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大數據挖掘與營銷應用培訓

課程收獲
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、熟悉數據挖掘的標準過程，掌握常用的數據挖掘方法
4、熟悉數據分析及數據挖掘工具，掌握Excel和SPSS軟件應用操作
5、學(xue)會選擇(ze)合(he)適的分(fen)析模型來解決相(xiang)應的營銷問題

課程大綱
第一部分：大數據營銷的概述
1、大數據時代帶來對傳統營銷的挑戰
2、大數據營銷的特點
3、大數據時代的新營銷模式
如何選擇互聯網的營銷模式——微博營銷、網頁營銷等
客戶關系管理CRM——“舊貌煥發新顏”
*營銷——裝上了GPS，實現“*打擊”
4、如何在海量數據中整合數據，形成你對消費者的獨特洞察力
客戶的群體特征
大數據用戶畫像
5、如何建立全渠道數據平臺，拓展營銷渠道，提高營銷效率
6、如何提升你的客戶粘性
評估你的客戶價值
如何建立客戶響應模型
精準推薦
7、客戶生存周期中的大數據應用
8、數(shu)據分析與挖掘(jue)在通信行(xing)業的應用

第二部分：數據挖掘實戰篇：流程、數據建模、工具操作
1、數據分析VS數據挖掘
2、數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）
商業理解
數據準備
數據理解
模型評估
模型應用
案例：客戶匹配度建模，找到你的準客戶
案例：4G終端營銷分析
3、如何選擇合適的營銷方式
各營銷渠道的用戶特征分析
促銷方式有效性檢驗
參數檢驗與非參數檢驗原理介紹
案例演練：通信行業ARPU值評估分析
案例(li)演(yan)練：營銷效果評估分析

第三部分：因素影響分析
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？
1、相關分析（因素影響的相關性分析，相關程度計算）
案例：體重與腰圍的相關分析
案例：推廣費用與銷售金額的相關分析
案例演練：家庭生活開支的相關分析
2、方差分析（影響關鍵因素分析，影響因素組合分析）
案例：終端陳列位置對銷量的影響分析
案例(li)：廣告(gao)形式、地區對銷量的影響(xiang)因(yin)素分析

第四部分：銷售預測分析
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？
1、銷量預測與市場預測——讓你看得更遠
2、回歸模型
案例：讓你的營銷費用預算更準確
3、尋找*擬合線來判斷和預測
如何判斷預測的準確性
回歸顯著性檢驗
擬合程度衡量
自變量顯著性檢驗
殘差與異常值排除
采用驗證集檢驗預測準確性
4、基于時間的預測與時序分析
案例演練：電視機銷量預測分析
案例演練：上海證券交易所綜合指數收益率序列分析
5、季節性預測模型
案例：*航空旅客里程的季節性趨勢分析
案例：產(chan)品銷(xiao)售季(ji)節性趨勢預測分析

第五部分：客戶需求分析
營銷問題：如何評估客戶購買產品的可能性？或者說，影響客戶購買意向的產品關鍵特性是什么？
1、邏輯回歸模型
案例：雜志社訂閱模型2、關聯分析
如何制定套餐，實現交叉/捆綁銷售
產品關聯分析模型原理（Association）
案(an)例：超市商品交(jiao)叉銷售與布局優(you)化

第六部分：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、RFM模型（客戶價值評估）
案例：淘寶客(ke)戶(hu)價(jia)值評估(gu)與促銷名單

第七部分：市場細分分析
營銷問題：如何對市場進行細分？如何提取客戶特征，從而對產品進行市場定位？
1、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
2、分類決策樹
如何選擇節點構建決策樹
決策樹分析過程
如何提取客戶特征
實戰(zhan)：終端生命(ming)周(zhou)期曲(qu)線與終端銷售*時機

第八部分：課程總結與問題答疑

大數據挖掘與營銷應用培訓