大數據助力市場營銷與服務培訓
講師：傅(fu)一航(hang) 瀏(liu)覽次數：2555
課程描述INTRODUCTION
大數據助力市場營銷
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日(ri)程(cheng)安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數據助力市場營銷
【課程目標】
本課程從實際的市場營銷問題出發，構建數據分析與數據挖掘模型，以解決實際的商業問題。并對大數據分析與挖掘技術進行了全面的介紹，通過從大量的市場營銷數據中分析潛在的客戶特征，挖掘客戶行為特點，實現精準營銷，幫助市場營銷團隊深入理解業務運作，支持業務策略制定以及運營決策。
通過本課程的學習，達到如下目的：
1、 了解大數據營銷內容，掌握大數據在營銷中的應用。
2、 了解基本的營銷理論，并學會基于營銷理念來展開大數據分析。
3、 熟悉數據分析/挖掘的基本過程，掌握常用的數據挖掘方法。
4、 熟悉Excel數據分析工具，能夠利用Excel和SPSS軟件解決實際的營銷問題（比如定價/因素影響/預測/客戶需求/客戶價值/市場細分等）。
【授課對象】
系統支撐、市場營銷部、運營分析部相關技術及應用人員。
本課程由淺入深，結合原理主講軟件工具應用，不需要太深的數學知識，但希望掌握數據分析的相關人員。
【課程大綱】
第一部分： 大數據實現精準營銷
1、 傳統營銷的困境與挑戰
2、 營銷理論的變革（4Pà4CànPnC）
3、 大數據引領傳統營銷
4、 大數據在營銷中的典型應用
－市場定位與客戶細分
－客戶需求與產品設計
－精準廣告與精準推薦
5、 大數據營銷的基石：用戶畫像
6、 客戶生存周期中的大數據應用
演練：如何用大數據來支撐手機精準營銷項目
第二部分： 大數據基礎—數據思維篇
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？
1、 大數據時代：你缺的不是一堆方法，而是大數據思維
2、 大數據的本質
－數據，是對客觀事物的描述和記錄
－大數據不在于大，而在于全
3、 大數據四大核心價值
－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
－從大數據炒股看大數據如何探索因素的相關性
－阿里巴巴預測經濟危機的到來
－從*總統競選看大數據對選民行為進行分析
4、 大數據價值落地的三個關鍵環節
－業務數據化
－數據信息化
－信息策略化
案例：喜歡賺“差價”的營業員（用數據管理來識別）
第三部分： 大數據精準營銷—分析框架篇
1、 數據分析簡介
－數據分析的三個階段
－分析方法的三大類別
2、 數據分析的六步曲
3、 步驟1：明確目的--理清思路
－確定分析目的：要解決什么樣的業務問題
－確定分析思路：分解業務問題，構建分析框架
4、 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
5、 步驟3：數據預處理—尋找答案
－數據質量評估
－數據清洗、數據處理和變量處理
－探索性分析
6、 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
－選擇合適的分析工具
7、 步驟5：數據展示--觀點表達
－選擇恰當的圖表
－選擇合適的可視化工具
8、 步驟6：報表撰寫--觀點表達
－選擇報告種類
－完整的報告結構
演練：如何用大數據來支撐手機精準營銷項目
演練：如何構建一個良好的大數據分析框架
第四部分： 用戶行為分析—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？
1、 大數據精準營銷的前提：用戶行為分析
2、 數據分析方法的層次
－描述性分析法（對比/分組/結構/趨勢/交叉…）
－相關性分析法（相關/方差/卡方…）
－預測性分析法（回歸/時序/決策樹/神經網絡…）
－專題性分析法（聚類/關聯/RFM模型/…）
3、 統計分析基礎
－統計分析兩要素
－統計分析三步驟
4、 統計分析常用指標
－匯總方式：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、IQR
－分布形態：偏度、峰度
5、 基本分析方法及其適用場景
－對比分析（查看數據差距）
演練：尋找用戶的地域分布規律
演練：尋找公司主打產品
演練：用數據來探索增量不增收困境的解決方案
案例：銀行ATM柜員機現金管理分析（銀行）
分組分析（查看數據分布）
案例：排班后面隱藏的貓膩
案例：通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估
演練：銀行用戶消費層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽電話效率分析（呼叫中心）
演練：客服中心科學排班人數需求分析（客服中心）
演練：客戶年齡分布/消費分布分析
結構分析（評估事物構成）
案例：用戶市場占比結構分析
案例：物流費用占比結構分析（物流）
案例：中移動用戶群動態結構分析
演練：用戶結構/收入結構/產品結構的分析
趨勢分析（發現事物隨時間的變化規律）
案例：破解零售店銷售規律
案例：手機銷量的淡旺季分析
演練：發現產品銷售的時間規律
交叉分析（多維數據分析）
演練：用戶性別+地域分布分析
演練：不同區域的產品偏好分析
演練：不同教育水平的業務套餐偏好分析
6、 綜合分析方法及其適用場景
綜合評價法（多維指標歸一）
案例：南京丈母娘選女婿分析表格
演練：人才選拔評價分析（HR）
*分析法（關鍵因素分析-財務數據分析）
案例：運營商市場占有率分析（通信）
案例：服務水平提升分析（呼叫中心）
演戲：提升銷量的銷售策略分析（零售商/電商）
漏斗分析法（關鍵流程環節分析-流失率與轉化率分析）
案例：電商產品銷售流程優化與策略分析（電商）
演練：營業廳終端銷售流程分析（電信）
演練：銀行業務辦理流程優化分析（銀行）
矩陣分析法（產品策略分析-象限圖分析法）
案例：工作安排評估
案例：HR人員考核與管理
案例：波士頓產品策略分析
7、 最合適的分析方法才是硬道理。
第五部分： 用戶行為分析—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？
1、 常用分析思路模型
2、 用戶行為分析（5W2H分析思路）
－WHY：原因
－WHAT：產品
－WHO：客戶
－WHEN：時間
－WHERE：區域/渠道
－HOW：支付方式
－HOW MUCH：價格
案例討論：結合公司情況，搭建用戶消費習慣的分析框架（5W2H）
第六部分： 影響因素分析—屬性篩選篇
營銷問題：哪些是影響市場銷量的關鍵因素？比如，產品在貨架上的位置是否對銷量有影響？價格和廣告開銷是如何影響銷量的？
影響風險控制的關鍵因素有哪些？如何判斷？
1、 影響因素分析的常見方法
2、 相關分析（衡量兩數據型變量的線性相關性）
問題：這兩個屬性是否會相互影響？影響程度大嗎？
－相關分析簡介
－相關分析的應用場景
－相關分析的種類
－簡單相關分析
－偏相關分析
－距離相關分析
－相關系數的三種計算公式
－Pearson相關系數
－Spearman相關系數
－Kendall相關系數
－相關分析的假設檢驗
－相關分析的四個基本步驟
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：哪些因素與汽車銷量有相關性
演練：話費與網齡的相關分析
－偏相關分析
－偏相關原理：排除不可控因素后的兩變量的相關性
－偏相關系數的計算公式
－偏相關分析的適用場景
－距離相關分析
3、 方差分析（衡量類別變量與數值變量間的相關性）
問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？
－方差分析的應用場景
－方差分析的三個種類
－單因素方差分析
－多因素方差分析
－協方差分析
－方差分析的原理
－方差分析的四個步驟
－解讀方差分析結果的兩個要點
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、技能級別對產品銷量有影響嗎
演練：尋找影響產品銷量的關鍵因素
－多因素方差分析原理
－多因素方差分析的作用
－多因素方差結果的解讀
演練：廣告形式、地區對銷量的影響因素分析（多因素）
－協方差分析原理
－協方差分析的適用場景
演練：飼料對生豬體重的影響分析（協方差分析）
4、 列聯分析/卡方檢驗（兩類別變量的相關性分析）
－交叉表與列聯表
－卡方檢驗的原理
－卡方檢驗的幾個計算公式
－列聯表分析的適用場景
案例：套餐類型對客戶流失的影響分析
案例：學歷對業務套餐偏好的影響分析
案例：行業/規模對風控的影響分析
5、 相關性分析方法總結
第七部分： 產品銷量預測—回歸預測篇
營銷問題：如何預測未來的產品銷量？如果產品跟隨季節性變動，該如何預測？新產品上市，如果評估銷量上限及銷售增速？
1、 銷量預測與市場預測模型介紹
－時序預測
－回歸模型
－季節性預測（相加/相乘模型）
－產品預測（珀爾曲線/龔鉑茲曲線）
2、 回歸分析/回歸預測
問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？
－回歸分析簡介
－回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
－得到回歸方程的常用工具
－散點圖+趨勢線
－線性回歸工具
－規劃求解工具
演練：散點圖找營銷費用與銷售額的關系（一元回歸）
－線性回歸分析的五個步驟
演練：營銷費用、辦公費用與銷售額的關系（線性回歸）
－解讀線性回歸分析結果的技巧
－定性描述：正相關/負相關
－定量描述：自變量變化導致因變量的變化程度
－回歸預測模型質量評估
－評估指標：判定系數R^2、標準誤差
－如何選擇*回歸模型
演練：如何選擇*的回歸預測模型（一元曲線回歸）
－預測值準確性評估
－MAD、MSE/RMSE、MAPE等
－帶分類變量的回歸預測
演練：汽車季度銷量預測
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）
3、 回歸分析的基本原理
4、 模型優化思路：尋找*回歸擬合線
－如何處理預測離群值（剔除離群值）
－如何剔除不顯著因素（剔除不顯著因素）
－如何進行非線性關系檢驗（增加非線性自變量）
－如何進行相互作用檢驗（增加相互作用自變量）
－如何進行多重共線性檢驗（剔除共線性自變量）
－如何檢驗誤差項（修改因變量）
－如何判斷模型過擬合（模型過擬合判斷）
演練：模型優化案例
5、 規劃求解工具簡介（自定義回歸模型的工具）
6、 自定義模型（如何利用規劃求解進行自定義模型）
案例：如何對餐廳客流量進行建模及模型優化
7、 好模型都是優化出來的
第八部分： 產品銷量預測—時序預測篇
1、 時間序列簡介
－回歸模型的缺點
2、 時序預測常用模型
3、 評估預測值的準確度指標
－平均*誤差MAD
－均方差MSE/RMSE
－平均誤差率MAPE
4、 移動平均（MA）
－應用場景及原理
－移動平均種類
－一次移動平均
－二次移動平均
－加權移動平均
－移動平均比率法
－移動平均關鍵問題
－期數N的*選擇方法
－最優權重系數的選取方法
演練：平板電腦銷量預測及評估
演練：快銷產品季節銷量預測及評估
5、 指數平滑（ES）
－應用場景及原理
－最優平滑系數的選取原則
－指數平滑種類
－一次指數平滑
－二次指數平滑（Brown線性、Holt線性、Holt指數、阻尼線性、阻尼指數）
－三次指數平滑
演練：煤炭產量預測
演練：航空旅客量預測及評估
6、 溫特斯季節預測模型
－適用場景及原理
－Holt-Winters加法模型
－Holt-Winters乘法模型
演練：汽車銷量預測及評估
7、 回歸季節預測模型
－季節性回歸模型的參數
－常用季節性預測模型（相加、相乘）
案例：*航空旅客里程的季節性趨勢分析
案例：產品銷售季節性趨勢預測分析
8、 ARIMA模型
－適用場景及原理
－ARIMA操作
演練：上海證券交易所綜合指數收益率序列分析
演練：服裝銷售數據季節性趨勢預測分析
9、 新產品銷量預測
－新產品累計銷量的S曲線
－如何評估銷量增長的拐點
－珀爾曲線與龔鉑茲曲線
案例：如何預測產品的銷售增長拐點，以及銷量上限
演練：預測IPad產品的銷量
第九部分： 客戶行為預測—分類預測篇
問題：如何評估客戶購買產品的可能性？如何預測客戶的購買行為？如何提取某類客戶的典型特征？如何向客戶精準推薦產品或業務？
1、 分類模型概述
2、 常見分類預測模型
3、 邏輯回歸（LR）
－邏輯回歸模型原理及適用場景
－邏輯回歸的種類
－二項邏輯回歸
－多項邏輯回歸
－如何解讀邏輯回歸方程
－帶分類自變量的邏輯回歸分析
－多元邏輯回歸
案例：如何評估用戶是否會購買某產品（二元邏輯回歸）
案例：多品牌選擇模型分析（多元邏輯回歸）
4、 分類決策樹（DT）
問題：如何預測客戶行為？如何識別潛在客戶？
風控：如何識別欠貸者的特征，以及預測欠貸概率？
客戶保有：如何識別流失客戶特征，以及預測客戶流失概率？
－決策樹分類簡介
案例：*零售商（Target）如何預測少女懷孕
－演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貸者的特征
－構建決策樹的三個關鍵問題
－如何選擇*屬性來構建節點
－如何分裂變量
－修剪決策樹
－如何評估分類性能？如何選擇最優分類模型？
案例：商場酸奶購買用戶特征提取
案例：客戶流失預警與客戶挽留
案例：識別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
案例：識別電信詐騙者嘴臉，讓通信更安全
5、 人工神經網絡（ANN）
－神經網絡概述
－神經網絡基本原理
－神經網絡的結構
－神經網絡的建立步驟
－神經網絡的關鍵問題
－BP反向傳播網絡（MLP）
－徑向基網絡（RBF）
案例：評估銀行用戶拖欠貨款的概率
第十部分： 市場細分模型
問題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實現客戶細分，開發符合細分市場的新產品？如何提取客戶特征，從而對產品進行市場定位？
1、 市場細分的常用方法
－有指導細分
－無指導細分
2、 聚類分析
－如何更好的了解客戶群體和市場細分？
－如何識別客戶群體特征？
－如何確定客戶要分成多少適當的類別？
－聚類方法原理介紹
－聚類方法作用及其適用場景
－聚類分析的種類
－K均值聚類（快速聚類）
案例：移動三大品牌細分市場合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產品試銷區域？
演練：如何評選優秀員工？
演練：中國各省份發達程度分析，讓數據自動聚類
－層次聚類（系統聚類）：發現多個類別
－R型聚類與Q型聚類的區別
案例：中移動如何實現客戶細分及營銷策略
演練：中國省市經濟發展情況分析（Q型聚類）
演練：裁判評分的標準衡量，避免“黑哨”（R型聚類）
－兩步聚類
3、 客戶細分與PCA分析法
－PCA主成分分析的原理
－PCA分析法的適用場景
演練：利用PCA對汽車客戶群進行細分
演練：如何針對汽車客戶群設計汽車
第十一部分： 客戶價值分析
營銷問題：如何評估客戶的價值？不同的價值客戶有何區別對待？
1、 如何評價客戶生命周期的價值
－貼現率與留存率
－評估客戶的真實價值
－使用雙向表衡量屬性敏感度
－變化的邊際利潤
案例：評估營銷行為的合理性
2、 RFM模型（客戶價值評估）
－RFM模型，更深入了解你的客戶價值
－RFM模型與市場策略
－RFM模型與活躍度分析
案例：客戶價值評估與促銷名單
案例：重購用戶特征分析
第十二部分： 產品推薦模型
問題：購買A產品的顧客還常常要購買其他什么產品？應該給客戶推薦什么產品最有可能被接受？
1、 常用產品推薦模型
2、 關聯分析
－如何制定套餐，實現交叉/捆綁銷售
案例：啤酒與尿布、颶風與蛋撻
－關聯分析模型原理（Association）
－關聯規則的兩個關鍵參數
－支持度
－置信度
－關聯分析的適用場景
案例：購物籃分析與產品捆綁銷售/布局優化
案例：理財產品的交叉銷售與產品推薦
第十三部分： 產品定價策略及最優定價
營銷問題：產品如何實現最估定價？套餐價格如何確定？采用哪些定價策略可達到利潤*化？
1、 常見的定價方法
2、 產品定價的理論依據
－需求曲線與利潤*化
－如何求解最優定價
案例：產品最優定價求解
3、 如何評估需求曲線
－價格彈性
－曲線方程（線性、乘冪）
4、 如何做產品組合定價
5、 如何做產品捆綁/套餐定價
－*收益定價（演進規劃求解）
－避免價格反轉的套餐定價
案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價
6、 非線性定價原理
－要理解支付意愿曲線
－支付意愿曲線與需求曲線的異同
案例：雙重收費如何定價（如會費+按次計費）
7、 階梯定價策略
案例：電力公司如何做階梯定價
8、 數量折扣定價策略
案例：如何通過折扣來實現薄利多銷
9、 定價策略的評估與選擇
案例：零售公司如何選擇最優定價策略
10、 航空公司的收益管理
－收益管理介紹
－如何確定機票預訂限制
－如何確定機票超售數量
－如何評估模型的收益
案例：FBN航空公司如何實現收益管理（預訂/超售）
第十四部分： 實戰篇(電信業客戶流失分析模型)
1、 電信業客戶流失預警與客戶挽留模型
2、 銀行欠貸風險預測模型
結束：課程總結與問題答疑。
大數據助力市場營銷
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/256388.html
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