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一、营销分析概述
经过多年的信息化建设,企业积累了大量数据,那么如何才能更好的进行数据的统计分析和挖掘工作?**解析不同企业的数据应用实践,本节与您分享营销数据分析的总体框架应如何搭建...
1. 什么是数据分析?
2. 数据挖掘的标准化流程
3. 数据分析的硬件和软件架构
4. 应该分析什么?从哪些维度分析?
5. 常用的数据分析与挖掘工具介绍
课堂演练:请分析以下数据表格,请问您分析出了哪些问题。本次演练的目的是让学员体会:不正确的分析方法无法得出有效的结论。
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,本节介绍如何**指标构建数据分析模型。
1. 从一个绩效考核表说起
2. 人脑的思考维度极限与分析维度组合
3. 把KPI指标和管理理念相结合
4. 搭建分析模型分析营销状况
5. 基于市场营销指标的矩阵分析
6. 利润分析矩阵
7. 案例分析
三、销售分析
销售分析的目的是了解企业日常运营和销售过程中存在的问题。
1. 案例:您发现了哪些营销问题?
2. 销售分析的常见误区
3. 销售资源分析模型
4. 建立模型的思维方式
5. 业务的常见分类维度
四、数据规划和数据收集简介
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. 思考:应该采集哪些数据
2. 数据来源和收集途径
3. 数据收集案例
4. 数据的二次加工与提炼
五、常用分析方法
数据分析不是空洞理论,还需要有科学的技术手段和方法,本节演练常用的数据分析方法
1. 多产品的相关性分析
2. 销售周期分析
3. 销售趋势分析
4. 销售结构分析
5. 常用的分析图表:如何使用图表图形化的分析数据
六、竞争分析的量化分析
1. 市场竞争的四个层次
2. 竞争的敏感性分析
3. 品牌转换矩阵
4. 行业竞争力分析
5. 竞争分析矩阵
6. 竞争对手数据收集
七、商业预测技术
预测是企业重要的决策依据,企业**预测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. 预测责任者与支持者
2. 预测的组织流程
3. 不同的预测模型各自的优缺点
4. 水平和趋势模型
5. 季节模型
6. 如何评估预测的偏差
八、数据挖掘
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,精确营销的基础是精确的客户定位,本节**客户细分方法介绍什么是数据挖掘。
1. 精确营销与客户细分
2. 客户细分的价值
3. 基于数据驱动的细分
4. 客户数据库分析的RFM指标
5. 基于聚类细分方法的案例解析
6. 细分结果的应用
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