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A11 “数”说营销--大数据营销实战培训（2-4天）
大数据_云计算
/ 2020-04-26 14:53:03
傅一航 华为系大数据专家，计算机软件与理论硕士研究生（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）
在华为工作十年，五项国家专利，在华为工作期间获得华为数项奖项，曾在英国、日本、荷兰和比利时等海外市场做项目，对大数据有深入的研究，傅老师专注于大数据分析与挖掘等应用技术，以及大数据系统部署解决方案，旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题，傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网、政府等领域，傅老师的课程最大特色：实战性强！“围绕业务问题+搭建分析框架+运用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成业务策略”，以商业问题为起点，基于实际的业务应用场景（明确目的），搭建全面系统的业务框架和分析维度（分析思路），选择最合适的方法（分析方法），深入浅出的理论讲解（分析模型），使用简单实用的工具操作（分析工具），对分析结果进行有效的解读（数据可视化），最终形成具体的业务建议，实现业务分析/数据分析的闭环。
服务客户
傅老师曾提供过培训咨询服务的客户遍及通信、金融、交通、制造、电商、政府等行业，包括华为、富士康、平安集团、中国银行、招商银行、光大银行、中信银行、交通银行、广电银通、西部航空、海南航空、中国移动、中国联通、中国电信、广汽集团、柳州上汽五菱、安能物流、广州地铁、富维江森、东风日产、神南矿业、公交集团、广州税务、良品铺子、无限极等单位和企业。
课程目标
本课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。通过本课程的学习，达到如下目的：
- 了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。
- 了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。
- 熟悉数据分析/挖掘的基本过程，掌握常用的数据挖掘方法。
- 熟悉Excel数据分析工具，能够利用Excel和SPSS软件解决实际的营销问题（比如定价/因素影响/预测/客户需求/客户价值/市场细分等）。
授课时间
2-4天时间，或者根据培训需求选择组合
| 内容 | 2天 | 4天 |
| 核心数据思维 | √ | √ |
| 数据分析过程 | √ | √ |
| 用户行为分析 | √ | √ |
| 数据分析思路 | √ | √ |
| 影响因素分析 | √ | √ |
| 产品销量预测 | √回归时序 | √季节模型 |
| 客户行为预测 | √仅决策树 | √ANN/LR |
| 市场客户细分 | √ | |
| 客户价值评估 | √ | |
| 产品推荐模型 | √ | |
| 产品设计优化 | √ | |
| 产品定价策略 | √ |
授课对象
- 系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。
- 本课程由浅入深，结合原理主讲软件工具应用，不需要太深的数学知识，但希望掌握数据分析的相关人员。
学员要求
- 每个学员自备一台便携机(必须)。
- 便携机中事先安装好Excel 2013版本及以上。
- 便携机中事先安装好IBMSPSSStatistics v24版本及以上。
注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。
授课方式
理论精讲 +案例演练 +实际业务问题分析 + Excel实践操作 + SPSS实践操作，本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的分析与挖掘，介绍常用的模型，以及模型适用场景，通过演练操作，以达到提升学员对营销数据的分析以及对数据模型的深入理解。
课程大纲
| 大数据实现精准营销 |
|
| 大数据基础-数据思维 |
问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？
|
| 大数据基础-分析过程 |
|
| 用户行为分析—方法篇 |
问题：数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题？
演练：寻找公司主打产品 演练：用数据来探索增量不增收困境的解决方案 案例：银行ATM柜员机现金管理分析（银行）
案例：通信运营商的流量套餐划分合理性的评估 演练：银行用户消费层次分析（银行） 演练：呼叫中心接听电话效率分析（呼叫中心） 演练：客服中心科学排班人数需求分析（客服中心） 演练：客户年龄分布/消费分布分析
案例：物流费用占比结构分析（物流） 案例：中移动用户群动态结构分析 演练：用户结构/收入结构/产品结构的分析
案例：手机销量的淡旺季分析 演练：发现产品销售的时间规律
演练：不同区域的产品偏好分析 演练：不同教育水平的业务套餐偏好分析
演练：人才选拔评价分析（HR）
案例：服务水平提升分析（呼叫中心） 演戏：提升销量的销售策略分析（零售商/电商）
演练：营业厅终端销售流程分析（电信） 演练：银行业务办理流程优化分析（银行）
案例：HR人员考核与管理 案例：波士顿产品策略分析
|
| 用户行为分析—思路篇 |
问题：数据分析思路是怎样的？如何才能全面/系统地分析而不遗漏？
|
| 影响因素分析 |
| 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？ 影响风险控制的关键因素有哪些？如何判断？
案例：推广费用与销售金额的相关分析
案例：广告形式、地区对销量的影响因素分析
案例：学历与套餐偏好的关系分析 |
| 产品销量预测 |
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？新产品上市，如果评估销量上限及销售增速？
演练：工龄、性别与终端销量的关系 演练：如何评估销售目标与资源配置（营业厅）
演练：快销产品季节销量预测及评估
演练：航空旅客量预测及评估
案例：产品销售季节性趋势预测分析
演练：预测IPad产品的销量 |
| 客户行为预测 |
问题：如何评估客户购买产品的可能性？如何预测客户的购买行为？如何提取某类客户的典型特征？如何向客户精准推荐产品或业务？
案例：多品牌选择模型分析（多元逻辑回归）
风控：如何识别欠贷者的特征，以及预测欠贷概率？ 客户保有：如何识别流失客户特征，以及预测客户流失概率？
案例：客户流失预警与客户挽留 案例：识别拖欠银行货款者的特征，避免不良货款 案例：识别电信诈骗者嘴脸，让通信更安全
|
| 市场细分模型 |
问题：我们的客户有几类？各类特征是什么？如何实现客户细分，开发符合细分市场的新产品？如何提取客户特征，从而对产品进行市场定位？
演练：宝洁公司如何选择新产品试销区域？ 演练：如何评选优秀员工？ 演练：中国各省份发达程度分析，让数据自动聚类
演练：中国省市经济发展情况分析（Q型聚类） 演练：裁判评分的标准衡量，避免“黑哨”（R型聚类）
演练：如何针对汽车客户群设计汽车 |
| 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？
案例：重购用户特征分析 |
| 产品推荐模型 |
问题：购买A产品的顾客还常常要购买其他什么产品？应该给客户推荐什么产品最有可能被接受？
案例：理财产品的交叉销售与产品推荐
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| 产品设计与优化 |
案例：品牌价值与价格敏感度分析 案例：纳什均衡价格
|
| 产品定价策略及最优定价 |
营销问题：产品如何实现最估定价？套餐价格如何确定？采用哪些定价策略可达到利润最大化？
|
| 实战篇(电信业客户流失分析模型) |
|
| 结束：课程总结与问题答疑。 |
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