營銷數據分析

  培訓講師：陳劍

講師背景：
陳劍數據分析專家、信息化專家、IPMA認證項目經理、MCSE、MCDBA上海交大、中山大學MBA班合作講師，從業(yè)經驗豐富，曾主持開發(fā)大型政府業(yè)務系統(tǒng)、銀行辦公系統(tǒng)、電信業(yè)務系統(tǒng)、工業(yè)自動化控制系統(tǒng)等。歷任項目經理，技術總監(jiān)等職務，培訓風格輕 詳細>>

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營銷數據分析詳細內容

營銷數據分析
 

一、       概述

企業(yè)信息系統(tǒng)投入運行之后，會迅速積累大量的數據，那么如何才能更好的進行數據的統(tǒng)計分析和挖掘工作？本節(jié)**實例演繹如何數據化決策...


1.       什么是數據分析和數據挖掘？

2.       數據挖掘的標準化流程 

3.       什么是分析模型？為什么需要分析模型？

4.       如何作業(yè)務理解？

5.       常用的數據分析與挖掘工具介紹

*演練：建模演練


二、       靜態(tài)指標分析

如何評估現有的運營績效？

1.       績效維度：規(guī)模、服務質量、客戶體驗、。。。

2.       單一指標缺陷與綜合指標分析

3.       指標的對比分析

4.       矩陣分類方法

5.       建模和模型的優(yōu)化完善


三、       數據監(jiān)測和異常值分析

對于運營中的數據如何監(jiān)控其是否有異常？

1.       數據監(jiān)測的時間維度

2.       異常值的業(yè)務定義

3.       異常值的統(tǒng)計學定義

4.       異常值分析

a)      定義規(guī)則

b)      規(guī)則匹配

c)       數據挖掘法


四、       時間序列分析

預測技術可以使企業(yè)具有前瞻性，并且是績效分析、促銷分析等營銷活動分析的基礎。本節(jié)僅介紹預測的基本概念的方法。

1.       周期分析

2.       數據結構分析

3.       趨勢預測

4.       生命周期和擬合曲線

5.       一元回歸分析

6.       季節(jié)性數據的預測

7.       多元回歸分析簡介



五、       圖表分析和數據可視化

圖表和可視化技術可以使數據的展示更為直觀，使數據的規(guī)律更容易被發(fā)現。同時，圖表使信息的傳遞更為快速。

1.       Excel常規(guī)圖表類型及其適用場合

2.       幾種加強版Excel分析圖表

3.       繪制儀表盤


六、       客戶細分和精確營銷

1.  客戶細分與精確營銷概述

2.  基于數據驅動的細分技術

3.  細分前的數據準備

4.  聚類分析方法

5.  決策樹分析

6.  細分結果的應用

七、       客戶響應分析

1.  營銷活動與客戶響應

2.  客戶響應的數據定義

3.  客戶響應分析的兩種算法與適用場景

4.  促銷分析與效果評估



 

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