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专题课程

市场营销大数据分析实战

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编辑日期 2018-06-13  阅读次数:733 次


【课程简介】

这是一个互联的世界,点与点的数据的交换,线与线的信息的连接。如何理解你所看到的数据?如何探索数据的模式?如何寻找数据间的相关性?如何从你所有的数据中去挖掘商业机会?一切等待思考和解答……

本课程从实际的市场营销问题出发,构建数据分析与数据挖掘模型,以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了介绍,通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征,挖掘客户行为特点,实现精准营销,帮助市场营销团队深入理解业务运作,支持业务策略制定以及运营决策。

通过本课程的学习,达到如下目的:

1、 了解大数据营销内容,掌握大数据在营销中的应用。

2、 了解基本的营销理论,并学会基于营销理念来展开大数据分析。

熟悉数据挖掘的标准过程,掌握常用的数据挖掘方法。

3、 熟悉Excel数据分析工具,能够利用ExcelSPSS软件解决实际的营销问题(比如定价/因素影响/预测/客户需求/客户价值/市场细分等)。

【培训对象】

系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。

本课程由浅入深,结合原理主讲软件工具应用,不需要太深的数学知识,但希望掌握数据分析的相关人员。

 

【学员要求】

每个学员自备一台便携机(必须)

便携机中事先安装好Excel 2010版以上。

注:讲师可以提供14天的试用版本软件及分析数据源。

 

【授课方式】

理论精讲 + 案例演练 + 实际业务问题分析 + Excel实践操作 + SPSS实践操作

本课程突出数据分析的实际应用,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,进行大数据的分析与挖掘,介绍常用的模型,以及模型适用场景,通过演练操作,以达到提升学员对营销数据的分析以及对数据模型的深入理解。

【培训时长】

 

2


【课程大纲】

 

第一部分、大数据营销的概述

大数据时代带来对传统营销的挑战

数据挖掘在营销中的典型应用

客户生存周期中的大数据应用

Excel的规划求解工具简介

 

第二部分:定价策略分析

营销问题:

产品如何实现最估定价?套餐价格如何确定?采用哪些定价策略可达到利润较大化?

常见的定价方法

产品定价的理论依据

需求曲线与利润较大化

如何求解较优定价

案例:产品较优定价求解

如何评估需求曲线

价格弹性

曲线方程(线性、乘幂)

如何做产品组合定价

如何做产品捆绑/套餐定价

较大收益定价(演进规划求解)

避免价格反转的套餐定价

案例:电信公司的宽带、IPTV、移动电话套餐定价

非线性定价原理

要理解支付意愿曲线

支付意愿曲线与需求曲线的异同

案例:双重收费如何定价(如会费+按次计费)

阶梯定价策略

案例:电力公司如何做阶梯定价

数量折扣定价策略

案例:如何通过折扣来实现薄利多销

定价策略的评估与选择

案例:零售公司如何选择较优定价策略

航空公司的收益管理

收益管理介绍

如何确定机票预订限制

如何确定机票超售数量

如何评估模型的收益

案例:FBN航空公司如何实现收益管理(预订/超售)

 

第三部分:影响因素分析

营销问题:哪些是影响市场销量的关键因素?比如,产品在货架上的位置是否对销量有影响?价格和广告开销是如何影响销量的?

相关分析(因素影响的相关性分析,相关程度计算)

相关系数

解读相关系数

案例:体重与腰围的相关分析

案例:推广费用与销售金额的相关分析

演练:家庭生活开支的相关分析

方差分析(影响关键因素分析,影响因素组合分析)

方差分析模型及适用场景

单因素分析/多因素分析

案例:终端陈列位置对销量的影响分析

案例:广告形式、地区对销量的影响因素分析

 

第四部分: 销售预测分析

营销问题:如何预测未来的产品销量?如果产品跟随季节性变动,该如何预测?

销量预测与市场预测——让你看得更远

预测模型介绍

回归模型

回归模型用于因素影响判断

回归模型原理及适用场景

解读回归方程的五步法

案例:营销费用预算分析(推广费用与销售额的回归分析)

寻找更优回归拟合线来判断和预测(模型优化思路)

如何判断是否可以用回归分析来作预测

如何判断线性回归的预测准确性

如何判断自变量对目标变量是否有显著影响

如何处理异常数据(残差与异常值排除)

如何进行非线性关系检验

如何进行相互作用检验

如何检验误差项

案例:汽车销量预测分析

案例:工龄、性别与销量的回归分析

时序分析(基于时间的预测)

移动平均

指数平滑模型

案例演练:电视机销量预测分析

季节性预测模型

季节性回归模型的参数

常用季节性预测模型(相加、相乘)

案例:美国航空旅客里程的季节性趋势分析

案例:产品销售季节性趋势预测分析

S曲线与新产品销量预测

如何评估销量增长的拐点

珀尔曲线与龚铂兹曲线

案例:如何预测产品的销售增长拐点,以及销量上限

自定义模型(如何利用规划求解进行自定义模型)

案例:如何对客流量进行建模及模型优化

第五部分: 客户需求分析

营销问题:如何评估客户购买产品的可能性?或者说,影响客户购买意向的产品关键特性是什么?

逻辑回归模型

逻辑回归模型原理及适用场景

评估客户购买产品的概率

案例:杂志社订阅模型

消费者品牌选择模型分析

案例:品牌选择模型分析,你的品牌适合哪些人群?

离散选择分析

如何评估客户购买产品的概率

如何指导产品开发?如何确定产品的重要特性

如何评估品牌价值

竞争下的产品动态调价

如何评估产品的价格弹性

案例:产品开发与设计分析

案例:品牌价值与价格敏感度分析

案例:纳什均衡价格

 

第六部分:客户价值分析

营销问题:如何评估客户的价值?不同的价值客户有何区别对待?

如何评价客户生命周期的价值

贴现率与留存率

评估客户的真实价值

使用双向表衡量属性敏感度

变化的边际利润

案例:评估营销行为的合理性

RFM模型(客户价值评估)

RFM模型,更深入了解你的客户价值

RFM模型与市场策略

RFM模型与活跃度

案例:淘宝客户价值评估与促销名单

 

第七部分:销售资源分配

营销问题:市场营销经理如何分配稀缺资源?比如资金分配,陈列空间分配,销售人员分配,等等。

对资源-响应的建模

乘幂曲线

Adbudg曲线

龚铂兹曲线

案例:电话与销量的关系

优化销售活动分配

如何实现资源分配

 

第八部分:其它市场营销方法

如何衡量广告效益

媒体选择模型

 

实战:美国达美航空航班设计与定价分析

 

结束:课程总结与问题答疑。