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    2. 學(xué)校介紹

      曼頓培訓(xùn)網(wǎng)(www.mdpxb.com),是北京曼頓企業(yè)管理咨詢有限公司(以下簡稱北京曼頓咨詢)旗下網(wǎng)站。是總部位于美國的國際職業(yè)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)合會在北京地區(qū)授權(quán)的培訓(xùn)考試及認(rèn)證單位[認(rèn)證號:IOCL086132],同時也是 香港培訓(xùn)認(rèn)證中心授權(quán)的培訓(xùn)認(rèn)證機(jī)構(gòu)[認(rèn)證號:HKTCC(GZ)A1.. 招生資質(zhì): 已認(rèn)證
      學(xué)校優(yōu)勢: 企業(yè)內(nèi)訓(xùn)方面/公開課方面
      咨詢電話: 13810210257
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      數(shù)說營銷——大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)培訓(xùn)(北京,7月23-24日)
      2020/6/22 8:15:46 來源:北京曼頓企業(yè)管理咨詢有限公司 [加入收藏]

      數(shù)說營銷——大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)培訓(xùn)(北京,7月23-24日)
      【舉辦單位】北京曼頓培訓(xùn)網(wǎng) www.mdpxb.com
      【咨詢電話】4006820825 010-56133998 13810210257
      【培訓(xùn)日期】廣州,2020年7月16-17日;北京,2020年7月23-24日
      【培訓(xùn)地點】廣州、北京
      【培訓(xùn)對象】系統(tǒng)支撐、市場營銷部、運(yùn)營分析部相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用人員。

      【課程收益】
      了解大數(shù)據(jù)營銷內(nèi)容,掌握大數(shù)據(jù)在營銷中的應(yīng)用。
      了解基本的營銷理論,并學(xué)會基于營銷理念來展開大數(shù)據(jù)分析。
      熟悉數(shù)據(jù)分析/挖掘的基本過程,掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法。
      熟悉Excel數(shù)據(jù)分析工具,能夠利用Excel和SPSS軟件解決實際的營銷問題(比如定價/因素影響/預(yù)測/客戶需求/客戶價值/市場細(xì)分等)。

      【課程目標(biāo)】
      本課程從實際的市場營銷問題出發(fā),構(gòu)建數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘模型,以解決實際的商業(yè)問題。并對大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹,通過從大量的市場營銷數(shù)據(jù)中分析潛在的客戶特征,挖掘客戶行為特點,實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷,幫助市場營銷團(tuán)隊深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作,支持業(yè)務(wù)策略制定以及運(yùn)營決策。
      本課程突出數(shù)據(jù)分析的實際應(yīng)用,結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點,圍繞實際的商業(yè)問題,進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析與挖掘,介紹常用的模型,以及模型適用場景,通過演練操作,以達(dá)到提升學(xué)員對營銷數(shù)據(jù)的分析以及對數(shù)據(jù)模型的深入理解。

      【課程大綱】
      第一模塊:大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷
      傳統(tǒng)營銷的困境與挑戰(zhàn)
      營銷理論的變革(4P4CnPnC)
      大數(shù)據(jù)引領(lǐng)傳統(tǒng)營銷
      大數(shù)據(jù)在營銷中的典型應(yīng)用
      市場定位與客戶細(xì)分
      客戶需求與產(chǎn)品設(shè)計
      精準(zhǔn)廣告與精準(zhǔn)推薦
      ……
      大數(shù)據(jù)營銷的基石:用戶畫像
      客戶生存周期中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
      演練:如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機(jī)精準(zhǔn)營銷項目
      第二模塊:大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)-數(shù)據(jù)思維
      問題:大數(shù)據(jù)的核心價值是什么?大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策?
      大數(shù)據(jù)時代:你缺的不是一堆方法,而是大數(shù)據(jù)思維
      大數(shù)據(jù)是探索事物發(fā)展和變化規(guī)律的工具
      大數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)
      業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化
      數(shù)據(jù)信息化
      信息策略化
      案例:喜歡賺“差價”的營業(yè)員(用數(shù)據(jù)管理來識別)
      從案例看數(shù)據(jù)信息化
      用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律
      從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化
      從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進(jìn)行分析
      從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性
      數(shù)據(jù)分析的三大作用
      數(shù)據(jù)分析的三大類別
      數(shù)據(jù)分析需要什么樣的能力
      懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)
      第三模塊:大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)-分析過程
      數(shù)據(jù)分析的六步曲
      步驟1:明確目的--理清思路
      確定分析目的:要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題
      確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問題,構(gòu)建分析框架
      步驟2:數(shù)據(jù)收集—理清思路
      明確收集數(shù)據(jù)范圍
      確定收集來源
      確定收集方法
      步驟3:數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
      數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
      數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
      探索性分析
      步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案
      選擇合適的分析方法
      構(gòu)建合適的分析模型
      選擇合適的分析工具
      步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點表達(dá)
      選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
      選擇合適的可視化工具
      步驟6:報表撰寫--觀點表達(dá)
      選擇報告種類
      完整的報告結(jié)構(gòu)
      數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
      演練:如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機(jī)精準(zhǔn)營銷項目
      第四模塊:用戶行為分析—方法篇
      問題:數(shù)據(jù)分析有什么方法可依不同的方法適用解決什么樣的問題?
      大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的前提:用戶行為分析
      數(shù)據(jù)分析方法的層次
      基本分析法(對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/…)
      綜合分析法(交叉/綜合評價/杜邦/漏斗/…)
      高級分析法(相關(guān)/方差/驗證/回歸/時序/…)
      數(shù)據(jù)挖掘法(聚類/分類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…)
      統(tǒng)計分析常用指標(biāo)
      計數(shù)、求和、百分比(增跌幅)
      集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)
      離散程度:極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差、IQR
      分布形態(tài):偏度、峰度
      基本分析方法及其適用場景
      對比分析(查看數(shù)據(jù)差距)
      演練:尋找用戶的地域分布規(guī)律
      演練:尋找公司主打產(chǎn)品
      演練:用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案
      案例:銀行ATM柜員機(jī)現(xiàn)金管理分析(銀行)
      分組分析(查看數(shù)據(jù)分布)
      案例:排班后面隱藏的貓膩
      案例:通信運(yùn)營商的流量套餐劃分合理性的評估
      演練:銀行用戶消費(fèi)層次分析(銀行)
      演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)
      演練:客服中心科學(xué)排班人數(shù)需求分析(客服中心)
      演練:客戶年齡分布/消費(fèi)分布分析
      結(jié)構(gòu)分析(評估事物構(gòu)成)
      案例:用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析
      案例:物流費(fèi)用占比結(jié)構(gòu)分析(物流)
      案例:中移動用戶群動態(tài)結(jié)構(gòu)分析
      演練:用戶結(jié)構(gòu)/收入結(jié)構(gòu)/產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的分析
      趨勢分析(發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律)
      案例:破解零售店銷售規(guī)律
      案例:手機(jī)銷量的淡旺季分析
      演練:發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時間規(guī)律
      交叉分析(多維數(shù)據(jù)分析)
      演練:用戶性別+地域分布分析
      演練:不同區(qū)域的產(chǎn)品偏好分析
      演練:不同教育水平的業(yè)務(wù)套餐偏好分析
      綜合分析方法及其適用場景
      綜合評價法(多維指標(biāo)歸一)
      案例:南京丈母娘選女婿分析表格
      演練:人才選拔評價分析(HR)
      杜邦分析法(關(guān)鍵因素分析-財務(wù)數(shù)據(jù)分析)
      案例:運(yùn)營商市場占有率分析(通信)
      案例:服務(wù)水平提升分析(呼叫中心)
      演戲:提升銷量的銷售策略分析(零售商/電商)
      漏斗分析法(關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析)
      案例:電商產(chǎn)品銷售流程優(yōu)化與策略分析(電商)
      演練:營業(yè)廳終端銷售流程分析(電信)
      演練:銀行業(yè)務(wù)辦理流程優(yōu)化分析(銀行)
      矩陣分析法(產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法)
      案例:工作安排評估
      案例:HR人員考核與管理
      案例:波士頓產(chǎn)品策略分析
      最合適的分析方法才是硬道理。
      第五模塊:用戶行為分析—思路篇
      問題:數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的?如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?
      常用分析思路模型
      用戶行為分析(5W2H分析思路)
      WHY:原因
      WHAT:產(chǎn)品
      WHO:客戶
      WHEN:時間
      WHERE:區(qū)域/渠道
      HOW:支付方式
      HOW MUCH:價格
      案例討論:結(jié)合公司情況,搭建用戶消費(fèi)習(xí)慣的分析框架(5W2H)
      第六模塊:影響因素分析
      營銷問題:哪些是影響市場銷量的關(guān)鍵因素?比如,產(chǎn)品在貨架上的位置是否對銷量有影響?價格和廣告開銷是如何影響銷量的?
      影響風(fēng)險控制的關(guān)鍵因素有哪些?如何判斷?
      影響因素分析的常見方法
      相關(guān)分析(因素影響的相關(guān)性分析,相關(guān)程度計算)
      相關(guān)系數(shù)
      解讀相關(guān)系數(shù)
      案例:體重與腰圍的相關(guān)分析
      案例:推廣費(fèi)用與銷售金額的相關(guān)分析
      方差分析(影響關(guān)鍵因素分析,影響因素組合分析)
      方差分析模型及適用場景
      單因素分析/多因素分析
      案例:終端陳列位置對銷量的影響分析
      案例:廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析
      列聯(lián)分析(影響關(guān)鍵因素分析)
      交叉表與列聯(lián)表
      卡方檢驗的原理
      案例:套餐類型與客戶流失是否有關(guān)系?
      案例:學(xué)歷與套餐偏好的關(guān)系分析
      第七模塊:產(chǎn)品銷量預(yù)測
      營銷問題:如何預(yù)測未來的產(chǎn)品銷量?如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動,該如何預(yù)測?新產(chǎn)品上市,如果評估銷量上限及銷售增速?
      銷量預(yù)測與市場預(yù)測模型介紹
      時序預(yù)測
      回歸模型
      回歸分析/回歸預(yù)測
      問題:如何預(yù)測未來的銷售量(定量分析)?
      回歸分析簡介
      回歸分析的種類(一元/多元、線性/曲線)
      得到回歸方程的常用工具
      散點圖+趨勢線
      線性回歸工具
      規(guī)劃求解工具
      演練:散點圖找營銷費(fèi)用與銷售額的關(guān)系(一元回歸)
      線性回歸分析的五個步驟
      演練:營銷費(fèi)用、辦公費(fèi)用與銷售額的關(guān)系(線性回歸)
      解讀線性回歸分析結(jié)果的技巧
      定性描述:正相關(guān)/負(fù)相關(guān)
      定量描述:自變量變化導(dǎo)致因變量的變化程度
      回歸預(yù)測模型質(zhì)量
      評估指標(biāo):判定系數(shù)R^2、
      如何選擇最佳回歸模型
      演練:如何選擇最佳的回歸預(yù)測模型(一元曲線回歸)
      預(yù)測值準(zhǔn)確性評估
      MAD、MSE/RMSE、MAPE等
      演練:如何選擇最佳的回歸預(yù)測模型(一元曲線回歸)
      帶分類變量的回歸預(yù)測
      演練:汽車季度銷量預(yù)測
      演練:工齡、性別與終端銷量的關(guān)系
      演練:如何評估銷售目標(biāo)與資源配置(營業(yè)廳)
      時序預(yù)測模型
      第八模塊:客戶行為預(yù)測
      問題:如何評估客戶購買產(chǎn)品的可能性?如何預(yù)測客戶的購買行為?如何提取某類客戶的典型特征?如何向客戶精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品或業(yè)務(wù)?
      分類模型概述
      常見分類預(yù)測模型
      邏輯回歸模型
      邏輯回歸模型原理及適用場景
      邏輯回歸的種類
      二項邏輯回歸
      多項邏輯回歸
      如何解讀邏輯回歸方程
      帶分類自變量的邏輯回歸分析
      多元邏輯回歸
      案例:如何評估用戶是否會購買某產(chǎn)品(二元邏輯回歸)
      案例:多品牌選擇模型分析(多元邏輯回歸)
      分類決策樹
      問題:如何預(yù)測客戶行為?如何識別潛在客戶?
      風(fēng)控:如何識別欠貸者的特征,以及預(yù)測欠貸概率?
      客戶保有:如何識別流失客戶特征,以及預(yù)測客戶流失概率?
      決策樹分類簡介
      案例:美國零售商(Target)如何預(yù)測少女懷孕
      演練:識別銀行欠貨風(fēng)險,提取欠貸者的特征
      如何評估分類性能?如何選擇最優(yōu)分類模型?
      案例:商場酸奶購買用戶特征提取
      案例:客戶流失預(yù)警與客戶挽留
      案例:識別拖欠銀行貨款者的特征,避免不良貨款
      案例:識別電信詐騙者嘴臉,讓通信更安全
      結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。

      【講師介紹】
      傅老師,曼頓培訓(xùn)網(wǎng)(www.mdpxb.com)資深講師。
      背景經(jīng)歷
      KNX培訓(xùn)師、顧問
      華為系大數(shù)據(jù)專家
      計算機(jī)軟件與理論碩士研究生(研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎)
      曾在華為工作十年,五篇國家專利,在華為工作期間獲得華為數(shù)項獎項,在英國、日本、荷蘭等國家做項目
      專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘等應(yīng)用技術(shù),以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域,解決行業(yè)實際的問題。將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運(yùn)營決策,幫助企業(yè)提升運(yùn)營決策能力應(yīng)用于市場營銷,通過大數(shù)據(jù)營銷,解決營銷中的用戶群細(xì)分,產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化,產(chǎn)品最優(yōu)定價,精準(zhǔn)營銷,精準(zhǔn)推薦等實際問題,提升營銷效果,節(jié)省營銷費(fèi)用,以及市場預(yù)測、用戶行為預(yù)測等

      擅長領(lǐng)域
      《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)》《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》《大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實戰(zhàn)培訓(xùn)》
      《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與商業(yè)變革》《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》
      《Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案開發(fā)技術(shù)基礎(chǔ)培訓(xùn)》《大數(shù)據(jù)分析與挖掘之Python開發(fā)實戰(zhàn)》
      服務(wù)客戶
      華為、富士康、平安集團(tuán)、中國銀行、招商銀行、光大銀行、中信銀行、交通銀行、廣電銀通、西部航空、海南航空、中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、西部航空、安能物流、廣州地鐵、富維江森、東風(fēng)日產(chǎn)、神南礦業(yè)、公交集團(tuán)、廣州稅務(wù)、良品鋪子等單位和公司。

      【費(fèi)用及報名】
      1、費(fèi)用:培訓(xùn)費(fèi)5800元(含培訓(xùn)費(fèi)、講義費(fèi));如需食宿,會務(wù)組可統(tǒng)一安排,費(fèi)用自理。
      2、報名咨詢:4006820825 010-56133998 56028090 13810210257 鮑老師
      3、報名流程:電話登記-->填寫報名表-->發(fā)出培訓(xùn)確認(rèn)函
      4、備注:如課程已過期,請訪問我們的網(wǎng)站,查詢最新課程
      5、詳細(xì)資料請訪問北京曼頓培訓(xùn)網(wǎng):www.mdpxb.com (每月在全國開設(shè)四百多門公開課,歡迎報名學(xué)習(xí))

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          張躍華
          方向:更多管理研修
          資深培訓(xùn)師,營銷實戰(zhàn)專家,中國品牌研究院研究員,特聘專家!朵N售與市場》資源中心專家講師。曾在多家集團(tuán)公司擔(dān)任、營銷總監(jiān),副總經(jīng)理,董事長助理等職務(wù)。系"情感營銷"“終端...