大数据时代下的经营数据分析实战培训

《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

概述

大数据时代带来对传统营销的挑战

大数据时代的新营销模式

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

如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率

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

清晰解读市场运营分析需求

针对需求寻找运营分析数据

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

常用数据分析方法介绍

建立问题分析模型

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

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

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

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

如何撰写一份优秀的数据分析报告

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

数据分析VS数据挖掘

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

案例演练：客户匹配度建模，找到你的准客户

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

案例演练：小康指数划分，让数据自动聚类

案例演练：裁判标准一致性分析，避免“黑哨”

案例演练：商场服务奖项评选

消费者品牌选择模型分析

案例演练：品牌选择模型分析，你的品牌适合哪些人群？

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

手动/自动打标签

标签梳理

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

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

案例演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析

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）

案例演练：腰围与体重的相关分析

案例演练：家庭生活开支的相关分析

影响用户购买的关键因素/客户消费偏好是什么

影响产品销售的关键属性和等级如何评估

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

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

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

案例演练：ARPU值评估分析

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

分析人员电脑5 S管理

分析人员数据收集与存储习惯

分析人员数据自动报表设计方法

八、课程回顾与答疑