课程大纲
一、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、大数据新营销模式/特点
(1)如何选择互联网的营销模式
(2)客户关系管理CRM
(3)精确营销
3、如何在海量数据中整合数据
(1)客户的群体特征
(2)大数据用户画像
4、如何建立全渠道数据平台/提升你的客户粘性
5、客户生存周期中的大数据应用
6、数据分析与挖掘在通信行业的应用
二、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)
★案例:客户匹配度建模/4G终端营销分析
3、如何选择合适的营销方式
(1)各营销渠道的用户特征分析
(2)促销方式有效性检验
(3)参数检验与非参数检验原理介绍
★案例演练:通信行业ARPU值/营销效果评估分析
三、因素影响分析
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/推广费用与销售金额/家庭生活开支的相关分析
2、方差分析
★案例:终端陈列位置/广告形式/地区对销量的影响分析
四、销售预测分析
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、寻找最佳拟合线来判断和预测
4、基于时间的预测与时序分析
★案例演练:电视机销量预测/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:美国航空旅客里程/产品销售的季节性趋势预测分析
五、 客户需求分析
1、逻辑回归模型
★案例:杂志社订阅模型
2、关联分析
(1)如何制定套餐,实现交叉/捆绑销售
(2)产品关联分析模型原理
★案例:超市商品交叉销售与布局优化
六、客户价值分析
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
七、市场细分分析
1、聚类分析
(1)如何更好的了解客户群体和市场细分
(2)如何识别客户群体特征
2、分类决策树
(1)如何选择节点构建决策树/提取客户特征
(2)决策树分析过程
★实战:终端生命周期曲线与终端销售最佳时机
八、课程总结与问题答疑