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　　【課程背景】
　　“大數(shù)據(jù)”的概念出現(xiàn)至今已經(jīng)11年了，然而，為數(shù)不少的的市場(chǎng)部、銷售部的相關(guān)員工由于缺乏營(yíng)銷分析的技能，還在使用原始低效的統(tǒng)計(jì)和分析方法，浪費(fèi)大量的時(shí)間不說(shuō)，老板還經(jīng)常不滿意。
　　大數(shù)據(jù)時(shí)代要求市場(chǎng)和銷售部門(mén)對(duì)客戶響應(yīng)、營(yíng)銷過(guò)程、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)做深入分析，為決策者提供真正的決策支持，特別是為每一個(gè)營(yíng)銷動(dòng)作提供最佳的運(yùn)作模型。
　　本課程從大數(shù)據(jù)的宏觀知識(shí)背景開(kāi)始，探討如何將數(shù)據(jù)分析的技能應(yīng)用于企業(yè)日常的銷售運(yùn)營(yíng)當(dāng)中。學(xué)習(xí)本課程您將可以掌握以下內(nèi)容：
　　1. 了解大數(shù)據(jù)的概念，大數(shù)據(jù)包含哪些技術(shù)框架和工具
　　2. 大數(shù)據(jù)如何跟企業(yè)的營(yíng)銷工作相結(jié)合
　　3. 數(shù)據(jù)挖掘的CRISP循環(huán)
　　4. 數(shù)據(jù)分析的工具介紹：例如指標(biāo)分析的方法和統(tǒng)計(jì)學(xué)算法介紹
　　學(xué)習(xí)對(duì)象
　　市場(chǎng)總監(jiān)、市場(chǎng)分析人員、銷售主管、銷售總監(jiān)及其他對(duì)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析有興趣的人士
　　課程內(nèi)容
　　一、大數(shù)據(jù)時(shí)代概述
　　“大數(shù)據(jù)”火了，但是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)有十幾年的歷史了，本節(jié)告訴你大數(shù)據(jù)是什么。
　　1. 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用歷史
　　2. 大數(shù)據(jù)的全景視圖
　　3. 最熱門(mén)的大數(shù)據(jù)工具有哪些
　　4. 企業(yè)的市場(chǎng)和營(yíng)銷部門(mén)應(yīng)該具備哪些大數(shù)據(jù)的技能?
　　5. CRISP方法論
　　案例演練：空降經(jīng)理的煩惱，您來(lái)親身體驗(yàn)一下數(shù)據(jù)分析的過(guò)程
　　二、構(gòu)建企業(yè)的分析體系
　　本節(jié)介紹如何在企業(yè)內(nèi)部實(shí)施大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的營(yíng)銷動(dòng)作
　　1. 大數(shù)據(jù)如何與企業(yè)的營(yíng)銷結(jié)合
　　a) 營(yíng)銷動(dòng)作和大數(shù)據(jù)的結(jié)合
　　b) 崗位的設(shè)置和技能要求
　　2. 分析模型的設(shè)計(jì)、實(shí)施工具
　　a) SPSS Clementine簡(jiǎn)介
　　b) SAS簡(jiǎn)介
　　c) SQL Analysis簡(jiǎn)介
　　d) Excel控件簡(jiǎn)介
　　3. 數(shù)據(jù)的收集和準(zhǔn)備
　　a) 數(shù)據(jù)的來(lái)源
　　b) 原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
　　三、基于關(guān)鍵指標(biāo)的分析方法
　　指標(biāo)分析是一種快速的企業(yè)績(jī)效分析手段，是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標(biāo)，本節(jié)介紹如何通過(guò)指標(biāo)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。
　　1. 案例思考：從一張報(bào)表說(shuō)起
　　2. 傳統(tǒng)的基于績(jī)效考核指標(biāo)分析的缺陷
　　3. 把KPI指標(biāo)和管理理念相結(jié)合，搭建分析模型分析營(yíng)銷狀況
　　4. 案例解析：
　　a) 競(jìng)爭(zhēng)力分析模型
　　b) 利潤(rùn)分析模型
　　四、時(shí)間序列分析
　　時(shí)間序列分析的目的是掌握銷售過(guò)程中出現(xiàn)的趨勢(shì)、規(guī)律，優(yōu)化產(chǎn)品組合和銷售管理。
　　1. 時(shí)間序列規(guī)律的三個(gè)方面
　　2. 如何識(shí)別周期，認(rèn)識(shí)同比的風(fēng)險(xiǎn)
　　3. 趨勢(shì)如何分析
　　4. 案例解析
　　a) 數(shù)據(jù)周期分析
　　b) 庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
　　5. 一元回歸分析
　　a) 案例：行業(yè)趨勢(shì)分析
　　五、競(jìng)爭(zhēng)的量化分析方法簡(jiǎn)介
　　1. 宏觀的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析矩陣
　　2. 數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的四個(gè)層次確定
　　3. 競(jìng)爭(zhēng)的敏感性分析
　　4. 快消品的品牌轉(zhuǎn)換矩陣
　　5. 媒體影響的量化研究
　　六、常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析算法簡(jiǎn)介
　　數(shù)據(jù)分析不是空洞理論，還需要有科學(xué)的技術(shù)手段和方法，本節(jié)演示常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析算法。
　　1. 協(xié)助客戶分類：聚類分析
　　2. 識(shí)別客戶響應(yīng)
　　a) 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　b) 決策樹(shù)
　　c) 邏輯斯蒂回歸
　　3. 時(shí)間序列預(yù)測(cè)
　　a) ARIMA
　　b) 指數(shù)平滑
　　七、商業(yè)預(yù)測(cè)技術(shù)
　　預(yù)測(cè)是企業(yè)重要的決策依據(jù)，本節(jié)演示如何結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)算法構(gòu)造一個(gè)成熟的預(yù)測(cè)模型。
　　1. 預(yù)測(cè)責(zé)任者與支持者
　　2. 預(yù)測(cè)的組織流程
　　3. 不同的預(yù)測(cè)模型各自的優(yōu)缺點(diǎn)
　　4. 水平和趨勢(shì)模型
　　5. 季節(jié)模型
　　6. 如何評(píng)估預(yù)測(cè)的偏差
　　八、數(shù)據(jù)挖掘
　　無(wú)差別的大眾媒體營(yíng)銷已經(jīng)無(wú)法滿足零和的市場(chǎng)環(huán)境下的競(jìng)爭(zhēng)要求。精確營(yíng)銷是現(xiàn)在及未來(lái)的發(fā)展方向，精確營(yíng)銷的基礎(chǔ)是精確的客戶定位，本節(jié)通過(guò)案例演示來(lái)說(shuō)明如何進(jìn)行客戶的響應(yīng)分析。
　　1. 精確營(yíng)銷與客戶細(xì)分
　　2. 客戶細(xì)分的價(jià)值
　　3. 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的細(xì)分
　　4. 基于決策樹(shù)的案例解析
　　5. 結(jié)果的應(yīng)用