课程定位

面向系统支撑、营销和运营分析人员，将营销理论、数据挖掘流程与工具操作相连，围绕客户画像、行为、价值和业务决策开展应用练习。

学习收获

• 了解大数据营销内容及应用。
• 理解营销理论，并基于营销理念开展大数据分析。
• 熟悉数据挖掘标准流程和常用方法。
• 学习数据分析、挖掘工具及Excel和SPSS操作。
• 选择合适的分析模型讨论实际营销问题。

课程特色

• 结合准客户匹配、4G终端、ARPU和营销效果案例，练习参数与非参数检验、相关和方差分析。
• 通过电视销量、上证综指收益率、航空里程季节趋势、杂志订阅、超市交叉销售和淘宝RFM案例，比较回归、关联、聚类和分类决策树。

课程模块

第一部分：大数据营销的概述

• 1、大数据时代带来对传统营销的挑战
• 2、大数据营销的特点
• 3、大数据时代的新营销模式
• （1）如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
• （2）客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”
• （3）精确营销——装上了GPS，实现“精确打击”
• 4、如何在海量数据中整合数据，形成你对消费者的独特洞察力
• （1）客户的群体特征
• （2）大数据用户画像
• 5、如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率
• 6、如何提升你的客户粘性
• （1）评估你的客户价值
• （2）如何建立客户响应模型
• （3）精准推荐
• 7、客户生存周期中的大数据应用
• 8、数据分析与挖掘在通信行业的应用

第二部分：数据挖掘实战篇：流程、数据建模、工具操作

• 1、数据分析VS数据挖掘
• 2、数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）
• （1）商业理解
• （2）数据准备
• （3）数据理解
• （5）模型评估
• （6）模型应用
• 案例：客户匹配度建模，找到你的准客户
• 案例：4G终端营销分析
• 3、如何选择合适的营销方式
• （1）各营销渠道的用户特征分析
• （2）促销方式有效性检验
• （3）参数检验与非参数检验原理介绍
• 案例演练：通信行业ARPU值评估分析
• 案例演练：营销效果评估分析

第三部分：因素影响分析

• 营销问题：哪些是影响市场销量的关键因素？比如，产品在货架上的位置是否对销量有影响？价格和广告开销是如何影响销量的？
• 1、相关分析（因素影响的相关性分析，相关程度计算）
• 案例：体重与腰围的相关分析
• 案例：推广费用与销售金额的相关分析
• 案例演练：家庭生活开支的相关分析
• 2、方差分析（影响关键因素分析，影响因素组合分析）
• 案例：终端陈列位置对销量的影响分析
• 案例：广告形式、地区对销量的影响因素分析

第四部分： 销售预测分析

• 营销问题：如何预测未来的产品销量？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？
• 1、销量预测与市场预测——让你看得更远
• 2、回归模型
• 案例：让你的营销费用预算更准确
• 3、寻找最佳拟合线来判断和预测
• （1）如何判断预测的准确性
• （2）回归显著性检验
• （3）拟合程度衡量
• （4）自变量显著性检验
• （5）残差与异常值排除
• （6）采用验证集检验预测准确性
• 4、基于时间的预测与时序分析
• 案例演练：电视机销量预测分析
• 案例演练：上海证券交易所综合指数收益率序列分析
• 5、季节性预测模型
• 案例：美国航空旅客里程的季节性趋势分析
• 案例：产品销售季节性趋势预测分析

第五部分： 客户需求分析

• 营销问题：如何评估客户购买产品的可能性？或者说，影响客户购买意向的产品关键特性是什么？
• 1、逻辑回归模型
• 案例：杂志社订阅模型
• 2、关联分析
• （1）如何制定套餐，实现交叉/捆绑销售
• （2）产品关联分析模型原理（Association）
• 案例：超市商品交叉销售与布局优化

第六部分：客户价值分析

• 营销问题：如何评估客户的价值？不同的价值客户有何区别对待？
• 1、RFM模型（客户价值评估）
• 案例：淘宝客户价值评估与促销名单

第七部分：市场细分分析

• 营销问题：如何对市场进行细分？如何提取客户特征，从而对产品进行市场定位？
• 1、聚类分析
• （1）如何更好的了解客户群体和市场细分
• （2）如何识别客户群体特征
• 2、分类决策树
• （1）如何选择节点构建决策树
• （2）决策树分析过程
• （3）如何提取客户特征
• 实战：终端生命周期曲线与终端销售最佳时机

第八部分：课程总结与问题答疑

• 第八部分：课程总结与问题答疑。

适合人群

系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。

师资信息

华为大数据专家 傅一航
实战经验
曾在华为工作10年，近十年以来一直从事通信行业的研究与分析，对通信行业的市场态势、客户行为、服务效果以及运营分析等方面有深入的接触和研究，特别是针对大数据、4G及LTE标准发展，无线网络演进，网络融合，市场发展及业务应用分析，在业务应用领域投入了更多的精力，积累了相当的知识和见解。
专业背景
傅老师专注于大数据分析、大数据挖掘等应用技术，及大数据系统解决方案，以及将大数据的数据分析、数据建模、数据挖掘应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题。
主讲课程
“数”说营销-大数据挖掘与营销应用、大数据产业现状及应用创新、Hadoop大数据解决方案开发技术基础培训、数据分析与数据挖掘应用高级培训、大数据时代的精准营销。
服务客户
华为技术有限公司、平安集团、安能物流、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、富士康、光大银行、招商银行……

课程咨询与报名

了解本期课程安排、师资及报名事项，请联系新中华学习网：400-061-6586，也可使用本页下方的报名咨询表。具体开课安排以正式通知为准。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。