大數據挖掘與營銷應用實戰培訓

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【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

? 時效性

? 個性化

? 關聯性

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”

? 精確營銷——裝上了GPS，實現“精確打擊”

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——“人以群分”，找準你的準客戶

? 大數據用戶畫像——互聯網時代不再“是否是狗”

5、 如何建立全渠道數據平臺，拓展營銷渠道，提高營銷效率

? 互聯網時代渠道分類

? 如果進行廣告的精確投放——廣告受眾分析

? 如何實現營銷效果的驗證——找到適合你的營銷方式

6、 如何提升你的客戶粘性

? 評估你的客戶價值——讓營銷策略更豐富

? 如何建立客戶響應模型——讓你的促銷更有效，增加回頭客

? 精準推薦——讓你的銷量再創新高

7、 客戶生存周期中的大數據應用

8、 數據分析與挖掘在通信行業的應用

? 客戶市場細分與精準營銷

? 客戶流失預警與客戶挽留

? 產品交叉銷售與套餐捆綁

? 營銷效果評估與廣告投放

? 客戶價值評估與忠誠度

? 銷售趨勢分析與銷售預測

? 客戶滿意度分析與影響因素
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

? 模型建立

? 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
第三部分：參數檢驗與非參數檢驗

1、 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

案例演練：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）

? 相關系數

? 解讀相關系數

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）

? 方差分析模型及適用場景

? 單因素分析/多因素分析

案例：終端陳列位置對銷量的影響分析

案例：廣告形式、地區對銷量的影響因素分析
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

? 回歸模型用于因素影響判斷

? 回歸模型原理及適用場景

? 解讀回歸方程的含義

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

案例：季節性銷量預測分析

案例：工齡、性別與銷量的關系分析

4、 基于時間的預測與時序分析

? 移動平均

? 指數平滑模型

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

? 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：美國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
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

? 邏輯回歸模型原理及適用場景

? 評估客戶購買產品的概率

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）

案例：超市商品交叉銷售與布局優化
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）

? 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

案例：淘寶客戶價值評估與促銷名單
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

? 確定聚類的適當數量

案例：新產品試銷地點（城市）選擇

案例：小康指數劃分，讓數據自動聚類

案例：裁判標準一致性分析，避免“黑哨”

案例：商場服務獎項評選

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

案例：商場酸奶購買用戶特征提取

案例：電信運營商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