(微信同号)【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
ü 案例演练：小康指数划分，让数据自动聚类
ü 案例演练：裁判标准一致性分析，避免“黑哨”
ü 案例演练：商场服务奖项评选
消费者品牌选择模型分析
ü 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
ü 手动/自动打标签
ü 标签梳理
ü 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
ü 案例演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析
ü 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）
ü 案例演练：腰围与体重的相关分析
ü 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
ü 案例演练：ARPU值评估分析
ü 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
