营销数据分析------用数字说话
一、导言
互联网的高速发展加上
1. 用数字说话
2. 数字化营销新趋势
3. 精确营销循环
4. 实施营销数据分析的系统策划和实施
5. 数据分析与挖掘工具简介
二、指标分析
指标分析是一种快速的企业
1. 销售绩效的评估与考核
2. 宏观市场指标
3.
4. 客户相关指标
5.
6. 对指标的细化分析,从数据的分布趋势深入分析指标
7. 如何将指标分解到相关影响因子
8. 案例演练
三、常规收据收集和指标统计
没有数据,营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法,为营销分析奠定坚实的基础。
1. 指标统计方法与来源格式
2. 数据来源和收集途径
3. 数据搜集工具和手段
4. 数据表的规划和设计
5. 数据的有效期和保鲜
6. 将目标和KPI相连
四、竞争分析
企业总是在竞争中壮大,如果能提前预知竞争对手的信息和策略,企业更容易成功。
1. 市场竞争的四个层次
2. 如何界定竞争对手
3. 竞争对手数据收集
4. 需求的交叉弹性
5. 品牌转换矩阵
6. 行业竞争力分析
7. 竞争分析矩阵
五、常用分析方法
数据分析需要有实际的方法和手段,以下的方法将贯穿在本课程中进行学习和演练。
1. 方差分析
2. 时间序列分析和对比分析
3. 频数分析
4. 多业务条件动态分类汇总
5. 可视化分段与
六、
1. 如何策划一次市场调查
2. 常规调查方法和网上调查方法
3. 如何进行进行统计学上有效的抽样调查
4. 理解误差的来源分析
5. 调研成本的策划与控制
6. 如何对抽样结果进行统计
7. 通过置信度分析计算调查误差
七、客户细分与精确营销
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向,而客户细分是精确营销的基础。
1. 精确营销大趋势
2. 客户细分的价值
3. 客户细分与“1对1营销”的区别
4. 基于数据驱动的细分介绍
5. 基于数据驱动的细分的几种方法
6.
7. 顾客的价值(VOC)测量
8. 基于聚类细分方法的演练
9. 细分结果的应用
八、商业预测技术
预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的
1. 预测模型的类型概述
2. 如何选择合适的预测模型
3. 基于时间序列的一元回归预测,例如
i. 如何预测公司明年、后年的
ii. 如何预测新年度
4. 多元回归分析:如何分析多个因素对目标值的影响程度,包含
i. 如何建立多变量业务预测模型
ii.如何评估
iii. 企业外部变量(例如经济宏观数据)的选择和过滤
iv.季节因素的时间序列回归分析
5. 回归分析演练:如何预测新市场的规模及制定发展目标
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