市场营销数据的分析与挖掘

讲师:纪贺元 发布日期:09-28 浏览量:708


市场营销数据的分析与挖掘

课程时间:7小时

纪贺元

课程简介:随着社会经济发展和企业信息化水平的提高,企业在营销过程中会接触到大量的内外部数据,分析和挖掘企业营销数据,对于洞察企业内外部态势、制定有效的有针对性的营销策略等有着极强的指导意义。

本课程首先介绍数据分析的相关基础,然后介绍数据采集和数据预处理,随后介绍数据描述、相关分析、聚类、关联分析、客户画像等重要数据分析工具和模型。

本课程内容丰富,贴近实战,所选择的分析工具、模型均为数据分析领域常用的成熟的分析模型算法。有理论有案例有实际操作,落地性强,能够较好地提高学员的数据分析和挖掘能力。全部案例均采用Excel、数据分析插件进行讲解。

课程适用对象:营销副总、营销总监、市场部经理、营销人员、市场研究人员、运营人员等。

课程收获:

了解数据分析的整体步骤

掌握数据分析能力的提升路径

掌握营销数据分析的思路和方法

掌握营销数据挖掘的模型及其应用

课程教学方式:讲师讲授+互动+软件现场操作

课程大纲

数据分析基础

(1)分析目标

包括数据整体状况分析、产品线分析、品牌分析、客户分析、营销活动分析、异动分析、营销预测等。

(2)分析步骤

包括数据收集、数据整理、报表制作、数据分析与数据挖掘、图形呈现、形成策划案等6个步骤。

数据采集

哪些数据会影响业务发展?

数据采集相关的基本概念

数据采集的基本方法

数据预处理

数据描述

数据描述指对销售数据进行描述统计,采用多种指标和方法揭示数据的概况,为后续分析做好准备工作。描述的指标有求和、计数、平均值、中位数、众数、方差(标准差)、变异系数、峰度、偏度、占比、累计占比、同比、环比等。

数据的七个百分比

营销数据的描述统计

多列对比

一个多列对比的小工具,非常方便,可以一次性地输出多列之间平均值、总数、中位数、变异系数、二八系数等的对比。

相关分析

相关分析原理

EXCEL“数据分析”模块安装及介绍

操作及输出说明

相关分析在营销数据分析中的作用

案例:上海某公路物流企业分析其营销指标间关系

聚类-客户细分

单独一个数据,往往因为数据异常或者偶然性等原因,从来很难发现明显的结论,分组不仅仅让分析变得简单,而且能够发现简单对比所无法获得的结论。

(1)单指标的分类

(2)多指标的分类

多指标的分组,可以用来做数据的细分等,采用聚类实现。

案例讨论:最佳聚类分类总数的确定



关联分析

关联分析可以分析数据中的某些特征同时出现以及次序出现的概率,其输出的结果经常用来做捆绑销售,例如客户购买了A产品之后是否购买了产品B。关联分析通常用来分析多品类、多购买频次的营销数据分析,其结论可以用来捆绑销售、销售推荐等方面

相关概念

支持度、置信度、提升度

关联分析算法的使用

客户画像

客户画像是目前营销数据分析的热点问题之一,4S店的销售人员希望通过数据分析得到其客户的特征是什么,网店的经营者希望知道哪些特征组合的客户在投诉他们。

算法描述

算法执行和输出

正逻辑和反逻辑数据的讨论

案例:某网店利用数据分析影响客户购买的特征

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