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，做出领导满意的分析报告！

 

一、       概述

企业信息系统投入运行之后，会迅速积累大量的数据，那么如何才能更好的进行数据的统计分析和挖掘工作？本节**实例演绎如何数据化决策...

1.       什么是数据分析和数据挖掘？

2.       数据挖掘的标准化流程 

3.       什么是分析模型？为什么需要分析模型？

4.       如何作业务理解？

5.       常用的数据分析与挖掘工具介绍

*演练：建模演练

二、       静态指标分析

如何评估现有的运营绩效？

1.       绩效维度：规模、服务质量、客户体验、。。。

2.       单一指标缺陷与综合指标分析

3.       指标的对比分析

4.       矩阵分类方法

5.       建模和模型的优化完善

三、       数据监测和异常值分析

对于运营中的数据如何监控其是否有异常？

1.       数据监测的时间维度

2.       异常值的业务定义

3.       异常值的统计学定义

4.       异常值分析

a)      定义规则

b)      规则匹配

c)       数据挖掘法

四、       时间序列分析

预测技术可以使企业具有前瞻性，并且是绩效分析、促销分析等营销活动分析的基础。本节仅介绍预测的基本概念的方法。

1.       周期分析

2.       数据结构分析

3.       趋势预测

4.       生命周期和拟合曲线

5.       一元回归分析

6.       季节性数据的预测

7.       多元回归分析简介

五、       图表分析和数据可视化

图表和可视化技术可以使数据的展示更为直观，使数据的规律更容易被发现。同时，图表使信息的传递更为快速。

1.       Excel常规图表类型及其适用场合

2.       几种加强版Excel分析图表

3.       绘制仪表盘

六、       客户细分和精确营销

1.  客户细分与精确营销概述

2.  基于数据驱动的细分技术

3.  细分前的数据准备

4.  聚类分析方法

5.  决策树分析

6.  细分结果的应用

七、       客户响应分析

1.  营销活动与客户响应

2.  客户响应的数据定义

3.  客户响应分析的两种算法与适用场景

4.  促销分析与效果评估