對營銷數據分析有興趣的人士

 

 

報名流程

填寫最后一頁的報名回執表并發送給我們

溫馨提示

本課程可為企業提供上門內訓服務,歡迎來電咨詢

 

特別聲明

本課程有若干演練環節,為了保證培訓效果,請攜帶筆記本電腦并安裝Microsoft

office2007以上版本,并為Excel加載分析工具庫。課堂上不負責為學員安裝軟件,請預先準備。  

陳劍老師課程均贈送BladeOffice工具箱,請注意核對軟件日期是否為培訓當天日期以防假冒。

 

【課程背景】                                                                                                              

“大數據”的概念出現至今已經11年了,然而,為數不少的的市場部、銷售部的相關員工由于缺乏營銷分析的技能,還在使用原始低效的統計和分析方法,浪費大量的時間不說,老板還經常不滿意。

大數據時代要求市場和銷售部門對客戶響應、營銷過程、行業競爭做深入分析,為決策者提供真正的決策支持,特別是為每一個營銷動作提供最佳的運作模型。

本課程從大數據的宏觀知識背景開始,探討如何將數據分析的技能應用于企業日常的銷售運營當中。學習本課程您將可以掌握以下內容:

1.了解大數據的概念,大數據包含哪些技術框架和工具

2.大數據如何跟企業的營銷工作相結合

3.數據挖掘的CRISP循環

4.數據分析的工具介紹:例如指標分析的方法和統計學算法介紹

 

【課程大綱】

一、大數據時代概述

“大數據”火了,但是大數據的應用已經有十幾年的歷史了,本節告訴你大數據是什么。

1.大數據的應用歷史

2.大數據的全景視圖

3.最熱門的大數據工具有哪些

4.企業的市場和營銷部門應該具備哪些大數據的技能?

5.CRISP方法論

案例演練:空降經理的煩惱,您來親身體驗一下數據分析的過程

 

二、構建企業的分析體系

本節介紹如何在企業內部實施大數據,利用大數據驅動企業的營銷動作

1.大數據如何與企業的營銷結合

a)營銷動作和大數據的結合

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.數據的收集和準備

a)數據的來源

b)原始數據轉換為業務數據

 

三、基于關鍵指標的分析方法

指標分析是一種快速的企業績效分析手段,是衡量企業健康狀況的健康指標, 本節介紹如何通過指標構建數據分析模型。

1.案例思考:從一張報表說起

2.傳統的基于績效考核指標分析的缺陷

3.KPI指標和管理理念相結合,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

 

四、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的趨勢、規律,優化產品組合和銷售管理。

1.時間序列規律的三個方面

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)數據周期分析

b)庫存風險預測

5.一元回歸分析

a)案例:行業趨勢分析

 

五、競爭的量化分析方法簡介

1.宏觀的行業競爭力分析矩陣

2.數據來源:根據市場競爭的四個層次確定

3.競爭的敏感性分析

4.快消品的品牌轉換矩陣

5.媒體影響的量化研究

 

六、常用的統計學分析算法簡介

數據分析不是空洞理論,還需要有科學的技術手段和方法,本節演示常見的數據分析算法。

1.協助客戶分類:聚類分析

2.識別客戶響應

a)類神經網絡

b)決策樹

c)邏輯斯蒂回歸

3.時間序列預測

a)ARIMA

b)指數平滑

 

七、商業預測技術

預測是企業重要的決策依據,本節演示如何結合統計學算法構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缺點

4.水平和趨勢模型

5.季節模型

6.如何評估預測的偏差

 

八、數據挖掘

無差別的大眾媒體營銷已經無法滿足零和的市場環境下的競爭要求。精確營銷是現在及未來的發展方向,精確營銷的基礎是精確的客戶定位,本節通過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.基于數據驅動的細分

4.基于決策樹的案例解析

5.結果的應用

 

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