大數據挖掘與營銷應用

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課程大綱
一、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、大數據新營銷模式/特點
（1）如何選擇互聯網的營銷模式
（2）客戶關系管理CRM
（3）*營銷
3、如何在海量數據中整合數據
（1）客戶的群體特征
（2）大數據用戶畫像
4、如何建立全渠道數據平臺/提升你的客戶粘性
5、客戶生存周期中的大數據應用
6、數據分析與挖掘在通信行業的應用

二、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）
案例：客戶匹配度建模/4G終端營銷分析
3、如何選擇合適的營銷方式
（1）各營銷渠道的用戶特征分析
（2）促銷方式有效性檢驗
（3）參數檢驗與非參數檢驗原理介紹
案例演練：通信行業ARPU值/營銷效果評估分析

三、因素影響分析
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/推廣費用與銷售金額/家庭生活開支的相關分析
2、方差分析
案例：終端陳列位置/廣告形式/地區對銷量的影響分析

四、銷售預測分析
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
4、基于時間的預測與時序分析
案例演練：電視機銷量預測/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/產品銷售的季節性趨勢預測分析

五、 客戶需求分析
1、邏輯回歸模型
案例：雜志社訂閱模型
2、關聯分析
（1）如何制定套餐，實現交叉/捆綁銷售
（2）產品關聯分析模型原理
案例：超市商品交叉銷售與布局優化
六、客戶價值分析
1、RFM模型（客戶價值評估）
案例：淘寶客戶價值評估與促銷名單

七、市場細分分析
1、聚類分析
（1）如何更好的了解客戶群體和市場細分
（2）如何識別客戶群體特征
2、分類決策樹
（1）如何選擇節點構建決策樹/提取客戶特征
（2）決策樹分析過程
實戰：終端生命周期曲線與終端銷售*時機
八、課程總結與問題答疑