【培训目标】
通过本课程的学习，达到如下目的：
1、通过案例分析，明确数据分析思路，实现数据分析效果；
2、通过数据分析工具导入，提升数据分析质量；
3、立足公司各层级、各岗位数据分析实际应用展开分析，指导区县公司工作；
4、提升数据分析呈现技能，提高数据分析实际应用性和层级传递效用；
5、通过从大量的营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘用户行为特点，找出目标客户；
6、学会针对目标客户优化销售策略，帮助运营团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。
【培训对象】数据分析相关人员
【培训时间】2天
【培训内容】
前言：大数据时代背景
1.概述
2.大数据时代带来对传统营销的挑战
3.大数据时代的新营销模式
4.如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞察力
5.如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率
6.大数据的实现技术
一、数据分析定位与方法导入
1.数据分析重要性
▪ 为什么要做数据分析
▪ 数据分析能解决什么具体问题
2.市场数据分析实质与特点
3.统计分析方法介绍（基本/高级/应用）
4.市场运营分析全流程
▪ 数据背后的本质
▪ 市场运营分析中常见的错误
▪ 市场运营分析全流程
二、找到需要的运营分析数据
1.清晰解读市场运营分析需求
2.针对需求寻找运营分析数据
3.开展市场运营分析数据处理
▪ 数据库工具SQL、ACCESS使用技巧——社会渠道商质量识别案例
▪ 数据挖掘工具SPSS使用技巧——终端手机用户流量提升案例
▪ 综合性工具Excel使用技巧——大市场中高端客户保有案例
▪ 各种工具协同办公技巧
三、建立合适的数据分析模型
1.常用数据分析方法介绍
2.建立问题分析模型
3.经典数据分析案例介绍
▪ 分层分析法——中高端、普通、低端客户拓展与保有模型
▪ 关联分析法——终端配件与客户流量关联模型
▪ 聚类分析法——集团市场分类模型
▪ 回归分析法——大市场收入、客户预测模型
4.数据分析工具与数据分析方法结合练习
四、结果呈现：数据分析应用实践
1.合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作
▪ 图表制作的关键要素
▪ 合适的图表展示合适的数据
▪ 正确表达需要的主题
▪ 图表与文字的协调
2.科学的数据分析结果解读
▪ 注意因果关系
▪ 不要以偏概全
▪ 考虑环境影响
▪ 兼顾定性研究
3.如何撰写一份优秀的数据分析报告
4.现场实操演练：分析报告撰写
五、数据分析实战篇——找出目标客户
1.数据分析VS数据挖掘
2.数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）
▪ 商业理解
▪ 数据准备
▪ 数据理解
▪ 模型建立
▪ 模型评估
▪ 模型应用
3.案例演练：客户匹配度建模，找到你的准客户
4.客户群细分、客户获取
▪ 如何更好的了解客户结构、如何识别客户特征
▪ 客户响应模型与促销
▪ 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
▪ 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？
5.客户标签
▪ 客户标签介绍
▪ 客户标签的类别
▪ 以市场应用为出发点设计标签库
▪ 客户标签的管理
› 手动/自动打标签
› 标签梳理
› 标签的更新
▪ 业务需求为出发点合理应用客户标签
六、数据分析实战篇——针对目标客户优化销售策略
1.哪些是影响市场销量的关键因素
▪ 找到关键因素，实现精准营销
▪ 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
▪ 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
2.影响用户购买的关键因素/客户消费偏好是什么
3.影响产品销售的关键属性和等级如何评估
4.逻辑回归模型
▪ 逻辑回归模型原理及适用场景
▪ 评估客户购买产品的概率
5.离散选择分析
▪ 如何评估客户购买产品的概率
▪ 如何指导产品开发？如何确定产品的重要特性
▪ 如何评估品牌价值
▪ 竞争下的产品动态调价
▪ 如何评估产品的价格弹性
6.如何选择合适的营销方式
▪ 各营销渠道的用户特征分析
▪ 促销方式有效性检验
▪ 参数检验与非参数检验原理介绍
› 案例演练：ARPU值评估分析
› 案例演练：营销效果评估分析
七、培训之后：良好的数据分析习惯
1.分析人员电脑5 S管理
2.分析人员数据收集与存储习惯
3.分析人员数据自动报表设计方法
八、课程回顾与答疑
授课老师
陈则 office软件及数据分析实战顾问
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
