課程描(miao)述INTRODUCTION
市場調研與數據分析課程
日(ri)程(cheng)安排(pai)SCHEDULE
課(ke)程大綱(gang)Syllabus
市場調研與數據分析課程
【課程背景】
現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,同時也會釋放出龐大的數據能量,市場營銷則是在這樣的數據環境中,要先分析市場環境,就是分析宏微觀環境,決定是否進入市場,再進行市場調研,隨后對用戶的行為分析,在進行市場細分,選擇目標市場。在這樣的過程中,既有依據數據來產生的分析結果,也容易進入數據陷阱,而數據分析、建模與數據洞察來幫助我們隨時可清晰了解產品應用狀態,用戶的體驗與場景需求。
課程(cheng)將(jiang)以市場調研(yan)與數據(ju)分析切入點,還原金融(rong)環境(jing)中的(de)(de)實際案例,幫助學員(yuan)理(li)解市場調研(yan)的(de)(de)目的(de)(de)是什(shen)么?如(ru)何避免進入調研(yan)的(de)(de)數據(ju)陷阱?市場調研(yan)的(de)(de)五大維(wei)度(du)、三種方法分別是什(shen)么?數據(ju)分析方法、預(yu)處(chu)理(li)和(he)建模是怎樣?如(ru)何通過數據(ju)洞察來分析銀行(xing)渠道轉型的(de)(de)特點及趨勢?使學員(yuan)學之解惑,學之能用。
【課程收益】
-思維創新的技術路徑、市場調研目的、市場調研的數據陷阱
-調研的用戶無意識感知偏誤、市場調研存在的虛假與低效信息
-市場調研的五大維度、三種方法和容易混淆三種誤差
-市場調研分析報告、市場調研失效的7個因素
-數據分析意識、數據分析方法、數據預處理、特征分析、算法建模
-數據(ju)表(biao)達(da)、統計分析方法、數據(ju)分析洞察(cha)銀行渠道轉型特征
【課程對象】產品(pin)研發(fa)團(tuan)隊(dui)、產品(pin)經理、產品(pin)需求(qiu)調研團(tuan)隊(dui)、營(ying)銷、營(ying)銷分(fen)析(xi)、運營(ying)
【課程大綱】
一、市場調研目的與用戶認知
1、思維創新技術路徑
2、市場調研的目的
-調研目的
-調研對象
-需要收集的數據
-需要達成的效果
3、市場調研的數據陷阱
4、用戶存在無意識的感知偏誤
5、用戶觀念跟不上創新
6、從眾心理導致虛假信息
7、維護形象導致虛假信息
8、思維錨定導致低效信息
9、廣告干(gan)擾(rao)導致(zhi)低效信(xin)息
二、市場調研方法與失效因素
1、調研的五大維度
-網點周邊商業
-網點周邊社區
-網點周邊用戶
-競爭對手
-合作單位
2、調研的三種方法
-實地調研
-文案調研
-特殊調研
3、市場調研中容易混淆的3種誤差
-固有誤差
-隨機誤差
-主觀誤差
4、如何整理市場調研數據
5、市場調研分析報告
-整個大市場分析
-整體市場下的細分市場分析
-典型產品分析
-新機會
-風險
6、致使市場調研失效的7個因素
-某些消費者有“隱形需求”
-調研的時間太遠,不具備結論
-霍桑效應
-偏見與歧視
-沉迷市場機會和體量導致市研失效
-消費者是自我的導致市研失效
-消費(fei)者難以場景化導(dao)致市研失效
三、數據分析與數據洞察銀行
1、數據分析意識
-對比關系
-看趨勢
-重點數據
2、數據分析方法
-對比分析法
-結構分析法
-交叉分析法
-分組分析法
-漏斗分析法
-*分析法
-矩陣關聯分析法
3、數據分析報告對產品研發的影響
4、數據預處理
5、特征分析
6、算法建模
-線性回歸
-聚類
-分類
7、數據表達
-分布數據可視化
-分類數據可視化
-線性關系數據可視化
8、數據挖掘
9、統計分析方法
-集中趨勢
-離散程度
-相關程度
-參數估計
-假設檢驗
10、數據分析洞察金融產品需求
11、數據分析洞察銀行渠道轉型特征
-生態圈客戶經營
-新型渠道不斷涌現
-產品服務場景化與體驗化
12、數據分析洞察銀行渠道數字化轉型趨勢
-智慧協同的渠道服務
-泛金融化的渠道場景
-原子化的渠道功能
-浸入式的渠道體驗(yan)
市場調研與數據分析課程
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