营销数据分析 - 用数字说话。
课程背景:市场营销是企业的命脉,然而,为数不少的的市场部、销售部工作人员由于缺乏营销分析的概念和方法,企业累积的大量数据得不到有效的利用,营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报,缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析,结果决策者只能凭着本能的反应来运作,决策存在很大的失误风险。
本课程着眼于营销数据的分析和统计,教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以掌握营销数据分析的重要概念和高级技能,提升科学管理和科学决策的水平。
课程收益:1.了解业界研发项目管理的最佳模式与实践,并分享相关的技能和技巧。
2.掌握业界研发项目的组织结构和团队角色。
3.掌握研发项目计划的制定、执行和监控。
4.掌握如何将质量管理、风险管理等融会贯通于整个研发项目计划中。
5.掌握研发项目团队的绩效管理。
6.分享业界研发项目成功的关键经验。
7.分享资深讲师研发咨询总结出的一套研发项目管理的工具与模板,并结合企业的实践制定行动计划,确保在自己的公司能够落地实施。
8.了解业界研发项目管理的最佳模式与实践,并分享相关的技能和技巧。
课程大纲:一、导言。
互联网的高速发展加上市场竞争的加剧,使得数字化营销和精确营销进入了企业的视野,并引起了营销方式的巨大改变。
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绩效分析手段,是衡量企业健康状况的健康指标,本节对各类指标进行深入解析,并试图透视指标背后的隐含信息。
1. 销售绩效的评估与考核。
2. 宏观市场指标。
3. 公司经营状况指标。
4. 客户相关指标。
5. 市场营销指标。
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**格式。
2. 数据**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. 可视化分段与结构分析。
六、市场调查与置信度分析。
市场调研是合法获取数据的重要**,也是快速了解市场反应的途径,本节讨论市场调查的策划和统计方法。
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**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**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. 客户数据库分析的rfm指标。
8. 基于聚类细分方法的演练。
9. 细分结果的应用。
八、商业**技术。
**是企业重要的决策依据,企业通过**技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。
1. **模型的类型概述。
2. 如何选择合适的**模型。
3. 基于时间序列的一元回归**,例如。
.如何**公司明年、后年的营业收入。
.如何**新年度生产成本。
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。
.如何建立多变量业务**模型。
.如何评估业务模型的有效性。
.企业外部变量(例如经济宏观数据)的选择和过滤。
.季节因素的时间序列回归分析。
5. 回归分析演练:如何**新市场的规模及制定发展目标。
营销数据分析 用数字说话
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