《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷--大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》課綱（2-4天）

數(shù)說(shuō)營(yíng)銷--大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)
【課程目標(biāo)】
本課程從實(shí)際的市場(chǎng)營(yíng)銷問(wèn)題出發(fā)，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘模型，以解決實(shí)際的商業(yè)問(wèn)題。并對(duì)大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹，通過(guò)從大量的市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)中分析潛在的客戶特征，挖掘客戶行為特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，幫助市場(chǎng)營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作，支持業(yè)務(wù)策略制定以及運(yùn)營(yíng)決策。
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，達(dá)到如下目的：
了解大數(shù)據(jù)營(yíng)銷內(nèi)容，掌握大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷中的應(yīng)用。
了解基本的營(yíng)銷理論，并學(xué)會(huì)基于營(yíng)銷理念來(lái)展開(kāi)大數(shù)據(jù)分析。
熟悉數(shù)據(jù)分析/挖掘的基本過(guò)程，掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法。
熟悉Excel數(shù)據(jù)分析工具，能夠利用Excel和SPSS軟件解決實(shí)際的營(yíng)銷問(wèn)題（比如定價(jià)/因素影響/預(yù)測(cè)/客戶需求/客戶價(jià)值/市場(chǎng)細(xì)分等）。
【授課時(shí)間】
2-4天時(shí)間，或者根據(jù)培訓(xùn)需求選擇組合
內(nèi)容
2天
4天
核心數(shù)據(jù)思維
√
√
數(shù)據(jù)分析過(guò)程
√
√
用戶行為分析
√
√
數(shù)據(jù)分析思路
√
√
影響因素分析
√
√
產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)
√回歸時(shí)序
√季節(jié)模型
客戶行為預(yù)測(cè)
√僅決策樹(shù)
√ANN/LR
市場(chǎng)客戶細(xì)分
√
客戶價(jià)值評(píng)估
√
產(chǎn)品推薦模型
√
產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化
√
產(chǎn)品定價(jià)策略
√
【授課對(duì)象】
系統(tǒng)支撐、市場(chǎng)營(yíng)銷部、運(yùn)營(yíng)分析部相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用人員。
本課程由淺入深，結(jié)合原理主講軟件工具應(yīng)用，不需要太深的數(shù)學(xué)知識(shí)，但希望掌握數(shù)據(jù)分析的相關(guān)人員。
【學(xué)員要求】
每個(gè)學(xué)員自備一臺(tái)便攜機(jī)(必須)。
便攜機(jī)中事先安裝好Excel 2013版本及以上。
便攜機(jī)中事先安裝好IBM SPSS Statistics v24版本及以上。
注：講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。
【授課方式】
理論精講 + 案例演練 + 實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題分析 + Excel實(shí)踐操作 + SPSS實(shí)踐操作
本課程突出數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用，結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點(diǎn)，圍繞實(shí)際的商業(yè)問(wèn)題，進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析與挖掘，介紹常用的模型，以及模型適用場(chǎng)景，通過(guò)演練操作，以達(dá)到提升學(xué)員對(duì)營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析以及對(duì)數(shù)據(jù)模型的深入理解。
【課程大綱】
大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷
傳統(tǒng)營(yíng)銷的困境與挑戰(zhàn)
營(yíng)銷理論的變革（4P4CnPnC）
大數(shù)據(jù)引領(lǐng)傳統(tǒng)營(yíng)銷
大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷中的典型應(yīng)用
市場(chǎng)定位與客戶細(xì)分
客戶需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)
精準(zhǔn)廣告與精準(zhǔn)推薦
……
大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的基石：用戶畫(huà)像
客戶生存周期中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
演練：如何用大數(shù)據(jù)來(lái)支撐手機(jī)精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)-數(shù)據(jù)思維
問(wèn)題：大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是什么？大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策？
大數(shù)據(jù)時(shí)代：你缺的不是一堆方法，而是大數(shù)據(jù)思維
大數(shù)據(jù)是探索事物發(fā)展和變化規(guī)律的工具
大數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化
數(shù)據(jù)信息化
信息策略化
案例：喜歡賺“差價(jià)”的營(yíng)業(yè)員（用數(shù)據(jù)管理來(lái)識(shí)別）
從案例看數(shù)據(jù)信息化
用趨勢(shì)圖來(lái)探索產(chǎn)品銷量規(guī)律
從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化
從美國(guó)總統(tǒng)競(jìng)選看大數(shù)據(jù)對(duì)選民行為進(jìn)行分析
從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性
數(shù)據(jù)分析的三大作用
數(shù)據(jù)分析的三大類別
數(shù)據(jù)分析需要什么樣的能力
懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)-分析過(guò)程
數(shù)據(jù)分析的六步曲
步驟1：明確目的--理清思路
確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務(wù)問(wèn)題
確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問(wèn)題，構(gòu)建分析框架
步驟2：數(shù)據(jù)收集—理清思路
明確收集數(shù)據(jù)范圍
確定收集來(lái)源
確定收集方法
步驟3：數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
探索性分析
步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
選擇合適的分析方法
構(gòu)建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)
選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
選擇合適的可視化工具
步驟6：報(bào)表撰寫(xiě)--觀點(diǎn)表達(dá)
選擇報(bào)告種類
完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
演練：如何用大數(shù)據(jù)來(lái)支撐手機(jī)精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目
用戶行為分析—方法篇問(wèn)題：數(shù)據(jù)分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問(wèn)題？
大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷的前提：用戶行為分析
數(shù)據(jù)分析方法的層次
基本分析法（對(duì)比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢(shì)/…）
綜合分析法（交叉/綜合評(píng)價(jià)/杜邦/漏斗/…）
高級(jí)分析法（相關(guān)/方差/驗(yàn)證/回歸/時(shí)序/…）
數(shù)據(jù)挖掘法（聚類/分類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）
統(tǒng)計(jì)分析常用指標(biāo)
計(jì)數(shù)、求和、百分比（增跌幅）
集中程度：均值、中位數(shù)、眾數(shù)
離散程度：極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差、IQR
分布形態(tài)：偏度、峰度
基本分析方法及其適用場(chǎng)景
對(duì)比分析（查看數(shù)據(jù)差距）
演練：尋找用戶的地域分布規(guī)律
演練：尋找公司主打產(chǎn)品
演練：用數(shù)據(jù)來(lái)探索增量不增收困境的解決方案
案例：銀行ATM柜員機(jī)現(xiàn)金管理分析（銀行）分組分析（查看數(shù)據(jù)分布）
案例：排班后面隱藏的貓膩
案例：通信運(yùn)營(yíng)商的流量套餐劃分合理性的評(píng)估
演練：銀行用戶消費(fèi)層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽(tīng)電話效率分析（呼叫中心）
演練：客服中心科學(xué)排班人數(shù)需求分析（客服中心）
演練：客戶年齡分布/消費(fèi)分布分析結(jié)構(gòu)分析（評(píng)估事物構(gòu)成）
案例：用戶市場(chǎng)占比結(jié)構(gòu)分析
案例：物流費(fèi)用占比結(jié)構(gòu)分析（物流）
案例：中移動(dòng)用戶群動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析演練：用戶結(jié)構(gòu)/收入結(jié)構(gòu)/產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的分析趨勢(shì)分析（發(fā)現(xiàn)事物隨時(shí)間的變化規(guī)律）
案例：破解零售店銷售規(guī)律
案例：手機(jī)銷量的淡旺季分析
演練：發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時(shí)間規(guī)律
交叉分析（多維數(shù)據(jù)分析）
演練：用戶性別+地域分布分析
演練：不同區(qū)域的產(chǎn)品偏好分析
演練：不同教育水平的業(yè)務(wù)套餐偏好分析
綜合分析方法及其適用場(chǎng)景
綜合評(píng)價(jià)法（多維指標(biāo)歸一）
案例：南京丈母娘選女婿分析表格
演練：人才選拔評(píng)價(jià)分析（HR）
杜邦分析法（關(guān)鍵因素分析-財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析）
案例：運(yùn)營(yíng)商市場(chǎng)占有率分析（通信）
案例：服務(wù)水平提升分析（呼叫中心）
演戲：提升銷量的銷售策略分析（零售商/電商）
漏斗分析法（關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析）
案例：電商產(chǎn)品銷售流程優(yōu)化與策略分析（電商）
演練：營(yíng)業(yè)廳終端銷售流程分析（電信）
演練：銀行業(yè)務(wù)辦理流程優(yōu)化分析（銀行）
矩陣分析法（產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法）
案例：工作安排評(píng)估
案例：HR人員考核與管理
案例：波士頓產(chǎn)品策略分析
最合適的分析方法才是硬道理。
用戶行為分析—思路篇
問(wèn)題：數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏？
常用分析思路模型
用戶行為分析（5W2H分析思路）
WHY：原因
WHAT：產(chǎn)品
WHO：客戶
WHEN：時(shí)間
WHERE：區(qū)域/渠道
HOW：支付方式
HOW MUCH：價(jià)格
案例討論：結(jié)合公司情況，搭建用戶消費(fèi)習(xí)慣的分析框架（5W2H）影響因素分析
營(yíng)銷問(wèn)題：哪些是影響市場(chǎng)銷量的關(guān)鍵因素？比如，產(chǎn)品在貨架上的位置是否對(duì)銷量有影響？?jī)r(jià)格和廣告開(kāi)銷是如何影響銷量的？
影響風(fēng)險(xiǎn)控制的關(guān)鍵因素有哪些？如何判斷？
影響因素分析的常見(jiàn)方法
相關(guān)分析（因素影響的相關(guān)性分析，相關(guān)程度計(jì)算）
相關(guān)系數(shù)
解讀相關(guān)系數(shù)
案例：體重與腰圍的相關(guān)分析
案例：推廣費(fèi)用與銷售金額的相關(guān)分析
方差分析（影響關(guān)鍵因素分析，影響因素組合分析）
方差分析模型及適用場(chǎng)景
單因素分析/多因素分析
案例：終端陳列位置對(duì)銷量的影響分析
案例：廣告形式、地區(qū)對(duì)銷量的影響因素分析
列聯(lián)分析（影響關(guān)鍵因素分析）
交叉表與列聯(lián)表
卡方檢驗(yàn)的原理
案例：套餐類型與客戶流失是否有關(guān)系？
案例：學(xué)歷與套餐偏好的關(guān)系分析
產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)
營(yíng)銷問(wèn)題：如何預(yù)測(cè)未來(lái)的產(chǎn)品銷量？如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動(dòng)，該如何預(yù)測(cè)？新產(chǎn)品上市，如果評(píng)估銷量上限及銷售增速？
銷量預(yù)測(cè)與市場(chǎng)預(yù)測(cè)模型介紹
時(shí)序預(yù)測(cè)
回歸模型
季節(jié)性預(yù)測(cè)（相加/相乘模型）
產(chǎn)品預(yù)測(cè)（珀?duì)柷€/龔鉑茲曲線）
回歸分析/回歸預(yù)測(cè)
問(wèn)題：如何預(yù)測(cè)未來(lái)的銷售量（定量分析）？
回歸分析簡(jiǎn)介
回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
得到回歸方程的常用工具
散點(diǎn)圖+趨勢(shì)線
線性回歸工具
規(guī)劃求解工具
演練：散點(diǎn)圖找營(yíng)銷費(fèi)用與銷售額的關(guān)系（一元回歸）
線性回歸分析的五個(gè)步驟
演練：營(yíng)銷費(fèi)用、辦公費(fèi)用與銷售額的關(guān)系（線性回歸）
解讀線性回歸分析結(jié)果的技巧
定性描述：正相關(guān)/負(fù)相關(guān)
定量描述：自變量變化導(dǎo)致因變量的變化程度
回歸預(yù)測(cè)模型質(zhì)量
評(píng)估指標(biāo)：判定系數(shù)R^2、
如何選擇最佳回歸模型
演練：如何選擇最佳的回歸預(yù)測(cè)模型（一元曲線回歸）
預(yù)測(cè)值準(zhǔn)確性評(píng)估
MAD、MSE/RMSE、MAPE等
演練：如何選擇最佳的回歸預(yù)測(cè)模型（一元曲線回歸）
帶分類變量的回歸預(yù)測(cè)
演練：汽車季度銷量預(yù)測(cè)
演練：工齡、性別與終端銷量的關(guān)系
演練：如何評(píng)估銷售目標(biāo)與資源配置（營(yíng)業(yè)廳）
時(shí)序預(yù)測(cè)模型
移動(dòng)平均（MA）
應(yīng)用場(chǎng)景及原理
移動(dòng)平均種類
一次移動(dòng)平均
二次移動(dòng)平均
加權(quán)移動(dòng)平均
移動(dòng)平均比率法
移動(dòng)平均關(guān)鍵問(wèn)題
期數(shù)N的最佳選擇方法
最優(yōu)權(quán)重系數(shù)的選取方法
演練：平板電腦銷量預(yù)測(cè)及評(píng)估
演練：快銷產(chǎn)品季節(jié)銷量預(yù)測(cè)及評(píng)估
指數(shù)平滑（ES）
應(yīng)用場(chǎng)景及原理
最優(yōu)平滑系數(shù)的選取原則
指數(shù)平滑種類
一次指數(shù)平滑
二次指數(shù)平滑（Brown線性、Holt線性、Holt指數(shù)、阻尼線性、阻尼指數(shù)）
三次指數(shù)平滑
演練：煤炭產(chǎn)量預(yù)測(cè)
演練：航空旅客量預(yù)測(cè)及評(píng)估
溫特斯季節(jié)預(yù)測(cè)模型
適用場(chǎng)景及原理
Holt-Winters加法模型
Holt-Winters乘法模型
演練：汽車銷量預(yù)測(cè)及評(píng)估
季節(jié)性預(yù)測(cè)模型
季節(jié)性回歸模型的參數(shù)
常用季節(jié)性預(yù)測(cè)模型（相加、相乘）
案例：美國(guó)航空旅客里程的季節(jié)性趨勢(shì)分析
案例：產(chǎn)品銷售季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析
S曲線與新產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)
如何評(píng)估銷量增長(zhǎng)的拐點(diǎn)
珀?duì)柷€與龔鉑茲曲線
案例：如何預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷售增長(zhǎng)拐點(diǎn)，以及銷量上限
演練：預(yù)測(cè)IPad產(chǎn)品的銷量
客戶行為預(yù)測(cè)
問(wèn)題：如何評(píng)估客戶購(gòu)買產(chǎn)品的可能性？如何預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買行為？如何提取某類客戶的典型特征？如何向客戶精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品或業(yè)務(wù)？分類模型概述
常見(jiàn)分類預(yù)測(cè)模型
邏輯回歸模型
邏輯回歸模型原理及適用場(chǎng)景
邏輯回歸的種類
二項(xiàng)邏輯回歸
多項(xiàng)邏輯回歸
如何解讀邏輯回歸方程
帶分類自變量的邏輯回歸分析
多元邏輯回歸案例：如何評(píng)估用戶是否會(huì)購(gòu)買某產(chǎn)品（二元邏輯回歸）
案例：多品牌選擇模型分析（多元邏輯回歸）
分類決策樹(shù)
問(wèn)題：如何預(yù)測(cè)客戶行為？如何識(shí)別潛在客戶？
風(fēng)控：如何識(shí)別欠貸者的特征，以及預(yù)測(cè)欠貸概率？
客戶保有：如何識(shí)別流失客戶特征，以及預(yù)測(cè)客戶流失概率？
決策樹(shù)分類簡(jiǎn)介
案例：美國(guó)零售商（Target）如何預(yù)測(cè)少女懷孕
演練：識(shí)別銀行欠貨風(fēng)險(xiǎn)，提取欠貸者的特征
如何評(píng)估分類性能？如何選擇最優(yōu)分類模型？
案例：商場(chǎng)酸奶購(gòu)買用戶特征提取
案例：客戶流失預(yù)警與客戶挽留
案例：識(shí)別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
案例：識(shí)別電信詐騙者嘴臉，讓通信更安全
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問(wèn)題
BP反向傳播網(wǎng)絡(luò)（MLP）
徑向基網(wǎng)絡(luò)（RBF）
案例：評(píng)估銀行用戶拖欠貨款的概率
市場(chǎng)細(xì)分模型
問(wèn)題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分，開(kāi)發(fā)符合細(xì)分市場(chǎng)的新產(chǎn)品？如何提取客戶特征，從而對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行市場(chǎng)定位？
市場(chǎng)細(xì)分的常用方法
有指導(dǎo)細(xì)分
無(wú)指導(dǎo)細(xì)分
聚類分析
如何更好的了解客戶群體和市場(chǎng)細(xì)分？
如何識(shí)別客戶群體特征？
如何確定客戶要分成多少適當(dāng)?shù)念悇e？
聚類方法原理介紹
聚類方法作用及其適用場(chǎng)景
聚類分析的種類
K均值聚類（快速聚類）
案例：移動(dòng)三大品牌細(xì)分市場(chǎng)合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷區(qū)域？
演練：如何評(píng)選優(yōu)秀員工？
演練：中國(guó)各省份發(fā)達(dá)程度分析，讓數(shù)據(jù)自動(dòng)聚類
層次聚類（系統(tǒng)聚類）：發(fā)現(xiàn)多個(gè)類別
R型聚類與Q型聚類的區(qū)別
案例：中移動(dòng)如何實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分及營(yíng)銷策略
演練：中國(guó)省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況分析（Q型聚類）
演練：裁判評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)衡量，避免“黑哨”（R型聚類）
兩步聚類
客戶細(xì)分與PCA分析法
PCA主成分分析的原理
PCA分析法的適用場(chǎng)景
演練：利用PCA對(duì)汽車客戶群進(jìn)行細(xì)分
演練：如何針對(duì)汽車客戶群設(shè)計(jì)汽車
客戶價(jià)值分析
營(yíng)銷問(wèn)題：如何評(píng)估客戶的價(jià)值？不同的價(jià)值客戶有何區(qū)別對(duì)待？
如何評(píng)價(jià)客戶生命周期的價(jià)值
貼現(xiàn)率與留存率
評(píng)估客戶的真實(shí)價(jià)值
使用雙向表衡量屬性敏感度
變化的邊際利潤(rùn)
案例：評(píng)估營(yíng)銷行為的合理性
RFM模型（客戶價(jià)值評(píng)估）
RFM模型，更深入了解你的客戶價(jià)值
RFM模型與市場(chǎng)策略
RFM模型與活躍度分析
案例：客戶價(jià)值評(píng)估與促銷名單
案例：重購(gòu)用戶特征分析
產(chǎn)品推薦模型
問(wèn)題：購(gòu)買A產(chǎn)品的顧客還常常要購(gòu)買其他什么產(chǎn)品？應(yīng)該給客戶推薦什么產(chǎn)品最有可能被接受？
常用產(chǎn)品推薦模型
關(guān)聯(lián)分析
如何制定套餐，實(shí)現(xiàn)交叉/捆綁銷售
案例：啤酒與尿布、颶風(fēng)與蛋撻關(guān)聯(lián)分析模型原理（Association）
關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)
支持度
置信度
關(guān)聯(lián)分析的適用場(chǎng)景
案例：購(gòu)物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷售/布局優(yōu)化
案例：理財(cái)產(chǎn)品的交叉銷售與產(chǎn)品推薦
協(xié)同過(guò)濾
產(chǎn)品設(shè)計(jì)與優(yōu)化
聯(lián)合分析法
離散選擇模型
如何評(píng)估客戶購(gòu)買產(chǎn)品的概率
如何指導(dǎo)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)？如何確定產(chǎn)品的重要特性
競(jìng)爭(zhēng)下的產(chǎn)品動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)
如何評(píng)估產(chǎn)品的價(jià)格彈性
案例：產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)分析
案例：品牌價(jià)值與價(jià)格敏感度分析
案例：納什均衡價(jià)格
品牌價(jià)值評(píng)估
新產(chǎn)品市場(chǎng)占有率評(píng)估
產(chǎn)品定價(jià)策略及最優(yōu)定價(jià)
營(yíng)銷問(wèn)題：產(chǎn)品如何實(shí)現(xiàn)最估定價(jià)？套餐價(jià)格如何確定？采用哪些定價(jià)策略可達(dá)到利潤(rùn)最大化？
常見(jiàn)的定價(jià)方法
產(chǎn)品定價(jià)的理論依據(jù)
需求曲線與利潤(rùn)最大化
如何求解最優(yōu)定價(jià)
案例：產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)求解
如何評(píng)估需求曲線
價(jià)格彈性
曲線方程（線性、乘冪）
如何做產(chǎn)品組合定價(jià)
如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價(jià)
最大收益定價(jià)（演進(jìn)規(guī)劃求解）
避免價(jià)格反轉(zhuǎn)的套餐定價(jià)
案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動(dòng)電話套餐定價(jià)
非線性定價(jià)原理
要理解支付意愿曲線
支付意愿曲線與需求曲線的異同
案例：雙重收費(fèi)如何定價(jià)（如會(huì)費(fèi)+按次計(jì)費(fèi)）
階梯定價(jià)策略
案例：電力公司如何做階梯定價(jià)
數(shù)量折扣定價(jià)策略
案例：如何通過(guò)折扣來(lái)實(shí)現(xiàn)薄利多銷
定價(jià)策略的評(píng)估與選擇
案例：零售公司如何選擇最優(yōu)定價(jià)策略
航空公司的收益管理
收益管理介紹
如何確定機(jī)票預(yù)訂限制
如何確定機(jī)票超售數(shù)量
如何評(píng)估模型的收益
案例：FBN航空公司如何實(shí)現(xiàn)收益管理（預(yù)訂/超售）
實(shí)戰(zhàn)篇(電信業(yè)客戶流失分析模型)
電信業(yè)客戶流失預(yù)警與客戶挽留模型
銀行欠貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型
結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。

傅一航老師的其它課程