课程大纲：

大数据营销的培训

    对象
    市场营销部、运营分析部、经营分析部、业务支撑部等相关人员

    目的
    学会利用大数据分析与挖掘模型来解决营销面临的问题（定价/关键影响/客户需求 /客户价值/市场细分/预测等问题）。

    内容
    第一部分、大数据营销的概述
    大数据时代带来对传统营销的挑战
    传统营销的困境
    大数据营销引领营销变革
    大数据营销的基石：用户画像
    大数据营销的思维变革
    客户生存周期中的大数据应用
    数据分析与挖掘在各行业的应用
    演练：如何用大数据支持手机精准营销项目

    第二部分：定价策略分析
    1、营销问题
    运营商的产品如何定价？套餐价格如何确定？采用哪些定价策略可达到利润*化？
    航空公司如何确定预订机票限制数量或者超售机票的数量？
    2、产品定价的理论依据
    需求曲线与利润*化
    如何求解最优定价
    案例：产品最优定价求解
    3、如何做产品组合/套餐定价
    *收益定价（演进规划求解）
    避免价格反转的套餐定价
    案例：电信公司的宽带、IPTV、移动电话套餐定价
    5、非线性定价策略
    要理解支付意愿曲线
    支付意愿曲线与需求曲线的异同
    案例：*球场的双重收费如何定价（如会费+按次计费）
    6、定价策略的评估与选择
    单一定价
    阶梯定价
    数量折扣
    最优化双重收费
    案例：电力公司如何选择最优定价策略
    7、收益管理
    收益管理介绍
    如何确定预订限制
    如何确定超售数量
    如何评估模型的收益
    案例：FBN航空公司如何实现收益管理（预订/超售）

    第三部分：影响因素分析
    1、营销问题
    产品在货架上的位置是否对销量有影响？
    价格和广告开销是如何影响销量的？
    2、相关分析
    相关系数
    解读相关系数
    案例：营销费用与销量的相关性分析
    3、方差分析（影响关键因素分析，影响因素组合分析）
    方差分析模型及适用场景
    单因素分析/多因素分析
    案例：产品摆放位置与销量的相关性分析
    案例：寻找影响手机销量的关键因素
    4、回归模型用于因素影响判断
    回归模型原理及适用场景
    线性回归（一元、多元）
    曲线回归
    案例：如何评估和量化-营销投入对产品销量提升的作用？

    第四部分： 销售预测分析
    1、营销问题
    如何预测未来的产品销量？
    2、回归模型
    3、寻找*拟合线来判断和预测
    如何判断预测的准确性
    回归分析结果的解读
    4、回归模型的优化七步骤
    因素显着性检验
    异常值检验
    多重共线性检验
    残差分析
    案例：回归模型优化步骤
    5、自定义模型
    案例：深圳某餐厅客户流量预测与分析项目
    6、季节性预测模型
    季节性回归模型的参数
    常用季节性预测模型（相加、相乘）
    案例：*航空旅客里程的季节性趋势分析与预测
    7、新产品销量预测（S曲线）
    如何评估销量增长的拐点时间及销量高峰值
    珀尔曲线、 龚铂兹曲线
    案例：预测IPOD的销量情况

    第五部分： 客户需求分析
    1、营销问题
    影响产品销售的关键属性和等级如何评估
    影响营销效果的关键因素是什么？
    影响用户购买的关键因素/客户消费偏好是什么
    2、逻辑回归模型
    逻辑回归模型原理及适用场景
    评估客户购买产品的概率
    案例：杂志社如何利用回归模型评估用户是潜在用户
    3、离散选择分析
    如何评估客户购买产品的概率
    如何指导产品开发？如何确定产品的重要特性
    如何评估品牌价值
    竞争下的产品动态调价
    如何评估产品的价格弹性
    案例：从竞争对手产品销量来看产品应该具有哪些属性（产品特征开发分析）
    案例：品牌价值评估与产品价格敏感度分析（价格变动如何影响销量升降）
    案例：纳什均衡价格（竞争态势下的价格如何调整）

    第六部分：客户价值分析
    1、如何评价客户生命周期的价值
    贴现率与留存率
    评估客户的真实价值
    使用双向表衡量属性敏感度
    变化的边际利润
    案例：从客户价值来评估营销活动的合理性
    2、RFM模型（客户价值评估）
    RFM模型与市场策略
    如何计算RFM
    RFM模型与活跃度
    案例：淘宝客户的价值评估
    案例：双11期间如何选择老客户做广告

    第七部分：市场细分分析
    1、营销问题
    如何对市场进行细分
    如何对产品进行市场定位
    2、聚类分析
    属性如何标准化
    确定聚类的适当数量
    聚类算法过程
    演练：宝洁公司如何进行新产品试销地点（城市）的选择
    3、分类决策树与客户行为预测
    决策树的原理与适用场景
    决策树构建的关键问题
    如何提取客户特征
    案例：商场酸奶购买用户特征提取
    演练：银行风控：低信用客户的特征分析及欠贷预测

    第八部分：其它市场营销方法
    1、关联规则分析（套餐制定、产品推荐）
    案例：沃尔玛超市摆放布局优化分析
    2、推荐算法(协同过滤)
    案例：视频网站电影推荐评估系统
    3、主成分分析（PCA）
    案例：宝洁公司新产品试销地点选择
    实战：*达美航空航班设计与定价分析
    结束：课程总结与问题答疑。

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