營業廳經理的數據分析綜合能力提升
講(jiang)師：傅一航 瀏覽次(ci)數：2555
課程描述(shu)INTRODUCTION
數據分析綜合能力提升培訓
培訓講師：傅一航
課程價格：￥元/人(ren)
培訓天數：2天(tian)
日程安排(pai)SCHEDULE
課程大綱Syllabus
數據分析綜合能力提升培訓
【課程目標】
本課程面向通信運營商的營業廳經理。
營業廳，作為電信運營商的線下服務窗口，承擔著業務辦理與咨詢、客戶服務、品牌傳播、終端銷售等功能。對營業廳的數據進行分析，可以對整個運營商的業務運營情況、客戶發展情況、流量運營發展情況等進行全面診斷與體檢。本課程從營業廳的實際業務出發，對數據分析進行了全面的介紹，幫助學員掌握數據分析的方法、思路、工具；通過大量的操作演練，對大量的數據進行分析，幫助學員深入理解業務運作，以達到提升學員的數據綜合分析能力，支撐運營決策的目的。
本課程覆蓋了如下內容：
數據分析基礎，數據分析過程。
數據分析方法，數據分析思路。
數據可視化與數據解讀，數據報告撰寫。
通過本課程的學習，達到如下目的：
了解數據分析基礎知識，掌握數據分析的基本過程。
學會數據分析的框架和思路，掌握常用數據分析方法來分析問題。
掌握Excel工具使用，及高級數據分析庫操作。
熟練使用圖表制作工具，掌握圖表美化原則，正確使用圖表來表達觀點。
掌握數據分析報告的寫作技巧及要點，全面正確地呈現分析結果。
【授課對象】營業廳、呼叫中心、銷售部門、經營分析部等對業務數據分析有基本要求的相關人員。
【學員要求】
每個學員自備一臺便攜機(必須)。
便攜機中事先安裝好Excel 2010版本及以上。
注：講師可以提供試用版本軟件及分析數據源。
【授課方式】
數據分析基礎 + 方法探討 + 實際業務問題分析 + Excel實踐操作
本課程突出數據分析的實際應用，結合行業的典型應用特點，圍繞營業廳實際的業務問題，進行數據的收集與處理、數據分析與挖掘，以及數據呈現與報告撰寫，全過程演練操作，以達到提升學員的數據綜合分析能力，支撐運營決策的目的。
【課程大綱】
第一部分：大數據的核心理念
問題：大數據的核心價值是什么？大數據是怎樣用于業務決策？
大數據時代：你缺的不是一堆方法，而是大數據思維
大數據是探索事物發展和變化規律的工具
從案例看大數據的核心本質
用趨勢圖來探索產品銷量規律
從谷歌的GFT產品探索用戶需求變化
從*總統競選看大數據對選民行為進行分析
從大數據炒股看大數據如何探索因素的相關性
認識大數據分析
什么是數據分析
數據分析的三大作用
常用分析的三大類別
案例：喜歡賺“差價”的營業員（用數據管理來識別）
數據分析需要什么樣的能力
懂業務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現
大數據應用的四層結構
數據基礎層、數據模型層、業務模型層、業務應用層
大數據分析的兩大核心理念
大數據分析面臨的常見問題
不知道分析什么（分析目的不明確）
不知道怎樣分析（缺少分析方法）
不知道收集什么樣的數據（業務理解不足）
不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差）
擔心分析不夠全面（分析思路不系統）
第二部分：數據分析基本過程
數據分析的六步曲
步驟1：明確目的--理清思路
先有數據還是先有問題？
確定分析目的
確定分析思路
步驟2：數據收集—理清思路
明確收集數據范圍
確定收集來源
確定收集方法
演練：Excel數據導入練習
步驟3：數據預處理—尋找答案
數據清洗、轉化、提取、計算
數據質量評估
演練：Excel數據預處理練習
步驟4：數據分析--尋找答案
選擇合適的分析方法
構建合適的分析模型
選擇易用的分析工具
步驟5：數據展示--觀點表達
選擇合適的可視化工具
選擇恰當的圖表
步驟6：報表撰寫--觀點表達
選擇報告種類
完整的報告結構
數據分析的三大誤區
演練：終端營銷項目過程討論
第三部分：數據分析方法篇
問題：數據分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題？
數據分析的三層次
統計分析（對比/分組/結構/趨勢/…）
數據分析（相關/方差/驗證/回歸/時序/…）
數據挖掘（聚類/分類/關聯/RFM模型/…）
統計分析常用指標
計數、求和、百分比（增跌幅）
集中程度：均值、中位數、眾數
離散程度：極差、方差/標準差
分布形態：偏度、峰度
學會使用透視表（數據統計的利器）
分類匯總
交叉表（二維、多維）
演練：數據統計利器（透視表）
典型統計分析方法及其適用場景
對比分析
演練：分類統計
分組分析
演練：科學排班與客流時間分布分析（呼叫中心）
結構分析
趨勢分析
交叉分析（兩維分析）
演練：用戶性別與地域分布分析
綜合數據分析方法
多維數據分析（綜合評價法）
演練：人才選拔評價分析（HR）
案例：南京丈母娘選女婿分析表格
財務數據分析（*分析法）
演練：服務水平提升分析（呼叫中心）
流失率與轉化率分析（漏斗分析法）
演練：終端銷售流程分析（營業廳）
產品策略分析（象限圖分析法）
演練：工作安排、波士頓產品矩陣
最合適的分析方法才是硬道理。
第四部分：解讀數據分析結果
問題：數據多，看不明白，不知道從何處看出業務問題？
數據分析的目的
發現業務規律
發現業務異常
尋找業務策略
對比分析及業務策略
看差距，補短板
看極值，評優劣
看異常，找原因
結構分析及業務策略
看占比，聚焦重點
看失衡，優化結構
趨勢分析及業務策略
看變化，說趨勢
看峰谷，找規律
看異常，找原因
解讀要符合業務邏輯
第五部分：營業廳的數據分析篇
問題：營業廳有哪些關鍵數據，如何開展分析？
營業廳的關鍵數據
營業廳有哪些關鍵數據
營業廳關注什么樣的數據分析
營業廳的工單分析
整體工單分析（你的工作量飽和嗎）
工單結構分析（讓你聚焦重點工作）
營業廳的客流分析
每日客流趨勢分析、峰谷分析（讓你的排班更科學）
客流與平均處理時間分析（讓你的人員配置更合理）
營業廳的終端分析
終端銷量趨勢分析（發現銷量變化的秘密）
終端價格區間走勢分析（讓你了解客戶層次）
終端暢銷機型分析（讓你更明白客戶的終端偏好）
終端客戶匹配分析（讓你的推薦更精準）
營業廳的客戶分析（讓你更了解你的客戶）
哪些客戶喜歡來營業廳，哪些客戶從來不來？
客戶分類分析（客戶特征分析）
客戶喜歡使用哪些套餐（套餐使用分析）
客戶喜歡使用什么話費類型（消費特征分析）
客戶的流量使用分析（流量套餐分析）
案例討論：客戶滿意度分析
營業廳數據分析小結
第六部分：數據分析思路篇
問題：數據分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統地分析而不遺漏？
數據分析的思想
從KPI指標開始
從營銷/管理模型開始
案例：呼叫中心如何提升服務水平
常用分析思路模型
企業外部環境分析（PEST分析法）
案例：電信行業情況分析
用戶消費行為分析（5W2H分析法）
案例：用戶消費行為分析（5W2H）
公司整體經營情況分析（4P營銷理論）
業務問題專題分析（邏輯樹分析法）
用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
案例：終端銷售流程分析
第七部分：圖表呈現篇
問題：如何讓你的分析結果更直觀易懂？如何讓數據“慧”說話？
圖表類型與作用
常用圖形及適用場景
常用圖形
柱狀圖（對比分析）
條形圖（對比分析）
折線圖（數據趨勢分析）
餅圖（產品組成分析）
雷達圖（多重數據比較）
演練：圖形繪制
復雜圖形
平均線圖（對比分析）
雙坐標圖（不同量綱呈現）
對稱條形圖（對比）
瀑布圖（成本、收益構成分析）
漏斗圖（用戶轉化率分析）
散點圖/氣泡圖（用戶、產品分類分析）
帕累托圖/柏拉圖(主要根因分析）
演練：圖形繪制
動態圖表畫法技巧
圖表美化原則
簡約
整潔
對比/突出
表格呈現
優秀圖表示例解析
常見的可視化工具
第八部分：分析報告撰寫
問題：如何讓你的分析報告顯得更專業？
分析報告的種類與作用
報告的結構
報告命名的要求
報告的目錄結構
前言
正文
結論與建議
優秀報告展現與解析
案例：營業時間調整專題報告
第九部分：高級數據分析實戰篇
影響因素分析，數值預測模型。
相關分析（衡量變量間的的相關性）
問題：營銷費用會影響銷售額嗎？影響程度大嗎？
什么是相關關系
相關系數：衡量相關程度的指標
相關分析應用場景
演練：體重與腰圍的關系
演練：營銷費用會影響銷售額嗎
演練：哪些因素會影響產品銷量？
方差分析
問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？
方差分析解決什么問題
方差分析種類：單因素/雙因素可重復/雙因素無重復
方差分析的應用場景
如何解決方差分析結果
演練：終端擺放位置與終端銷量有關嗎？
演練：開通月數對客戶流失的影響分析
演練：客戶學歷對消費水平的影響分析
演練：廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎
演練：營業員的性別、技能級別產品銷量有影響嗎？
演練：尋找影響產品銷量的關鍵因素
回歸分析（預測）
問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？
回歸分析的基本原理和應用場景
回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
回歸分析的幾種常用方法
回歸分析的五個步驟與結果解讀
回歸預測結果評估（如何評估預測質量，如何選擇*回歸模型）
演練：散點圖找推廣費用與銷售額的關系（一元線性回歸）
演練：推廣費用、辦公費用與銷售額的關系（多元線性回歸）
演練：如何選擇*的回歸預測模型（曲線回歸）
回歸分析（帶分類變量）
演練：工齡、性別與終端銷量的關系
演練：如何評估銷售目標與資源配置（營業廳）
時序分析（預測）
問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？
時序分析的應用場景（基于時間的變化規律）
移動平均的預測原理
指數平滑的預測原理
案例：銷售額的時序預測及評估
演練：產品銷量預測及評估
演練：預測下個季度的用戶數據流量
結束：課程總結與問題答疑。
數據分析綜合能力提升培訓
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/234330.html
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