助力市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)與服務(wù)的數據分析實(shí)戰

【培訓對象】


【培訓收益】
銷(xiāo)售部、營(yíng)業(yè)廳、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部、運營(yíng)分析部、業(yè)務(wù)支撐部等業(yè)務(wù)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(xué)知識，但希望掌握數據分析的相關(guān)人員。

第十部分：數據核心理念—數據思維篇
問(wèn)題：什么是數據思維？大數據決策的底層邏輯以及決策依據是什么？
1、數字化五大技術(shù)戰略：ABCDI戰略
A：人工智能，目的是用機器模擬人類(lèi)行為
B：區塊鏈，構建不可篡改的分布記賬系統
C：云計算，搭建按需分配的計算資源平臺
D：大數據，實(shí)現智能化的判斷和決策機制
I：物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現萬(wàn)物互聯(lián)通信的基礎架構
2、大數據的本質(zhì)
數據，是事物發(fā)展和變化過(guò)程中留下的痕跡
大數據不在于量大，而在于全（多維性）
業(yè)務(wù)導向還是技術(shù)導向
3、大數據決策的底層邏輯（即四大核心價(jià)值）
探索業(yè)務(wù)規律，按規律來(lái)管理決策
案例：客流規律與排班及最佳營(yíng)銷(xiāo)時(shí)機
案例：致命交通事故發(fā)生的時(shí)間規律
發(fā)現運營(yíng)變化，定短板來(lái)運營(yíng)決策
案例：考核周期導致的員工月初懈怠
案例：工序信號異常監測設備故障
理清要素關(guān)系，找影響因素來(lái)決策
案例：情緒對于股市漲跌的影響
案例：為何升職反而會(huì )增加離職風(fēng)險？
預測未來(lái)趨勢，通過(guò)預判進(jìn)行決策
案例：惠普預測員工離職風(fēng)險及挽留
案例：保險公司的車(chē)險預測與個(gè)性化保費定價(jià)
4、大數據決策的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節
業(yè)務(wù)數據化：將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉化為數據問(wèn)題
數據信息化：提取數據中的業(yè)務(wù)規律信息
信息策略化：基于規律形成業(yè)務(wù)應對策略
案例：用數據來(lái)識別喜歡賺“差價(jià)”的營(yíng)業(yè)員
第十一部分：數據分析過(guò)程—分析步驟篇
1、數據分析的六步曲
2、步驟1：明確目的，確定分析思路
確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務(wù)問(wèn)題
確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問(wèn)題，構建分析框架
3、步驟2：收集數據，尋找分析素材
明確數據范圍
確定收集來(lái)源
確定收集方法
4、步驟3：整理數據，確保數據質(zhì)量
數據質(zhì)量評估
數據清洗、數據處理和變量處理
探索性分析
5、步驟4：分析數據，尋找業(yè)務(wù)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
6、步驟5：呈現數，解讀業(yè)務(wù)規律
選擇恰當的圖表
選擇合適的可視化工具
提煉業(yè)務(wù)含義
7、步驟6：撰寫(xiě)報告，形成業(yè)務(wù)策略
選擇報告種類(lèi)
完整的報告結構
演練：產(chǎn)品精準營(yíng)銷(xiāo)案例分析
如何搭建精準營(yíng)銷(xiāo)分析框架
精準營(yíng)銷(xiāo)分析的過(guò)程和步驟
第十二部分：數據分析方法—統計方法篇
問(wèn)題：數據分析方法的種類(lèi)？分析方法的不同應用場(chǎng)景？
1、業(yè)務(wù)分析的三個(gè)階段
現狀分析：通過(guò)企業(yè)運營(yíng)指標來(lái)發(fā)現規律及短板
原因分析：查找數據相關(guān)性，探尋目標影響因素
預測分析：合理配置資源，預判業(yè)務(wù)未來(lái)的趨勢
2、常用的數據分析方法種類(lèi)
描述性分析法（對比/分組/結構/趨勢/交叉…）
相關(guān)性分析法（相關(guān)/方差/卡方…）
預測性分析法（回歸/時(shí)序/決策樹(shù)/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )…）
專(zhuān)題性分析法（聚類(lèi)/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）
3、統計分析基礎
統計分析兩大關(guān)鍵要素（類(lèi)別、指標）
統計分析的操作模式（類(lèi)別指標）
統計分析三個(gè)操作步驟（統計、畫(huà)圖、解讀）
透視表的三個(gè)組成部分
4、常用的描述性指標
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(tài)：偏度、峰度
5、基本分析方法及其適用場(chǎng)景
對比分析（查看數據差距，發(fā)現事物變化）
演練：尋找用戶(hù)的地域分布特征
演練：分析產(chǎn)品受歡迎情況及貢獻大小
演練：用數據來(lái)探索增量不增收困境的解決方案
分布分析（查看數據分布，探索業(yè)務(wù)層次）
演練：銀行用戶(hù)的消費水平和消費層次分析
演練：客戶(hù)年齡分布/收入分布分析
案例：通信運營(yíng)商的流量套餐劃分合理性的評估
演練：呼叫中心接聽(tīng)電話(huà)效率分析（呼叫中心）
結構分析（查看指標構成，評估結構合理性）
案例：增值業(yè)務(wù)收入結構分析（通信）
案例：物流費用成本結構分析（物流）
案例：中移動(dòng)用戶(hù)群動(dòng)態(tài)結構分析
演練：財務(wù)領(lǐng)域的結構瀑布圖、財務(wù)收支的變化瀑布圖
趨勢分析（發(fā)現事物隨時(shí)間的變化規律）
案例：破解零售店銷(xiāo)售規律
案例：手機銷(xiāo)量的淡旺季分析
案例：微信用戶(hù)的活躍時(shí)間規律
演練：發(fā)現客流量的時(shí)間規律
交叉分析（從多個(gè)維度的數據指標分析）
演練：用戶(hù)性別+地域分布分析
演練：不同客戶(hù)的產(chǎn)品偏好分析
演練：不同學(xué)歷用戶(hù)的套餐偏好分析
演練：銀行用戶(hù)的違約影響因素分析
第十三部分：數據分析方法—分析框架篇
問(wèn)題：如何才能全面/系統地分析而不遺漏？如何分解和細化業(yè)務(wù)問(wèn)題？
1、業(yè)務(wù)分析思路和分析框架來(lái)源于業(yè)務(wù)模型
2、常用的業(yè)務(wù)模型
外部環(huán)境分析：PEST
業(yè)務(wù)專(zhuān)題分析：5W2H
競品/競爭分析：SWOT、波特五力
營(yíng)銷(xiāo)市場(chǎng)專(zhuān)題分析：4P/4C等
3、精準營(yíng)銷(xiāo)的業(yè)務(wù)模型（6R準則）
尋找正確的客戶(hù)
匹配正確的產(chǎn)品
確定合理的價(jià)格
選擇恰當的時(shí)機
通過(guò)合適的渠道
傳遞恰當的信息
案例討論：如何構建大數據精準營(yíng)銷(xiāo)的分析框架
4、用戶(hù)行為分析（5W2H分析思路和框架）
WHY：原因（用戶(hù)需求、產(chǎn)品亮點(diǎn)、競品優(yōu)劣勢）
WHAT：產(chǎn)品（產(chǎn)品喜好、產(chǎn)品貢獻、產(chǎn)品功能、產(chǎn)品結構）
WHO：客戶(hù)（基本特征、消費能力、產(chǎn)品偏好）
WHEN：時(shí)間（淡旺季、活躍時(shí)間、重購周期）
WHERE：區域/渠道（區域喜好、渠道偏好）
HOW：支付/促銷(xiāo)（支付方式、促銷(xiāo)方式有效性評估等）
HOW MUCH：價(jià)格（費用、成本、利潤、收入結構、價(jià)格偏好等）
案例討論：結合公司情況，搭建用戶(hù)消費習慣的分析框架（5W2H）
5、數據分析策略
第十四部分：影響因素分析—原因分析篇
營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題：哪些因素是影響業(yè)務(wù)目標的關(guān)鍵要素？比如，產(chǎn)品在貨架上的位置是否對銷(xiāo)量有影響？?jì)r(jià)格和廣告開(kāi)銷(xiāo)是如何影響銷(xiāo)量的？影響風(fēng)控的關(guān)鍵因素有哪些？如何判斷？
1、影響因素分析的常見(jiàn)方法
2、相關(guān)分析（衡量?jì)蓴祿妥兞康木€(xiàn)性相關(guān)性）
相關(guān)分析簡(jiǎn)介
相關(guān)分析的應用場(chǎng)景
相關(guān)分析的種類(lèi)
簡(jiǎn)單相關(guān)分析
偏相關(guān)分析
距離相關(guān)分析
相關(guān)系數的三種計算公式
Pearson相關(guān)系數
Spearman相關(guān)系數
Kendall相關(guān)系數
相關(guān)分析的假設檢驗
相關(guān)分析的四個(gè)基本步驟
演練：營(yíng)銷(xiāo)費用會(huì )影響銷(xiāo)售額嗎？影響程度如何量化？
演練：哪些因素與汽車(chē)銷(xiāo)量有相關(guān)性
演練：影響用戶(hù)消費水平的因素會(huì )有哪些
偏相關(guān)分析
偏相關(guān)原理：排除不可控因素后的兩變量的相關(guān)性
偏相關(guān)系數的計算公式
偏相關(guān)分析的適用場(chǎng)景
距離相關(guān)分析
3、方差分析（衡量類(lèi)別變量與數值變量間的相關(guān)性）
方差分析的應用場(chǎng)景
方差分析的三個(gè)種類(lèi)
單因素方差分析
多因素方差分析
協(xié)方差分析
單因素方差分析的原理
方差分析的四個(gè)步驟
解讀方差分析結果的兩個(gè)要點(diǎn)
演練：擺放位置與銷(xiāo)量有關(guān)嗎
演練：客戶(hù)學(xué)歷對消費水平的影響分析
演練：廣告和價(jià)格是影響終端銷(xiāo)量的關(guān)鍵因素嗎
演練：營(yíng)業(yè)員的性別、技能級別對產(chǎn)品銷(xiāo)量有影響嗎
演練：尋找影響產(chǎn)品銷(xiāo)量的關(guān)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(xiāo)量的影響因素分析
協(xié)方差分析原理
協(xié)方差分析的適用場(chǎng)景
演練：排除產(chǎn)品價(jià)格，收入對銷(xiāo)量有影響嗎？
4、列聯(lián)分析/卡方檢驗（兩類(lèi)別變量的相關(guān)性分析）
交叉表與列聯(lián)表：計數值與期望值
卡方檢驗的原理
卡方檢驗的幾個(gè)計算公式
列聯(lián)表分析的適用場(chǎng)景
案例：套餐類(lèi)型對客戶(hù)流失的影響分析
案例：學(xué)歷對業(yè)務(wù)套餐偏好的影響分析
案例：行業(yè)/規模對風(fēng)控的影響分析
5、相關(guān)性分析方法總結
第十五部分：定量預測模型—回歸模型篇
營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題：如何預測未來(lái)的產(chǎn)品銷(xiāo)量/銷(xiāo)售額？如果產(chǎn)品跟隨季節性變動(dòng)，該如何預測？
1、回歸分析簡(jiǎn)介和原理
2、回歸分析的種類(lèi)
一元回歸/多元回歸
線(xiàn)性回歸/非線(xiàn)性回歸
3、常用回歸分析方法
散點(diǎn)圖+趨勢線(xiàn)（一元）
線(xiàn)性回歸工具（多元線(xiàn)性）
規劃求解工具（非線(xiàn)性回歸）
演練：散點(diǎn)圖找營(yíng)銷(xiāo)費用與銷(xiāo)售額的關(guān)系
4、線(xiàn)性回歸分析的五個(gè)步驟
演練：營(yíng)銷(xiāo)費用、辦公費用與銷(xiāo)售額的關(guān)系（線(xiàn)性回歸）
5、線(xiàn)性回歸方程的解讀技巧
定性描述：正相關(guān)/負相關(guān)
定量描述：自變量變化導致因變量的變化程度
6、回歸預測模型評估
質(zhì)量評估指標：判定系數R^2
如何選擇最佳回歸模型
演練：如何選擇最佳的回歸預測模型（一元曲線(xiàn)回歸）
7、帶分類(lèi)自變量的回歸預測
演練：汽車(chē)季度銷(xiāo)量預測
演練：工齡、性別與終端銷(xiāo)量的關(guān)系
演練：如何評估銷(xiāo)售目標與資源最佳配置
第十六部分：產(chǎn)品銷(xiāo)量預測—時(shí)序預測篇
1、時(shí)間序列簡(jiǎn)介
回歸模型的缺點(diǎn)
2、時(shí)序預測常用模型
3、評估預測值的準確度指標
平均絕對誤差MAD
均方差MSE/RMSE
平均誤差率MAPE
4、移動(dòng)平均（MA）
應用場(chǎng)景及原理
移動(dòng)平均種類(lèi)
一次移動(dòng)平均
二次移動(dòng)平均
加權移動(dòng)平均
移動(dòng)平均比率法
移動(dòng)平均關(guān)鍵問(wèn)題
期數N的最佳選擇方法
最優(yōu)權重系數的選取方法
演練：平板電腦銷(xiāo)量預測及評估
演練：快銷(xiāo)產(chǎn)品季節銷(xiāo)量預測及評估
5、指數平滑（ES）
應用場(chǎng)景及原理
最優(yōu)平滑系數的選取原則
指數平滑種類(lèi)
一次指數平滑
二次指數平滑（Brown線(xiàn)性、Holt線(xiàn)性、Holt指數、阻尼線(xiàn)性、阻尼指數）
三次指數平滑
演練：煤炭產(chǎn)量預測
演練：航空旅客量預測及評估

結束：課程總結與問(wèn)題答疑。 

• 流程管理與再造方法詳解與案例分析實(shí)戰研討

   

  課程背景：幾乎所有世界一流的企業(yè)，如：GE、Motorola、IBM、豐田等，均致力于流程改進(jìn)，因為他們知道，管理企業(yè)的關(guān)鍵是建立一套好的流程并保證其得到切實(shí)執行。沒(méi)有正式高效流程的企業(yè)，就像沒(méi)有完善法律系統和公共管理系統的社會(huì )，充滿(mǎn)著(zhù)混亂、沖突和低效率，其管理者更像是消防隊員，到處救火，窮于應付，其產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)速度和成本必然會(huì )受到很大影響。建立好..

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