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“数”说营销—大数据挖掘与营销应用

关注度:500   编号:263045
举办时间:
  • 深圳 2019-09-20
  • ?#26412;?2019-12-13
“数”说营销—大数据挖掘与营销应用
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“数”说营销—大数据挖掘与营销应用培训,旨在使学员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,学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题,熟悉数据挖掘的标准过程,掌握常用的数据挖掘方法,熟悉数据分析及数据挖掘工具,掌握Excel和SPSS软件应用操作。
“数”说营销大数据挖掘

“数”说营销—大数据挖掘与营销应用课程特色与背景

课程收获
    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
    3、熟悉数据挖掘的标准过程,掌握常用的数据挖掘方法
    4、熟悉数据分析及数据挖掘工具,掌握Excel和SPSS软件应用操作
    5、学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题
课程特色
    理论精讲 + 案例演练 + 实际业务问题分析 + Excel?#23548;?#25805;作 + SPSS?#23548;?#25805;作
    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,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,进行大数据的收集与处理、数据分析与挖掘,以及数据呈现与报告撰写,全过程演练操作,?#28304;?#21040;提升学员的数据综合分析能力,支撑运营决策的目的。

课程大纲

第一部分:大数据营销的概述
1、大数据时代带来?#28304;?#32479;营销的挑战
2、大数据营销的特点
3、大数据时代的新营销模式
? 如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
? 客户关系管理CRM——“旧?#19981;?#21457;新颜”
? 精确营销——装上了GPS,实现“精确打击”
4、如何在海量数据中整合数据,形成你对消费者的独特洞察力
? 客户的群体特征
? 大数据用户画像
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、如何提升你的客户粘性
? 评估你的客户价值
? 如何建立客户响应模型
? 精准推荐
7、客户生存周期中的大数据应用
8、数据分析与挖掘在通信行业的应用
第二部分:数据挖掘实战篇:流程、数据建模、工具操作
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
? 模型评估
? 模型应用
案例:客户匹配度建模,?#19994;?#20320;的准客户
案例:4G终端营销分析
3、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?#25509;行?#24615;检验
? 参数检验与非参数检验原理介绍
案例演练?#21644;?#20449;行业ARPU值评估分析
案例演练:营销效果评估分析
第三部分:因素影响分析
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?
1、相关分析(因素影响的相关性分析,相关程度计算)
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
案例演练?#26477;?#24237;生活开支的相关分析
2、方差分析(影响关键因素分析,影响因素组合分析)
案:终端陈列位置对销量的影响分析
案例:广告?#38382;健?#22320;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?#21592;?#21160;,该如何预测?
1、销量预测与市场预测——让你看得更远
2回归模型
案例:让你的营销费用预算更准确
3、寻?#26131;?#20339;拟合线来判断和预测
? 如何判断预测的准确性
? 回归显著性检验
? 拟合程度衡量
? ?#21592;?#37327;显著性检验
? 残差与异常值排除
? 采用验证集检验预测准确性
4、基于时间的预测与时序分析
案例演练:电视机销量预测分析
案例演练:上海证券交易所综合指数收益?#24066;?#21015;分析
5、季节性预测模型
案例:美国航空旅客里程的季节性趋?#21697;?#26512;
案例:产品销售季节性趋势预测分析
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?
1、逻辑回归模型
案例:杂?#26087;?#35746;阅模型
2、关联分析
? 如何制定套餐,实现交叉/捆绑销售
? 产品关联分析模型原理(Association)
案例:超市商品交叉销售与?#23395;?#20248;化
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?#28304;?div class="spctrl">
1、RFM模型(客户价值评估)
案例:?#21592;?#23458;户价值评估与促销名单
第七部分:市场细分分析
营销问题:如何对市场进行细分?如何提取客户特征,从而对产品进行市场定位?
1、聚类分析
? 如何更好的了解客户群体和市场细分
? 如?#38382;?#21035;客户群体特征
2、分类决策树
? ?如何选择节点构建决策树
? ?决策树分析过程
? ?如何提取客户特征
实战:终端生命周期曲线与终端销售最佳时机
第八部分:课程总结与问题答疑

课程主讲

    实战经验
    曾在华为工作10年,近十年以来一直从事通信行业的研究与分析,对通信行业的市场态势、客户行为、服务效果以及运营分析等方面有深入的接触和研究,特别是针对大数据、4G及LTE标准发展,无线网络演进,网络融合,市场发展及业务应用分析,在业务应用领域投入了更多的精力,积累了相当的知识?#22270;?#35299;。目前致力于将大数据?#38469;?#24212;用于通信、金融、航空、电商、互联网等领域,专注于将大数据应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题,帮助企业提升运营决策能力和大数据营销预测能力。
授课特点
    深入浅出的理论讲解(分析模型),使用简单实用的工具操作(分析工具),实现分析结果到业务策略的落地。
主讲课程
    “数”说营销
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“数”说营销—大数据挖掘与营销应用  其他 2019/4/12(2天)

“数”说营销—大数据挖掘与营销应用培训,旨在使学员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,学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题,熟悉数据挖掘的标准过程,掌握常用的数据挖掘方法,熟悉数据分析及数据挖掘工具,掌握Excel和SPSS软件应用操作。

-大数据挖掘
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大数据分析和挖掘?#38469;?#23454;战-Mahout/MLlib/Storm/Docker  ?#26412;?nbsp;2019/3/27(3天)

大数据分析和挖掘?#38469;?#23454;战-Mahout/MLlib/Storm/Docker培训,旨在使学员了解云环境下大数据分析的使用流程和方法,学习云环境下大数据分析挖掘的相关基础知识,学习Mahout和MLlib的核心?#38469;?#26041;法及应用,掌握Storm流处理?#38469;?#21644;Docker等?#38469;?#19982;大数据挖掘结合的方法。

“数”说营销—大数据挖掘与营销应用  其他 2019/4/12(2天)

“数”说营销—大数据挖掘与营销应用培训,旨在使学员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,学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题,熟悉数据挖掘的标准过程,掌握常用的数据挖掘方法,熟悉数据分析及数据挖掘工具,掌握Excel和SPSS软件应用操作。

与营销应用、大数据产业现状及应用创新、Hadoop大数据解决方案开发?#38469;?#22522;础培训、数据分析与数据挖掘应用高级培训、大数据时代的精准营销。
服务客户
    华为?#38469;?#26377;限公司、平安集团、安能物流、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、富维江森、广州地铁、富士康、光大银行、招商银行……

课程对象

销售部门、营业厅、呼叫中心、业务支撑、经营分析部、网管/网优中心、运营分析部、系统开发部等对业务数据分析有基本要求的相关岗位人员。
备  注
课程费用:4200元/人
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课程主题:
“数”说营销—大数据挖掘与营销应用
课程编号:263045 
*开课计划:
  • 深圳 2019-09-20
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