大数据分析与营销

课程背景：

“大数据”的概念出现至今已经12年了，然而，为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法，浪费大量的时间不说，老板还经常不满意。

大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析，为决策者提供真正的决策支持，特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。

本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容：

1.   了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具

2.   大数据如何跟银行营销工作相结合

3.   数据挖掘的CRISP循环

4.   数据分析的工具介绍：例如指标分析的方法和统计学算法介绍

课程时间：1天，6小时/天

适合对象：市场分析人员及各销售管理岗

课程大纲：

一、大数据时代概述

“大数据”火了，但是大数据的应用已经有十几年的历史了，本节告诉你大数据是什么

1.   大数据的应用历史

2.   大数据的全景视图

3.   最热门的大数据工具有哪些

4.   企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能？

5.   CRISP方法论

案例演练：空降经理的烦恼，您来亲身体验一下数据分析的过程

二、构建企业的分析体系

本节介绍如何在企业内部实施大数据，利用大数据驱动企业的营销动作

1.   大数据如何与企业的营销结合

a)   营销动作和大数据的结合

b)   岗位的设置和技能要求

2.   分析模型的设计、实施工具

a)   SPSS Clementine简介

b)   SAS简介

c)   SQL Analysis简介

d)   Excel控件简介

3.   数据的收集和准备

a)   数据的来源

b)   原始数据转换为业务数据

三、基于关键指标的分析方法

指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标， 本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。

1.   案例思考：从一张报表说起

2.   传统的基于绩效考核指标分析的缺陷

3.   把KPI指标和管理理念相结合，搭建分析模型分析营销状况

4.   案例解析：

a)   竞争力分析模型

b)   利润分析模型

四、时间序列分析

时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律，优化产品组合和销售管理。

1.   时间序列规律的三个方面

2.   如何识别周期，认识同比的风险

3.   趋势如何分析

4.   案例解析

a)   数据周期分析

b)   产品风险预测

5.   一元回归分析

a)   案例：行业趋势分析

五、竞争的量化分析方法简介

1.   宏观的行业竞争力分析矩阵

2.   数据来源：根据市场竞争的四个层次确定

3.   竞争的敏感性分析

4.   银行产品的品牌转换矩阵

5.   媒体影响的量化研究

六、常用的统计学分析算法简介

数据分析不是空洞理论，还需要有科学的技术手段和方法，本节演示常见的数据分析算法。

1.   协助客户分类：聚类分析

2.   识别客户响应

a)   类神经网络

b)   决策树

c)   逻辑斯蒂回归

3.   时间序列预测

a)   ARIMA

b)   指数平滑

七、商业预测技术

预测是企业重要的决策依据，本节演示如何结合统计学算法构造一个成熟的预测模型。

1.   预测责任者与支持者

2.   预测的组织流程

3.   不同的预测模型各自的优缺点

4.   水平和趋势模型

5.   季节模型

6.   如何评估预测的偏差

八、数据挖掘

无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向，精确营销的基础是精确的客户定位，本节通过案例演示来说明如何进行客户的响应分析。

1.   精确营销与客户细分

2.   客户细分的价值

3.   基于数据驱动的细分

4.   基于决策树的案例解析

5.   结果的应用