市場營銷大數據分析實戰培訓

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Excel數據分析工具，能夠利用Excel和SPSS軟件解決實際的營銷問題（比如定價/因素影響/預測/客戶需求/客戶價值/市場細分等）。

第一部分：大數據核心理念
問題：大數據的核心價值是什么？大數據是怎樣用于業務決策？
1、大數據時代：你缺的不是一堆方法，而是大數據思維
2、大數據是探索事物發展和變化規律的工具
3、一切不以解決業務問題為導向的大數據都是耍流氓
4、大數據的核心能力
?發現業務運行規律及問題
?探索業務未來發展趨勢
5、從案例看大數據的核心本質
?用趨勢圖來探索產品銷量規律
?從谷歌的GFT產品探索用戶需求變化
?從美國總統競選看大數據對選民行為進行分析
?從大數據炒股看大數據如何探索因素的相關性
6、認識大數據分析
?什么是數據分析
?數據分析的三大作用
?常用分析的三大類別
案例：喜歡賺“差價”的營業員（用數據管理來識別）
7、數據分析需要什么樣的能力
?懂業務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現
8、大數據應用系統的四層結構
?數據基礎層、數據模型層、業務模型層、業務應用層
9、大數據分析的兩大核心理念
10、大數據分析面臨的常見問題
?不知道分析什么（分析目的不明確）
?不知道怎樣分析（缺少分析方法）
?不知道收集什么樣的數據（業務理解不足）
?不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
?看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差）
?擔心分析不夠全面（分析思路不系統）

第二部分：數據分析過程
1、數據分析的六步曲
2、步驟1：明確目的–理清思路
?確定分析目的：要解決什么樣的業務問題
?確定分析思路：分解業務問題，構建分析框架
3、步驟2：數據收集—理清思路
?明確收集數據范圍
?確定收集來源
?確定收集方法
4、步驟3：數據預處理—尋找答案
?數據質量評估
?數據清洗、數據處理和變量處理
?探索性分析
5、步驟4：數據分析–尋找答案
?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：數據展示–觀點表達
?選擇恰當的圖表
?選擇合適的可視化工具
7、步驟6：報表撰寫–觀點表達
?選擇報告種類
?完整的報告結構
8、數據分析的三大誤區
演練：如何用大數據來支撐手機精準營銷項目

第三部分：大數據營銷概述
1、傳統營銷的困境與挑戰
2、營銷理論的變革
?第一代：4P理論
?第二代：4C理論
?第三代：nPnC理論
3、大數據引領傳統營銷
4、大數據在營銷中的典型應用
?市場定位與客戶細分
?客戶需求與產品設計
?精準廣告與精準推薦
?……
5、大數據營銷的基石：用戶畫像
6、客戶生存周期中的大數據應用

第四部分：統計分析方法篇
問題：數據分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題？
1、數據分析方法的層次
?基本分析法（對比/分組/結構/趨勢/…）
?高級分析法（相關/方差/驗證/回歸/時序/…）
?數據挖掘法（聚類/分類/關聯/RFM模型/…）
2、基本分析方法及其適用場景
?對比分析（查看數據差距）
演練：按性別、省份、產品進行分類統計
演練：如何提升用戶消費能力
?分組分析（查看數據分布）
案例：銀行ATM柜員機現金管理分析（銀行）
案例：排班后面隱藏的貓膩
案例：通信運營商的流量套餐的合理性評估（通信）

演練：銀行用戶消費層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽電話效率分析（呼叫中心）
演練：客服中心科學排班人數需求分析（客服中心）
演練：客戶年齡分布分析
?結構分析（評估事物構成）
案例：用戶市場占比結構分析
案例：物流費用占比結構分析（物流）
案例：用戶收入結構分析
案例：動態結構分析
?趨勢分析（發現變化規律）
案例：破解零售店銷售規律
案例：手機銷量的淡旺季分析
演練：發現產品銷售的時間規律
?交叉分析（多維數據分析）
演練：用戶性別+地域分布分析
演練：不同區域的產品偏好分析
演練：不同教育水平的業務套餐偏好分析
第五部分：用戶行為分析-思路篇
問題：數據分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統地分析而不遺漏？
1、數據分析的思路
?從KPI指標開始
?從營銷/管理模型開始
2、常用分析思路模型
3、用戶消費行為分析（5W2H分析法）
?WHY：原因
?WHAT：產品
?WHO：客戶
?WHEN：時間
?WHERE：區域/渠道
?HOW：支付方式
?HOW MUCH：價格
案例：用戶購買行為分析（5W2H）

第六部分：影響因素分析
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？
風險控制的關鍵因素有哪些？如何判斷？
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
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
3、列聯分析（影響關鍵因素分析）
?交叉表與列聯表
?卡方檢驗的原理
案例：套餐類型與客戶流失是否有關系？

第七部分：銷量預測分析
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？新產品上市，如果評估銷量上限及銷售增速？
1、銷量預測與市場預測模型介紹
?時序預測
?回歸模型
?季節性預測（相加/相乘模型）
?產品預測（珀爾曲線/龔鉑茲曲線）
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
?解讀回歸方程的五步法
案例：營銷費用預算分析（推廣費用與銷售額的回歸分析）
3、尋找最佳回歸擬合線來判斷和預測（模型優化思路）
?如何判斷是否可以用回歸分析來作預測
?如何判斷線性回歸的預測準確性
?如何判斷自變量對目標變量是否有顯著影響
?如何處理異常數據（殘差與異常值排除）
?如何進行非線性關系檢驗
?如何進行相互作用檢驗
?如何檢驗誤差項
案例：汽車銷量預測分析
案例：工齡、性別與銷量的回歸分析
4、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
5、S曲線與新產品銷量預測
?如何評估銷量增長的拐點
?珀爾曲線與龔鉑茲曲線
案例：如何預測產品的銷售增長拐點，以及銷量上限
6、自定義模型（如何利用規劃求解進行自定義模型）
案例：如何對客流量進行建模及模型優化

第八部分：客戶行為預測
問題：如何評估客戶購買產品的可能性？如何預測客戶的購買行為？如何提取某類客戶的典型特征？如何向客戶精準推薦產品或業務？
1、分類模型概述
2、常見分類預測模型
3、邏輯回歸模型
?邏輯回歸模型原理及適用場景
?邏輯回歸種類：二元/多元邏輯回歸
?如何解讀邏輯回歸方程
案例：如何評估用戶是否會購買某產品（二元邏輯）
?消費者品牌選擇模型分析
案例：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？（多元邏輯）
4、分類決策樹
問題：如何預測客戶行為？如何識別潛在客戶？
風控：如何識別欠貸者的特征，以及預測欠貸概率？
客戶保有：如何識別流失客戶特征，以及預測客戶流失概率？
?決策樹分類簡介
?如何評估分類性能？
案例：美國零售商（Target）如何預測少女懷孕
案例：商場酸奶購買用戶特征提取
案例：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
第九部分：市場細分模型篇
問題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實現客戶細分，開發符合細分市場的新產品？如何提取客戶特征，從而對產品進行市場定位？
1、市場細分的常用方法
?有指導細分
?無指導細分
2、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？
?如何確定客戶要分成多少適當的類別？
?聚類方法原理介紹
?聚類方法作用及其適用場景
?聚類分析的種類
?K均值聚類（快速聚類）
案例：移動三大品牌細分市場合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產品試銷區域？
演練：如何評選優秀員工？
演練：中國各省份發達程度分析，讓數據自動聚類
?層次聚類（系統聚類）：發現多個類別
?R型聚類與Q型聚類的區別
案例：中移動如何實現客戶細分及營銷策略
演練：中國省市經濟發展情況分析（Q型聚類）
演練：裁判評分的標準衡量，避免“黑哨”（R型聚類）
?兩步聚類
3、客戶價值評估與RFM模型
問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同客戶采取不同的營銷策略？
?RFM模型，更深入了解你的客戶價值
?RFM的客戶細分框架理解
?RFM模型與市場策略
?RFM模型與活躍度
演練：“雙11”淘寶商家如何選擇客戶進行促銷
演練：結合響應模型，宜家IKE實現最大化營銷利潤
第十部分：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、如何評價客戶生命周期的價值
?貼現率與留存率
?評估客戶的真實價值
?使用雙向表衡量屬性敏感度
?變化的邊際利潤
案例：評估營銷行為的合理性
2、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模型與活躍度分析
案例：客戶價值評估與促銷名單
案例：重購用戶特征分析

第十一部分：產品推薦模型篇
問題：購買A產品的顧客還常常要購買其他什么產品？應該給客戶推薦什么產品最有可能被接受？
1、常用產品推薦模型
2、關聯分析
?如何制定套餐，實現交叉/捆綁銷售
案例：啤酒與尿布、颶風與蛋撻
?關聯分析模型原理（Association）
?關聯規則的兩個關鍵參數
a)支持度
b)置信度
?關聯分析的適用場景
案例：購物籃分析與產品捆綁銷售/布局優化
案例：理財產品的交叉銷售與產品推薦
3、協同過濾

第十二部分：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
?消費者品牌選擇模型分析
案例：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？
2、離散選擇分析
?如何評估客戶購買產品的概率
?如何指導產品開發？如何確定產品的重要特性
?如何評估品牌價值
?競爭下的產品動態調價
?如何評估產品的價格彈性
案例：產品開發與設計分析
案例：品牌價值與價格敏感度分析
案例：納什均衡價格

第十三部分：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？
3、如何評價客戶生命周期的價值
?貼現率與留存率
?評估客戶的真實價值
?使用雙向表衡量屬性敏感度
?變化的邊際利潤
案例：評估營銷行為的合理性
4、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

結束：課程總結與問題答疑。