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
Ø 时效性
Ø 个性化
Ø 关联性
3、 大数据时代的新营销模式
Ø 如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
Ø 客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”
Ø 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
Ø 客户的群体特征——“人以群分”,找准你的准客户
Ø 大数据用户画像——互联网时代不再“是否是狗”
5、 如何建立全渠道数据平台,拓展营销渠道,提高营销效率
Ø 互联网时代渠道分类
Ø 如果进行广告的精确投放——广告受众分析
Ø 如何实现营销效果的验证——找到适合你的营销方式
6、 如何提升你的客户粘性
Ø 评估你的客户价值——让营销策略理丰富
Ø 如何建立客户响应模型——让你的促销更有效,增加回头客
Ø 精准推荐——让你的销量再创新高
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
Ø 客户市场细分与精准营销
Ø 客户流失预警与客户挽留
Ø 产品交叉销售与套餐捆绑
Ø 营销效果评估与广告投放
Ø 客户价值评估与忠诚度
Ø 销售趋势分析与销售预测
Ø 客户满意度分析与影响因素
第二部分: 解构大数据 --- 大数据的价值和应用
1、 什么是大数据
2、 大数据的三维理解
Ø 理论+技术+实践
3、 大数据战略——定位决定你的地位
Ø 数据即资产
Ø “数据化运营”转变为“运营数据”
Ø “搜索引擎”转变为“推荐引擎”
4、 大数据思维——思路决定你的出路
Ø 定量思维,一切皆可量化
Ø 相关思维,一切皆有联系
Ø 实验思维,一切皆可尝试
Ø 全样本思维,大数据的简单计算胜过小数据的复杂计算
Ø 个性化思维,以消费者为中心
Ø 融合思维,全平台大数据帮助你的数据需要整合
5、 大数据的核心价值——发现规律和预测
6、 大数据在各行业的解决方案
Ø 金融业
Ø 旅游业
Ø 零售业
Ø 电信业
7、 大数据分析与经营决策
8、 大数据的实现技术
Ø 云计算与大数据
Ø 大数据技术简介
Ø HADOOP生态系统简介
第三部分:数据分析实战篇: 流程、思路、方法、工具操作
1、 认识数据分析
1) 什么是数据分析
2) 数据分析的三大作用
3) 数据分析的三大类型
2、 数据分析的六步曲
1) 步骤1:需求明确--理清思路
2) 步骤2:数据收集—理清思路
3) 步骤3:数据预处理--寻找答案
4) 步骤4:数据分析--寻找答案
5) 步骤5:数据展示--观点表达
6) 步骤6:报表撰写--观点表达
案例演练:Excel数据导入练习
案例演练:Excel数据预处理练习
3、 基本数据分析方法
1) 对比分析、分组分析、结构分析、平均分析、交叉分析
案例演练:数据统计应用(二维交叉表-透视表)
4、 综合数据分析方法
1) 多维数据分析(综合评价法)
2) 财务数据分析(杜邦分析法)
3) 流失率与转化率分析(漏斗分析法)
4) 产品策略分析(象限图分析法)
案例演练:品牌认知度分析,让你的品牌定位更清晰
5、 数据分析思路
1、 数据分析的思想与框架
2、 企业外部环境分析(PEST分析法)
案例演练:电信行业面临的挑战与机遇分析
3、 用户消费行为分析(5W2H分析法)
案例演练:用户消费行为分析(5W2H)
4、 公司整体经营情况分析(4P营销理论)
5、 业务问题专题分析(逻辑树分析法)
6、 用户使用行为研究(用户使用行为分析法)
案例演练:终端销售行为分析,提升转化率
第四部分: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)
Ø 商业理解
Ø 数据准备
Ø 数据理解
Ø 模型建立
Ø 模型评估
Ø 模型应用
案例演练:客户匹配度建模,找到你的准客户
3、 如何选择合适的营销方式
Ø 各营销渠道的用户特征分析
Ø 促销方式有效性检验
Ø 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
4、 哪些是影响市场销量的关键因素
Ø 找到关键因素,实现精准营销
Ø 方差分析与影响因素分析
案例演练:广告形式、地区对销量的影响因素分析
案例演练:饲料与生猪体重的影响分析
Ø 因素影响的相关性分析(相关程度计算)
案例演练:腰围与体重的相关分析
案例演练:家庭生活开支的相关分析
5、 客户群细分、客户获取
Ø 如何更好的了解客户结构、如何识别客户特征
Ø 客户响应模型与促销
Ø 聚类分析与客户特征提取
案例演练:小康指数划分,让数据自动聚类
案例演练:裁判标准一致性分析,避免“黑哨”
案例演练:商场服务奖项评选
Ø 消费者品牌选择模型分析
案例演练:品牌选择模型分析,你的品牌适合哪些人群?
6、 客户流失与客户保持
Ø 客户流失特征提取与营销策略
Ø 终端生命周期曲线与终端销售佳时机
Ø 分类原理与决策树算法
案例演练:识别拖欠银行货款者的特征,避免不良货款
案例演练:电信行业客户流失预警与客户挽留
案例演练:识别电信诈骗者嘴脸,让通信更安全
7、 客户关系管理
Ø 如何评估你的客户价值
Ø RFM模型,更深入了解你的客户价值
案例演练:用户价值评估与促销名单
Ø 如何制定套餐,实现交叉/捆绑销售
Ø 产品关联分析模型原理(Association)
案例演练:超市商品交叉销售与布局优化
8、 销量预测与市场预测——让你看得更远
Ø 市场需求预测模型
Ø 回归分析原理
案例演练:工资与工龄的关系分析
案例演练:让你的营销费用预算更准确
Ø 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
结束:课程总结与问题答疑。