大数据挖掘与营销应用培训

课程收获
1、了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用
2、了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析
3、熟悉数据挖掘的标准过程，掌握常用的数据挖掘方法
4、熟悉数据分析及数据挖掘工具，掌握Excel和SPSS软件应用操作
5、学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题

课程大纲
第一部分：大数据营销的概述
1、大数据时代带来对传统营销的挑战
2、大数据营销的特点
3、大数据时代的新营销模式
如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”
*营销——装上了GPS，实现“*打击”
4、如何在海量数据中整合数据，形成你对消费者的独特洞察力
客户的群体特征
大数据用户画像
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、如何提升你的客户粘性
评估你的客户价值
如何建立客户响应模型
精准推荐
7、客户生存周期中的大数据应用
8、数据分析与挖掘在通信行业的应用

第二部分：数据挖掘实战篇：流程、数据建模、工具操作
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
模型评估
模型应用
案例：客户匹配度建模，找到你的准客户
案例：4G终端营销分析
3、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：通信行业ARPU值评估分析
案例演练：营销效果评估分析

第三部分：因素影响分析
营销问题：哪些是影响市场销量的关键因素？比如，产品在货架上的位置是否对销量有影响？价格和广告开销是如何影响销量的？
1、相关分析（因素影响的相关性分析，相关程度计算）
案例：体重与腰围的相关分析
案例：推广费用与销售金额的相关分析
案例演练：家庭生活开支的相关分析
2、方差分析（影响关键因素分析，影响因素组合分析）
案例：终端陈列位置对销量的影响分析
案例：广告形式、地区对销量的影响因素分析

第四部分：销售预测分析
营销问题：如何预测未来的产品销量？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？
1、销量预测与市场预测——让你看得更远
2、回归模型
案例：让你的营销费用预算更准确
3、寻找*拟合线来判断和预测
如何判断预测的准确性
回归显着性检验
拟合程度衡量
自变量显着性检验
残差与异常值排除
采用验证集检验预测准确性
4、基于时间的预测与时序分析
案例演练：电视机销量预测分析
案例演练：上海证券交易所综合指数收益率序列分析
5、季节性预测模型
案例：*航空旅客里程的季节性趋势分析
案例：产品销售季节性趋势预测分析

第五部分：客户需求分析
营销问题：如何评估客户购买产品的可能性？或者说，影响客户购买意向的产品关键特性是什么？
1、逻辑回归模型
案例：杂志社订阅模型2、关联分析
如何制定套餐，实现交叉/捆绑销售
产品关联分析模型原理（Association）
案例：超市商品交叉销售与布局优化

第六部分：客户价值分析
营销问题：如何评估客户的价值？不同的价值客户有何区别对待？
1、RFM模型（客户价值评估）
案例：淘宝客户价值评估与促销名单

第七部分：市场细分分析
营销问题：如何对市场进行细分？如何提取客户特征，从而对产品进行市场定位？
1、聚类分析
如何更好的了解客户群体和市场细分
如何识别客户群体特征
2、分类决策树
如何选择节点构建决策树
决策树分析过程
如何提取客户特征
实战：终端生命周期曲线与终端销售*时机

第八部分：课程总结与问题答疑

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