营销数据分析
发布日期:2015-02-03浏览:2584
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                                                                课程背景经常有朋友问:数据分析应该怎么做?有什么分析技巧?这些数据该如何处理分析?其实数据分析不仅仅需要得力的软件工具,更需要严谨清晰的方法与思路,数据分析能力是现代职业人能力的体现。
 战略投资分析回答“该做什么”,营销分析则回答“该怎么做?”,在营销分析中你往往会面对三个问题:对谁营销?如何营销?效果怎样?
 如何认识并驾驭数据,通过数据分析来解决营销难题,是我们每个人必须思考的问题。课程价值点以实践应用为导向,学以致用
 简化统计学公式与数理推论概念,无论您是否有数据分析经验,都会有收获!
 基于企业通用的Excel软件处理分析数据,降低企业成本学员收获1、清晰的数据分析思路与数据分析方法,提升您对数据的理解
 2、丰富的企业数据分析案例,拓宽您的分析思路
 3、全新的Excel使用能力,提高您分析效率课程时长12 H课程大纲第一章:营销数据分析概述
 营销数据分析的作用在于,使企业听到市场的声音,指导企业按照市场的特点和规律运营。在本章节我们学习营销数据分析意义、内容与步骤。
 1.数据分析的定义
 2.营销数据分析的内容
 a)用户行为分析
 b)4P营销分析
 c)营销效果评估
 3.数据的步骤
 第二章:获取可靠的数据源
 市场调查运用科学的方法,有目的、系统地搜集市场信息,分析市场情况,了解市场的现状及发展趋势,为市场预测和营销决策提供客观的、正确的资料。在本章节我们学习不同渠道来源的数据特性,以及如何自己规划实施一次市场调查。
 1.源于出版物的数据
 2.源于网络的数据
 3.源于业务系统的数据
 4.源于市场调查的数据
 a)市场调查种的抽样方法
 b)如何对抽样结果进行统计
 c)置信度分析
 第三章:被忽略的“数据预处理”
 数据中没有重复、没有缺失、没有逻辑错误才具备被分析的前提。在本章节我们学习如何修正数据中的错误,发现并提取海量数据中的重点信息。
 1.理解数据
 2.数据清洗
 a)重复数据的处理
 b)缺失数据的处理
 c)检查数据的逻辑错误
 3.数据加工
 a)数据抽取
 b)数据分组
 c)数据转换
 d)数据计算
 第四章:基础分析方法
 数据的分析方法分为基础和衍生两类。聚类分析、方差分析…都是派生出来的较为复杂的分析方法。在本章节我们先讨论基础的分析方法,先易后难、循序渐进对数据分析方法有系统而全面地认知。
 1.对比分析
 2.分类分析
 3.关联分析
 4.分布分析
 第五章:数据多维分析
 数据多维分析就是把一种产品或一种市场现象,放到一个两维度以上的空间坐标上来进行分析。如果我们要研究某一种产品在市场上的销售情况,就可以用多维分析法来分析。在本章节我们学习如何从不同的角度探索数据中的潜在规律。
 1.时间维度与空间维度
 2.事前维度与事后维度
 3.根据分析的目的我们如何选择主要分析维度和辅助维度?
 4.如何制作堆叠表、交叉表和嵌套表
 第六章:“聚类分析”在用户行为分析中的应用
 市场细分是企业做“精准营销”中首要环节。在本章节我们学习如何使用“聚类分析”根据客户亲疏程度将相似的客户聚在一起,为精准营销奠定基础。
 1.市场细分的价值
 2.基于市场细分介绍
 a)外在属性:
 b)内在属性
 c)消费行为
 3.聚类分析的使用
 第七章:“PSM模型”在产品定价中的应用
 过高的定价会流失潜在客户,而过低的价格又会影响品牌价值。在本章节我们学习如何使用“PSM模型”为产品找出合理的价格范围与最优价格。
 1.找出产品的价格范围与最优价格
 2.核算各类价格可接受的人数
 第八章:“方差分析”在营销效果评估中的应用
 用户地域是否对满意度有影响?如用户的年龄层次是否对满意度有影响?在本章节我们学习如何使用“方差分析”找出对满意度有显著影响的因素。
 1.单因素方差分析
 2.双因素差异分析
 第九章:“回归分析”在市场预测中的应用
 预测是企业构建销售指标体系必不可少的环节和手段,在本章节我们学习如何使用“回归分析”来预测下一年度的市场规模、市场占有率、销售量等来制定来年的销售指标。
 1.预测模型的类型概述
 2.预测模型
 3.一元回归预测
 4.多元回归分析:如何分析多个因素对目标值的影响程度,例如
 第十章:“层次分析法”在多营销方案选择中的应用
 在营销过程中,往往遇到多营销方案的抉择问题。在本章节我们学习使用“层次分析法”对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析,得出最优结果。
 1.建立结构模型
 2.构造比较矩阵
 3.计算匹配度
 4.检验结果
 第十一章:典型的营销图表
 1.漏斗图:反映出数据的增减变化
 2.帕累托图:突出主要原因
 3.散点图:找出关联
 4.GE矩阵图:反应匹配度
 第十二章:案例演练
 在本课程的最后我们将回顾课程重点,帮助消化吸收知识点并通过案例演练,掌握企业数据分析的思路与方法!
 
                
 
             
                 
                 
    


 
	                
	                    
	            




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