【課程背景】
　　市場營銷是企業的命脈，然而，為數不少的市場部、銷售部工作人員由于缺乏營銷分析的概念和方法，企業累積的大量數據得不到有效的利用，營銷分析只停留在數據和信息的簡單匯總和流水帳式的通報，缺乏對客戶、業務、營銷、競爭方面的深入分析，結果決策者只能憑著本能的反應來運作，決策存在很大的失誤風險。本課程著眼于營銷數據的分析和統計，教授如何挖掘數據背后的規律和隱含的信息。
　　學習對象
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　　市場總監、市場分析人員、銷售主管、銷售總監及其他對營銷數據分析有興趣的人士
　　課程目標
　　1、 如何挖掘數據背后的規律和隱含的信息
　　2、 掌握營銷數據分析的重要概念和高級技能
　　3、提升科學管理和科學決策的水平
　　課程內容
　　單元一：營銷分析概述
　　1、 什么是數據分析?
　　2、 數據挖掘的標準化流程
　　3、 數據分析的硬件和軟件架構
　　4 、應該分析什么?從哪些維度分析?
　　5、 常用的數據分析與挖掘工具介紹
　　單元二：指標分析
　　1、 從一個績效考核表說起
　　2 、人腦的思考維度極限與分析維度組合
　　3、 把KPI指標和管理理念相結合
　　4、 搭建分析模型分析營銷狀況
　　5、 基于市場營銷指標的矩陣分析
　　6、 利潤分析矩陣
　　單元三：銷售分析
　　1 、銷售分析的常見誤區
　　2、 銷售資源分析模型
　　3、 建立模型的思維方式
　　4、 業務的常見分類維度
　　單元四：數據規劃和數據收集簡介
　　1、 數據來源和收集途徑
　　2、 分階段的數據獲取
　　3、 數據收集案例
　　4、 數據的二次加工與提煉
　　單元五：常用分析方法
　　1、多產品的相關性分析
　　2 、銷售周期分析
　　3、 銷售趨勢分析
　　4、 銷售結構分析
　　5、 常用的分析圖表：如何使用圖表圖形化的分析數據
　　單元六：競爭分析
　　1、 市場競爭的四個層次
　　2、 競爭的敏感性分析
　　3 、品牌轉換矩陣
　　4、 行業競爭力分析
　　5、 競爭分析矩陣
　　6、 競爭對手數據收集
　　單元七：數據挖掘
　　1、 精確營銷與客戶細分
　　2、 客戶細分的價值
　　3、 基于數據驅動的細分
　　4、 客戶數據庫分析的RFM指標
　　5、 基于聚類細分方法的案例解析
　　6、 細分結果的應用
　　單元八：商業預測技術
　　1、 預測責任者與支持者
　　2 、預測的組織流程
　　3、不同的預測模型各自的優缺點
　　4 、水平和趨勢模型
　　5、 季節模型
　　6、 如何評估預測的偏差