“數”說營銷 -----大數據營銷實戰(zhàn)

第一部分、大數據營銷的概述
1、大數據時代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)
2、大數據營銷的特點
時效性
個性化
關聯性
3、大數據時代的新營銷模式
如何選擇互聯網的營銷模式——微博營銷、網頁營銷等
客戶關系管理CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”
精確營銷——裝上了GPS，實現“精確打擊”
4、如何在海量數據中整合數據，形成你對消費者的獨特洞察力
客戶的群體特征——“人以群分”，找準你的準客戶
大數據用戶畫像——互聯網時代不再“是否是狗”
5、如何建立全渠道數據平臺，拓展營銷渠道，提高營銷效率
互聯網時代渠道分類
如果進行廣告的精確投放——廣告受眾分析
如何實現營銷效果的驗證——找到適合你的營銷方式
6、如何提升你的客戶粘性
評估你的客戶價值——讓營銷策略理豐富
如何建立客戶響應模型——讓你的促銷更有效，增加回頭客
精準推薦——讓你的銷量再創(chuàng)新高
7、客戶生存周期中的大數據應用
8、數據分析與挖掘在通信行業(yè)的應用
客戶市場細分與精準營銷
客戶流失預警與客戶挽留
產品交叉銷售與套餐捆綁
營銷效果評估與廣告投放
客戶價值評估與忠誠度
銷售趨勢分析與銷售預測
客戶滿意度分析與影響因素
 
第二部分：解構大數據--- 大數據的價值和應用
1、什么是大數據
2、大數據的三維理解
理論+技術+實踐
3、大數據戰(zhàn)略——定位決定你的地位
數據即資產
“數據化運營”轉變?yōu)?ldquo;運營數據”
“搜索引擎”轉變?yōu)?ldquo;推薦引擎”
4、大數據思維——思路決定你的出路
定量思維，一切皆可量化
相關思維，一切皆有聯系
實驗思維，一切皆可嘗試
全樣本思維，大數據的簡單計算勝過小數據的復雜計算
個性化思維，以消費者為中心
融合思維，全平臺大數據幫助你的數據需要整合
5、大數據的核心價值——發(fā)現規(guī)律和預測
6、大數據在各行業(yè)的解決方案
金融業(yè)
旅游業(yè)
零售業(yè)
電信業(yè)
7、大數據分析與經營決策
8、大數據的實現技術
云計算與大數據
大數據技術簡介
HADOOP生態(tài)系統(tǒng)簡介
 
第三部分：數據分析實戰(zhàn)篇： 流程、思路、方法、工具操作
1、認識數據分析
1)什么是數據分析
2)數據分析的三大作用
3)數據分析的三大類型
2、數據分析的六步曲
1)步驟1：需求明確--理清思路
2)步驟2：數據收集—理清思路
3)步驟3：數據預處理--尋找答案
4)步驟4：數據分析--尋找答案
5)步驟5：數據展示--觀點表達
6)步驟6：報表撰寫--觀點表達
案例演練：Excel數據導入練習
案例演練：Excel數據預處理練習
 
3、基本數據分析方法
1)對比分析、分組分析、結構分析、平均分析、交叉分析
案例演練：數據統(tǒng)計應用（二維交叉表-透視表）
4、綜合數據分析方法
1)多維數據分析（綜合評價法）
2)財務數據分析（杜邦分析法）
3)流失率與轉化率分析（漏斗分析法）
4)產品策略分析（象限圖分析法）
案例演練：品牌認知度分析，讓你的品牌定位更清晰
 
5、數據分析思路
1、數據分析的思想與框架
2、企業(yè)外部環(huán)境分析（PEST分析法）
案例演練：電信行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與機遇分析
3、用戶消費行為分析（5W2H分析法）
案例演練：用戶消費行為分析（5W2H）
4、公司整體經營情況分析（4P營銷理論）
5、業(yè)務問題專題分析（邏輯樹分析法）
6、用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
案例演練：終端銷售行為分析，提升轉化率
 
第四部分：數據挖掘實戰(zhàn)篇：流程、數據建模、工具操作
1、數據分析VS數據挖掘
2、數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）
商業(yè)理解
數據準備
數據理解
模型建立
模型評估
模型應用
案例演練：客戶匹配度建模，找到你的準客戶
 
3、如何選擇合適的營銷方式
各營銷渠道的用戶特征分析
促銷方式有效性檢驗
參數檢驗與非參數檢驗原理介紹
案例演練：通信行業(yè)ARPU值評估分析
案例演練：營銷效果評估分析
 
4、哪些是影響市場銷量的關鍵因素
找到關鍵因素，實現精準營銷
方差分析與影響因素分析
案例演練：廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析
案例演練：飼料與生豬體重的影響分析
因素影響的相關性分析（相關程度計算）
案例演練：腰圍與體重的相關分析
案例演練：家庭生活開支的相關分析
 
5、客戶群細分、客戶獲取
如何更好的了解客戶結構、如何識別客戶特征
客戶響應模型與促銷
聚類分析與客戶特征提取
案例演練：小康指數劃分，讓數據自動聚類
案例演練：裁判標準一致性分析，避免“黑哨”
案例演練：商場服務獎項評選
消費者品牌選擇模型分析
案例演練：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？
 
6、客戶流失與客戶保持
客戶流失特征提取與營銷策略
終端生命周期曲線與終端銷售最佳時機
分類原理與決策樹算法
案例演練：識別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
案例演練：電信行業(yè)客戶流失預警與客戶挽留
案例演練：識別電信詐騙者嘴臉，讓通信更安全
 
7、客戶關系管理
如何評估你的客戶價值
RFM模型，更深入了解你的客戶價值
案例演練：用戶價值評估與促銷名單
如何制定套餐，實現交叉/捆綁銷售
產品關聯分析模型原理（Association）
案例演練：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)化
 
8、銷量預測與市場預測——讓你看得更遠
市場需求預測模型
回歸分析原理
案例演練：工資與工齡的關系分析
案例演練：讓你的營銷費用預算更準確
基于時間的預測與時序分析
案例演練：電視機銷量預測分析
案例演練：上海證券交易所綜合指數收益率序列分析
 
結束：課程總結與問題答疑。

傅一航，華為系大數據專家。
傅一航，男，計算機軟件與理論碩士研究生（研究方向：數據挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，數篇國家專利，曾在英國、日本、荷蘭等國做項目，對歐洲、日本的電信市場有比較深的了解。
傅老師專注于大數據分析與挖掘等應用技術，以及大數據系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數據的數據分析、數據挖掘、數據建模應用于行業(yè)及商業(yè)領域，解決行業(yè)實際的問題。將大數據應用于運營決策，幫助企業(yè)提升運營決策能力；應用于市場營銷，通過大數據營銷，解決營銷中的用戶群細分，產品定位，精準營銷，精準促銷等實際問題，提升營銷效果，節(jié)省營銷費用，以及市場預測、用戶行為預測等。
傅老師目前致力于將大數據技術應用于通信、金融、航空、電商、互聯網等領域。傅老師的課程最大特色：實戰(zhàn)性強！實現“業(yè)務問題+分析思路+分析方法/分析模型+分析工具+結果應用”融為一體。即，結合清晰的業(yè)務場景（明確目的），分解為具體的數據問題（分析思路），選擇最合適的方法（分析方法），深入淺出的理論講解（分析模型），使用簡單實用的工具操作（分析工具），實現分析結果到業(yè)務策略的落地。
獲得國家專利：
1.CN1925642:對集群用戶進行處理的方法和集群用戶處理系統(tǒng)
2.CN101114999A:數據發(fā)送控制方法及數據傳輸設備
3.CN101119183A:重傳控制方法及傳輸設備
4.CN101483847A:實現策略控制的方法、裝置及系統(tǒng)
5.CN101605359B:一種切換過程中轉發(fā)數據的方法、無線實體和基站
 
論文：
1.基于統(tǒng)計的無詞典分詞方法
2.文本的自動分類
3.基于Internet的智能信息檢索技術研究