《大数据时代下的经营数据分析实战培训》 【培训目标】 通过本课程的学习,达到如下目的: 1、通过案例分析,明确数据分析思路,实现数据分析效果; 2、通过数据分析工具导入,提升数据分析质量; 3、立足公司各层级、各岗位数据分析实际应用展开分析,指导区县公司工作; 4、提升数据分析呈现技能,提高数据分析实际应用性和层级传递效用; 5、通过从大量的营销数据中分析潜在的客户特征,挖掘用户行为特点,找出目标客户; 6、学会针对目标客户优化销售策略,帮助运营团队深入理解业务运作,支持业务策略制定以及运营决策。 【培训对象】 数据分析相关人员 【培训时间】 2天 【培训内容】 前言:大数据时代背景 1. 概述 2. 大数据时代带来对传统营销的挑战 3. 大数据时代的新营销模式 4. 如何在海量数据中整合线上、线下数据,形成你对消费者的独特洞察力 5. 如何建立全渠道数据平台,拓展营销渠道,提高营销效率 6. 大数据的实现技术 一、数据分析定位与方法导入 1.数据分析重要性 为什么要做数据分析 数据分析能解决什么具体问题 2.市场数据分析实质与特点 3.统计分析方法介绍(基本/高级/应用) 4.市场运营分析全流程 数据背后的本质 市场运营分析中常见的错误 市场运营分析全流程 二、找到需要的运营分析数据 1. 清晰解读市场运营分析需求 2. 针对需求寻找运营分析数据 3. 开展市场运营分析数据处理 数据库工具SQL、ACCESS使用技巧——社会渠道商质量识别案例 数据挖掘工具SPSS使用技巧——终端手机用户流量提升案例 综合性工具Excel使用技巧——大市场中高端客户保有案例 各种工具协同办公技巧 三、建立合适的数据分析模型 1. 常用数据分析方法介绍 2. 建立问题分析模型 3. 经典数据分析案例介绍 分层分析法——中高端、普通、低端客户拓展与保有模型 关联分析法——终端配件与客户流量关联模型 聚类分析法——集团市场分类模型 回归分析法——大市场收入、客户预测模型 4. 数据分析工具与数据分析方法结合练习 四、结果呈现:数据分析应用实践 1. 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 2. 科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 3. 如何撰写一份优秀的数据分析报告 4. 现场实操演练:分析报告撰写 五、数据分析实战篇——找出目标客户 1. 数据分析VS数据挖掘 2. 数据挖掘的标准流程(CRISP-DM) 商业理解 数据准备 数据理解 模型建立 模型评估 模型应用 3. 案例演练:客户匹配度建模,找到你的准客户 4. 客户群细分、客户获取 如何更好的了解客户结构、如何识别客户特征 客户响应模型与促销 聚类分析与客户特征提取 ü 案例演练:小康指数划分,让数据自动聚类 ü 案例演练:裁判标准一致性分析,避免“黑哨” ü 案例演练:商场服务奖项评选 消费者品牌选择模型分析 ü 案例演练:品牌选择模型分析,你的品牌适合哪些人群? 5. 客户标签 客户标签介绍 客户标签的类别 以市场应用为出发点设计标签库 客户标签的管理 ü 手动/自动打标签 ü 标签梳理 ü 标签的更新 业务需求为出发点合理应用客户标签 六、数据分析实战篇——针对目标客户优化销售策略 1. 哪些是影响市场销量的关键因素 找到关键因素,实现精准营销 方差分析与影响因素分析 ü 案例演练:广告形式、地区对销量的影响因素分析 ü 案例演练:饲料与生猪体重的影响分析 因素影响的相关性分析(相关程度计算) ü 案例演练:腰围与体重的相关分析 ü 案例演练:家庭生活开支的相关分析 2. 影响用户购买的关键因素/客户消费偏好是什么 3. 影响产品销售的关键属性和等级如何评估 4. 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 5. 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 6. 如何选择合适的营销方式 各营销渠道的用户特征分析 促销方式有效性检验 参数检验与非参数检验原理介绍 ü 案例演练:ARPU值评估分析 ü 案例演练:营销效果评估分析 七、培训之后:良好的数据分析习惯 1. 分析人员电脑5 S管理 2. 分析人员数据收集与存储习惯 3. 分析人员数据自动报表设计方法 八、课程回顾与答疑
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