大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析技能--用數(shù)字說(shuō)話 李鋒
培訓(xùn)講師:李鋒
講師背景:
李鋒——銀行資深營(yíng)銷(xiāo)管理專(zhuān)家★銀行資深營(yíng)銷(xiāo)管理專(zhuān)家★李鋒銀行營(yíng)銷(xiāo)工作室首席顧問(wèn)★銀行炒店?duì)I銷(xiāo)課程體系研發(fā)人★銀行外拓營(yíng)銷(xiāo)2.0課程體系研發(fā)人★信貸精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)戰(zhàn)專(zhuān)家★清華大學(xué)總裁班特邀講師★國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院特邀講師★上海金融學(xué)院特聘講師★人民大學(xué) 詳細(xì)>>
大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析技能--用數(shù)字說(shuō)話 李鋒詳細(xì)內(nèi)容
大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析技能--用數(shù)字說(shuō)話 李鋒
一、大數(shù)據(jù)時(shí)代概述
“大數(shù)據(jù)”火了,但是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)有十幾年的歷史了,本節(jié)告訴你大數(shù)據(jù)是什么。
1. 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用歷史
2. 大數(shù)據(jù)的全景視圖
3. 熱門(mén)的大數(shù)據(jù)工具有哪些
4. 企業(yè)的市場(chǎng)和營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)應(yīng)該具備哪些大數(shù)據(jù)的技能?
5. CRISP方法論
案例演練:空降經(jīng)理的煩惱,您來(lái)親身體驗(yàn)一下數(shù)據(jù)分析的過(guò)程
二、銀行業(yè)未來(lái)發(fā)展定位及趨勢(shì)分析
1、中國(guó)銀行業(yè)發(fā)展新紀(jì)元
2、大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)銀行傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)模式的顛覆
3、轉(zhuǎn)型探索時(shí)期客戶(hù)對(duì)銀行網(wǎng)點(diǎn)的新期望
4、銀行網(wǎng)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力提升思考
三、構(gòu)建企業(yè)的分析體系
本節(jié)介紹如何在企業(yè)內(nèi)部實(shí)施大數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)動(dòng)作
1. 大數(shù)據(jù)如何與企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)結(jié)合
a) 營(yíng)銷(xiāo)動(dòng)作和大數(shù)據(jù)的結(jié)合
b) 崗位的設(shè)置和技能要求
2. 分析模型的設(shè)計(jì)、實(shí)施工具
a) SPSS Clementine簡(jiǎn)介
b) SAS簡(jiǎn)介
c) SQL Analysis簡(jiǎn)介
d) Excel控件簡(jiǎn)介
3. 數(shù)據(jù)的收集和準(zhǔn)備
a) 數(shù)據(jù)的來(lái)源
b) 原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
四、基于關(guān)鍵指標(biāo)的分析方法
指標(biāo)分析是一種快速的企業(yè)績(jī)效分析手段,是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標(biāo), 本節(jié)介紹如何**指標(biāo)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。
1. 案例思考:從一張報(bào)表說(shuō)起
2. 傳統(tǒng)的基于績(jī)效考核指標(biāo)分析的缺陷
3. 把KPI指標(biāo)和管理理念相結(jié)合,搭建分析模型分析營(yíng)銷(xiāo)狀況
4. 案例解析:
a) 競(jìng)爭(zhēng)力分析模型
b) 利潤(rùn)分析模型
五、時(shí)間序列分析
時(shí)間序列分析的目的是掌握銷(xiāo)售過(guò)程中出現(xiàn)的趨勢(shì)、規(guī)律,優(yōu)化產(chǎn)品組合和銷(xiāo)售管理。
1. 時(shí)間序列規(guī)律的三個(gè)方面
2. 如何識(shí)別周期,認(rèn)識(shí)同比的風(fēng)險(xiǎn)
3. 趨勢(shì)如何分析
4. 案例解析
a) 數(shù)據(jù)周期分析
b) 產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
5. 一元回歸分析
a) 案例:行業(yè)趨勢(shì)分析
六、競(jìng)爭(zhēng)的量化分析方法簡(jiǎn)介
1. 宏觀的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析矩陣
2. 數(shù)據(jù)來(lái)源:根據(jù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的四個(gè)層次確定
3. 競(jìng)爭(zhēng)的敏感性分析
4. 銀行產(chǎn)品的品牌轉(zhuǎn)換矩陣
5. 媒體影響的量化研究
七、常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析算法簡(jiǎn)介
數(shù)據(jù)分析不是空洞理論,還需要有科學(xué)的技術(shù)手段和方法,本節(jié)演示常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析算法。
1. 協(xié)助客戶(hù)分類(lèi):聚類(lèi)分析
2. 識(shí)別客戶(hù)響應(yīng)
a) 類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
b) 決策樹(shù)
c) 邏輯斯蒂回歸
3. 時(shí)間序列預(yù)測(cè)
a) ARIMA
b) 指數(shù)平滑
八、商業(yè)預(yù)測(cè)技術(shù)
預(yù)測(cè)是企業(yè)重要的決策依據(jù),本節(jié)演示如何結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)算法構(gòu)造一個(gè)成熟的預(yù)測(cè)模型。
1. 預(yù)測(cè)責(zé)任者與支持者
2. 預(yù)測(cè)的組織流程
3. 不同的預(yù)測(cè)模型各自的優(yōu)缺點(diǎn)
4. 水平和趨勢(shì)模型
5. 季節(jié)模型
6. 如何評(píng)估預(yù)測(cè)的偏差
九、數(shù)據(jù)挖掘
無(wú)差別的大眾媒體營(yíng)銷(xiāo)已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足零和的市場(chǎng)環(huán)境下的競(jìng)爭(zhēng)要求。精確營(yíng)銷(xiāo)是現(xiàn)在及未來(lái)的發(fā)展方向,精確營(yíng)銷(xiāo)的基礎(chǔ)是精確的客戶(hù)定位,本節(jié)**案例演示來(lái)說(shuō)明如何進(jìn)行客戶(hù)的響應(yīng)分析。
1. 精確營(yíng)銷(xiāo)與客戶(hù)細(xì)分
2. 客戶(hù)細(xì)分的價(jià)值
3. 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的細(xì)分
4. 基于決策樹(shù)的案例解析
5. 結(jié)果的應(yīng)用
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