【课程特色】
1、本课程内容丰富,贴近企业营销实战,所选择的分析工具、模型均为数据分析领域常用的成熟分析模型算法,对企业的营销数据分析具有重要的指导意义;
2、课程有理论有案例有实际操作演练,落地性强,能够很好地提高学员的数据分析和挖掘能力;
3、现场操作软件,全部案例均采用Excel 2007/2010/2013、数据分析插件进行讲解。
【课程收获】
企业收益:
1、激活和挖掘企业营销数据,帮助企业洞察内外部态势,抓住市场机遇;
2、为企业制定有针对性的营销策略提供有力的数据支持,实现精准营销;
3、培养具有数据思维的营销人才,推动企业营销数据化,提升营销业绩。
岗位收益:
1、掌握数据收集、整理、报表制作、分析挖掘、图形呈现、形成策划案6个步骤;
2、深入理解数据分析与业务之间的逻辑关系;
3、学会运用数据分析的9种方法:标识分析法、二八分析法等;
4、掌握异常值数据的分析方法:散点图、条件格式等;
5、掌握单指标和多指标的客户细分方法;
6、学会通过算法描述客户画像。
【课程大纲】
一、营销数据分析目标和步骤 (1)分析目标 (2)分析步骤 二、数据分析与商务逻辑 (1)数据分析能力 (2)常见商务逻辑 (3)分析思路 三、数据转换 (1)对标转换 (2)定性数据定量化 (3)数据填充 四、数据描述 (1)整体状况描述 (2)营销数据“七个百分比” (3)多列对比 案例:期货数据中“众数”指标的运用 讨论: 中位数和平均值的异同 五、异常值分析 (1)散点图 (2)面板散点图:采用面板的方式实现多个散点图的观察,高效直观 (3)条件格式 (4)三倍标准差方法 案例:中国移动某省公司利用“三倍标准差法”捕捉业务异常值。 六、相关分析 (1)相关分析原理 (2)EXCEL“数据分析”模块安装及介绍 (3)操作及输出说明 (4)大型相关矩阵和条件格式的组合使用 (5)用相关分析做数据扫描的逻辑 案例:上海某药企利用商务数据分析“头对头”的竞争关系 案例:阿里巴巴利用相关分析功能来梳理市场竞争态势 七、客户细分 (1)单指标的分类 (2)多指标的分类 案例:上海某消费品调研的受访者分类 案例讨论:最佳聚类分类总数的确定 | 八、捆绑销售分析 (1)相关概念 支持度、置信度、提升度 (2)关联分析算法的使用 案例:上海某食品企业进行产品配送的关联度分析 课堂讨论:工业品数据做捆绑销售的数据准备 九、客户画像 可以用这一算法找到具有某一消费行为的消费者的特征,例如该消费者的性别、年龄等的组合特征 (1)算法描述 (2)算法执行和输出 十、营销数据预测 数据预测是营销数据分析的重要组成部分,我们介绍几种常用的数据分析技术: (1)模拟运算表 (2)添加趋势线 (2)手工数组方式实现 (4)批量自动实现 案例:上海某企业对于房屋资产租赁价格的逐步回归分析 十一、静态图形呈现 (1)Excel绘图的基本线型 (2)Excel绘图的高级图形:包括堆积柱状图、复合饼图、半圆图等。 (3)图形呈现的高级技巧 包括辅助列、错位、数据标签的应用、分色等功能。 十二、动态图形呈现 (1)EXCEL VB控件工具箱安装 (2)VB控件的使用 (3)绘制生动的动态图形 (4)VB控件与offset函数等组合的强大应用 (5)条件格式中的动态效果 (6)工作表总表与分表之间的链接跳转效果 十三、数据分析报告撰写 (1)分析报告的架构 (2)分析报告的逻辑 (3)分析报告的表现形式 (4)分析报告的文笔 案例:优秀分析报告和工作PPT赏析 十四、互动 讨论课程中的问题,并就学员的实际工作问题进行解答。 |