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    大數據時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)數據分析技能--用數字說(shuō)話(huà)

    課程編號:17567   課程人氣:858

    課程價(jià)格:¥3600  課程時(shí)長(cháng):2天

    行業(yè)類(lèi)別:不限行業(yè)    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:營(yíng)銷(xiāo)管理 

    授課講師:陳劍

    課程安排:

           2016.7.16 廣州



    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)課
    【培訓對象】
    市場(chǎng)總監、市場(chǎng)分析人員、銷(xiāo)售主管、銷(xiāo)售總監及其他對營(yíng)銷(xiāo)數據分析有興趣的人士

    【培訓收益】
    “大數據”的概念出現至今已經(jīng)11年了,然而,為數不少的的市場(chǎng)部、銷(xiāo)售部的相關(guān)員工由于缺乏營(yíng)銷(xiāo)分析的技能,還在使用原始低效的統計和分析方法,浪費大量的時(shí)間不說(shuō),老板還經(jīng)常不滿(mǎn)意。
    大數據時(shí)代要求市場(chǎng)和銷(xiāo)售部門(mén)對客戶(hù)響應、營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程、行業(yè)競爭做深入分析,為決策者提供真正的決策支持,特別是為每一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)動(dòng)作提供最佳的運作模型。
    本課程從大數據的宏觀(guān)知識背景開(kāi)始,探討如何將數據分析的技能應用于企業(yè)日常的銷(xiāo)售運營(yíng)當中。學(xué)習本課程您將可以掌握以下內容:
    1. 了解大數據的概念,大數據包含哪些技術(shù)框架和工具
    2. 大數據如何跟企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)工作相結合
    3. 數據挖掘的CRISP循環(huán)
    4. 數據分析的工具介紹:例如指標分析的方法和統計學(xué)算法介紹


    特別聲明
        為了保證培訓效果,請攜帶筆記本電腦并安裝Office,并為Excel加載分析工具庫。
        陳劍老師課程均贈送BladeOffice工具箱,請注意核對軟件日期是否為培訓當天日期以防假冒。

     【時(shí)間地點(diǎn)】2016年07月16-17日廣州   07月21-22日北京   07月23-24日上海

                2016年09月24-25日深圳   10月13-14日上海   10月15-16日北京
                2016年12月10-11日廣州   12月15-16日上海   12月17-18日北京
    【收費標準】3600元1人,5800元2人,無(wú)其他折扣(含資料費、午餐、茶點(diǎn)、發(fā)票)
     
    【課程大綱】
     
    一、大數據時(shí)代概述
    “大數據”火了,但是大數據的應用已經(jīng)有十幾年的歷史了,本節告訴你大數據是什么。
    1. 大數據的應用歷史
    2. 大數據的全景視圖
    3. 最熱門(mén)的大數據工具有哪些
    4. 企業(yè)的市場(chǎng)和營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)應該具備哪些大數據的技能?
    5. CRISP方法論
    案例演練:空降經(jīng)理的煩惱,您來(lái)親身體驗一下數據分析的過(guò)程
    二、構建企業(yè)的分析體系
    本節介紹如何在企業(yè)內部實(shí)施大數據,利用大數據驅動(dòng)企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)動(dòng)作
    1. 大數據如何與企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)結合
    a) 營(yíng)銷(xiāo)動(dòng)作和大數據的結合
    b) 崗位的設置和技能要求
    2. 分析模型的設計、實(shí)施工具
    a) SPSS Clementine簡(jiǎn)介
    b) SAS簡(jiǎn)介
    c) SQL Analysis簡(jiǎn)介
    d) Excel控件簡(jiǎn)介
    3. 數據的收集和準備
    a) 數據的來(lái)源
    b) 原始數據轉換為業(yè)務(wù)數據
    三、基于關(guān)鍵指標的分析方法
    指標分析是一種快速的企業(yè)績(jì)效分析手段,是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標, 本節介紹如何通過(guò)指標構建數據分析模型。
    1. 案例思考:從一張報表說(shuō)起
    2. 傳統的基于績(jì)效考核指標分析的缺陷
    3. 把KPI指標和管理理念相結合,搭建分析模型分析營(yíng)銷(xiāo)狀況
    4. 案例解析:
    a) 競爭力分析模型
    b) 利潤分析模型
    四、時(shí)間序列分析
    時(shí)間序列分析的目的是掌握銷(xiāo)售過(guò)程中出現的趨勢、規律,優(yōu)化產(chǎn)品組合和銷(xiāo)售管理。
    1. 時(shí)間序列規律的三個(gè)方面
    2. 如何識別周期,認識同比的風(fēng)險
    3. 趨勢如何分析
    4. 案例解析
    a) 數據周期分析
    b) 庫存風(fēng)險預測
    5. 一元回歸分析
    a) 案例:行業(yè)趨勢分析
    五、競爭的量化分析方法簡(jiǎn)介
    1. 宏觀(guān)的行業(yè)競爭力分析矩陣
    2. 數據來(lái)源:根據市場(chǎng)競爭的四個(gè)層次確定
    3. 競爭的敏感性分析
    4. 快消品的品牌轉換矩陣
    5. 媒體影響的量化研究
    六、常用的統計學(xué)分析算法簡(jiǎn)介
    數據分析不是空洞理論,還需要有科學(xué)的技術(shù)手段和方法,本節演示常見(jiàn)的數據分析算法。
    1. 協(xié)助客戶(hù)分類(lèi):聚類(lèi)分析
    2. 識別客戶(hù)響應
    a) 類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
    b) 決策樹(shù)
    c) 邏輯斯蒂回歸
    3. 時(shí)間序列預測
    a) ARIMA
    b) 指數平滑
    七、商業(yè)預測技術(shù)
    預測是企業(yè)重要的決策依據,本節演示如何結合統計學(xué)算法構造一個(gè)成熟的預測模型。
    1. 預測責任者與支持者
    2. 預測的組織流程
    3. 不同的預測模型各自的優(yōu)缺點(diǎn)
    4. 水平和趨勢模型
    5. 季節模型
    6. 如何評估預測的偏差
    八、數據挖掘
    無(wú)差別的大眾媒體營(yíng)銷(xiāo)已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足零和的市場(chǎng)環(huán)境下的競爭要求。精確營(yíng)銷(xiāo)是現在及未來(lái)的發(fā)展方向,精確營(yíng)銷(xiāo)的基礎是精確的客戶(hù)定位,本節通過(guò)案例演示來(lái)說(shuō)明如何進(jìn)行客戶(hù)的響應分析。
    1. 精確營(yíng)銷(xiāo)與客戶(hù)細分
    2. 客戶(hù)細分的價(jià)值
    3. 基于數據驅動(dòng)的細分
    4. 基于決策樹(shù)的案例解析
    5. 結果的應用
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