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　　【課程背景】
　　“大數(shù)據(jù)”的概念出現(xiàn)至今已經(jīng)11年了，然而，為數(shù)不少的的市場部、銷售部的相關(guān)員工由于缺乏營銷分析的技能，還在使用原始低效的統(tǒng)計和分析方法，浪費大量的時間不說，老板還經(jīng)常不滿意。
　　大數(shù)據(jù)時代要求市場和銷售部門對客戶響應(yīng)、營銷過程、行業(yè)競爭做深入分析，為決策者提供真正的決策支持，特別是為每一個營銷動作提供最佳的運作模型。
　　本課程從大數(shù)據(jù)的宏觀知識背景開始，探討如何將數(shù)據(jù)分析的技能應(yīng)用于企業(yè)日常的銷售運營當(dāng)中。學(xué)習(xí)本課程您將可以掌握以下內(nèi)容：
　　1. 了解大數(shù)據(jù)的概念，大數(shù)據(jù)包含哪些技術(shù)框架和工具
　　2. 大數(shù)據(jù)如何跟企業(yè)的營銷工作相結(jié)合
　　3. 數(shù)據(jù)挖掘的CRISP循環(huán)
　　4. 數(shù)據(jù)分析的工具介紹：例如指標(biāo)分析的方法和統(tǒng)計學(xué)算法介紹
　　學(xué)習(xí)對象
　　市場總監(jiān)、市場分析人員、銷售主管、銷售總監(jiān)及其他對營銷數(shù)據(jù)分析有興趣的人士
　　課程內(nèi)容
　　一、大數(shù)據(jù)時代概述
　　“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. 最熱門的大數(shù)據(jù)工具有哪些
　　4. 企業(yè)的市場和營銷部門應(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，您來親身體驗一下數(shù)據(jù)分析的過程
　　二、構(gòu)建企業(yè)的分析體系
　　本節(jié)介紹如何在企業(yè)內(nèi)部實施大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)的營銷動作
　　1. 大數(shù)據(jù)如何與企業(yè)的營銷結(jié)合
　　a) 營銷動作和大數(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、實施工具
　　a) SPSS Clementine簡介
　　b) SAS簡介
　　c) SQL Analysis簡介
　　d) Excel控件簡介
　　3. 數(shù)據(jù)的收集和準備
　　a) 數(shù)據(jù)的來源
　　b) 原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
　　三、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)介紹如何通過指標(biāo)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。
　　1. 案例思考：從一張報表說起
　　2. 傳統(tǒng)的基于績效考核指標(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銷狀況
　　4. 案例解析：
　　a) 競爭力分析模型
　　b) 利潤分析模型
　　四、時間序列分析
　　時間序列分析的目的是掌握銷售過程中出現(xiàn)的趨勢、規(guī)律，優(yōu)化產(chǎn)品組合和銷售管理。
　　1. 時間序列規(guī)律的三個方面
　　2. 如何識別周期，認識同比的風(fēng)險
　　3. 趨勢如何分析
　　4. 案例解析
　　a) 數(shù)據(jù)周期分析
　　b) 庫存風(fēng)險預(yù)測
　　5. 一元回歸分析
　　a) 案例：行業(yè)趨勢分析
　　五、競爭的量化分析方法簡介
　　1. 宏觀的行業(yè)競爭力分析矩陣
　　2. 數(shù)據(jù)來源：根據(jù)市場競爭的四個層次確定
　　3. 競爭的敏感性分析
　　4. 快消品的品牌轉(zhuǎn)換矩陣
　　5. 媒體影響的量化研究
　　六、常用的統(tǒng)計學(xué)分析算法簡介
　　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)演示常見的數(shù)據(jù)分析算法。
　　1. 協(xié)助客戶分類：聚類分析
　　2. 識別客戶響應(yīng)
　　a) 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　b) 決策樹
　　c) 邏輯斯蒂回歸
　　3. 時間序列預(yù)測
　　a) ARIMA
　　b) 指數(shù)平滑
　　七、商業(yè)預(yù)測技術(shù)
　　預(yù)測是企業(yè)重要的決策依據(jù)，本節(jié)演示如何結(jié)合統(tǒng)計學(xué)算法構(gòu)造一個成熟的預(yù)測模型。
　　1. 預(yù)測責(zé)任者與支持者
　　2. 預(yù)測的組織流程
　　3. 不同的預(yù)測模型各自的優(yōu)缺點
　　4. 水平和趨勢模型
　　5. 季節(jié)模型
　　6. 如何評估預(yù)測的偏差
　　八、數(shù)據(jù)挖掘
　　無差別的大眾媒體營銷已經(jīng)無法滿足零和的市場環(huán)境下的競爭要求。精確營銷是現(xiàn)在及未來的發(fā)展方向，精確營銷的基礎(chǔ)是精確的客戶定位，本節(jié)通過案例演示來說明如何進行客戶的響應(yīng)分析。
　　1. 精確營銷與客戶細分
　　2. 客戶細分的價值
　　3. 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的細分
　　4. 基于決策樹的案例解析
　　5. 結(jié)果的應(yīng)用