课程大纲：
大数据助力市场营销
【课程目标】
本课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。
通过本课程的学习，达到如下目的：
1、 了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。
2、 了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。
3、 熟悉数据分析/挖掘的基本过程，掌握常用的数据挖掘方法。
4、 熟悉Excel数据分析工具，能够利用Excel和SPSS软件解决实际的营销问题（比如定价/因素影响/预测/客户需求/客户价值/市场细分等）。
【授课对象】
系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。
本课程由浅入深，结合原理主讲软件工具应用，不需要太深的数学知识，但希望掌握数据分析的相关人员。
【课程大纲】
第一部分： 大数据实现精准营销
1、 传统营销的困境与挑战
2、 营销理论的变革（4Pà4CànPnC）
3、 大数据引领传统营销
4、 大数据在营销中的典型应用
－市场定位与客户细分
－客户需求与产品设计
－精准广告与精准推荐
5、 大数据营销的基石：用户画像
6、 客户生存周期中的大数据应用
演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目
第二部分： 大数据基础—数据思维篇
问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？
1、 大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维
2、 大数据的本质
－数据，是对客观事物的描述和记录
－大数据不在于大，而在于全
3、 大数据四大核心价值
－用趋势图来探索产品销量规律
－从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
－从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
－阿里巴巴预测经济危机的到来
－从*总统竞选看大数据对选民行为进行分析
4、 大数据价值落地的三个关键环节
－业务数据化
－数据信息化
－信息策略化
案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）
第三部分： 大数据精准营销—分析框架篇
1、 数据分析简介
－数据分析的三个阶段
－分析方法的三大类别
2、 数据分析的六步曲
3、 步骤1：明确目的--理清思路
－确定分析目的：要解决什么样的业务问题
－确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架
4、 步骤2：数据收集—理清思路
－明确收集数据范围
－确定收集来源
－确定收集方法
5、 步骤3：数据预处理—寻找答案
－数据质量评估
－数据清洗、数据处理和变量处理
－探索性分析
6、 步骤4：数据分析--寻找答案
－选择合适的分析方法
－构建合适的分析模型
－选择合适的分析工具
7、 步骤5：数据展示--观点表达
－选择恰当的图表
－选择合适的可视化工具
8、 步骤6：报表撰写--观点表达
－选择报告种类
－完整的报告结构
演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目
演练：如何构建一个良好的大数据分析框架
第四部分： 用户行为分析—分析方法篇
问题：数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题？
1、 大数据精准营销的前提：用户行为分析
2、 数据分析方法的层次
－描述性分析法（对比/分组/结构/趋势/交叉…）
－相关性分析法（相关/方差/卡方…）
－预测性分析法（回归/时序/决策树/神经网络…）
－专题性分析法（聚类/关联/RFM模型/…）
3、 统计分析基础
－统计分析两要素
－统计分析三步骤
4、 统计分析常用指标
－汇总方式：计数、求和、百分比（增跌幅）
－集中程度：均值、中位数、众数
－离散程度：极差、方差/标准差、IQR
－分布形态：偏度、峰度
5、 基本分析方法及其适用场景
－对比分析（查看数据差距）
演练：寻找用户的地域分布规律
演练：寻找公司主打产品
演练：用数据来探索增量不增收困境的解决方案
案例：银行ATM柜员机现金管理分析（银行）
分组分析（查看数据分布）
案例：排班后面隐藏的猫腻
案例：通信运营商的流量套餐划分合理性的评估
演练：银行用户消费层次分析（银行）
演练：呼叫中心接听电话效率分析（呼叫中心）
演练：客服中心科学排班人数需求分析（客服中心）
演练：客户年龄分布/消费分布分析
结构分析（评估事物构成）
案例：用户市场占比结构分析
案例：物流费用占比结构分析（物流）
案例：中移动用户群动态结构分析
演练：用户结构/收入结构/产品结构的分析
趋势分析（发现事物随时间的变化规律）
案例：破解零售店销售规律
案例：手机销量的淡旺季分析
演练：发现产品销售的时间规律
交叉分析（多维数据分析）
演练：用户性别+地域分布分析
演练：不同区域的产品偏好分析
演练：不同教育水平的业务套餐偏好分析
6、 综合分析方法及其适用场景
综合评价法（多维指标归一）
案例：南京丈母娘选女婿分析表格
演练：人才选拔评价分析（HR）
*分析法（关键因素分析-财务数据分析）
案例：运营商市场占有率分析（通信）
案例：服务水平提升分析（呼叫中心）
演戏：提升销量的销售策略分析（零售商/电商）
漏斗分析法（关键流程环节分析-流失率与转化率分析）
案例：电商产品销售流程优化与策略分析（电商）
演练：营业厅终端销售流程分析（电信）
演练：银行业务办理流程优化分析（银行）
矩阵分析法（产品策略分析-象限图分析法）
案例：工作安排评估
案例：HR人员考核与管理
案例：波士顿产品策略分析
7、 最合适的分析方法才是硬道理。
第五部分： 用户行为分析—分析思路篇
问题：数据分析思路是怎样的？如何才能全面/系统地分析而不遗漏？
1、 常用分析思路模型
2、 用户行为分析（5W2H分析思路）
－WHY：原因
－WHAT：产品
－WHO：客户
－WHEN：时间
－WHERE：区域/渠道
－HOW：支付方式
－HOW MUCH：价格
案例讨论：结合公司情况，搭建用户消费习惯的分析框架（5W2H）
第六部分： 影响因素分析—属性筛选篇
营销问题：哪些是影响市场销量的关键因素？比如，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？
影响风险控制的关键因素有哪些？如何判断？
1、 影响因素分析的常见方法
2、 相关分析（衡量两数据型变量的线性相关性）
问题：这两个属性是否会相互影响？影响程度大吗？
－相关分析简介
－相关分析的应用场景
－相关分析的种类
－简单相关分析
－偏相关分析
－距离相关分析
－相关系数的三种计算公式
－Pearson相关系数
－Spearman相关系数
－Kendall相关系数
－相关分析的假设检验
－相关分析的四个基本步骤
演练：体重与腰围的关系
演练：营销费用会影响销售额吗
演练：哪些因素与汽车销量有相关性
演练：话费与网龄的相关分析
－偏相关分析
－偏相关原理：排除不可控因素后的两变量的相关性
－偏相关系数的计算公式
－偏相关分析的适用场景
－距离相关分析
3、 方差分析（衡量类别变量与数值变量间的相关性）
问题：哪些才是影响销量的关键因素？
－方差分析的应用场景
－方差分析的三个种类
－单因素方差分析
－多因素方差分析
－协方差分析
－方差分析的原理
－方差分析的四个步骤
－解读方差分析结果的两个要点
演练：终端摆放位置与终端销量有关吗
演练：开通月数对客户流失的影响分析
演练：客户学历对消费水平的影响分析
演练：广告和价格是影响终端销量的关键因素吗
演练：营业员的性别、技能级别对产品销量有影响吗
演练：寻找影响产品销量的关键因素
－多因素方差分析原理
－多因素方差分析的作用
－多因素方差结果的解读
演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析（多因素）
－协方差分析原理
－协方差分析的适用场景
演练：饲料对生猪体重的影响分析（协方差分析）
4、 列联分析/卡方检验（两类别变量的相关性分析）
－交叉表与列联表
－卡方检验的原理
－卡方检验的几个计算公式
－列联表分析的适用场景
案例：套餐类型对客户流失的影响分析
案例：学历对业务套餐偏好的影响分析
案例：行业/规模对风控的影响分析
5、 相关性分析方法总结
第七部分： 产品销量预测—回归预测篇
营销问题：如何预测未来的产品销量？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？新产品上市，如果评估销量上限及销售增速？
1、 销量预测与市场预测模型介绍
－时序预测
－回归模型
－季节性预测（相加/相乘模型）
－产品预测（珀尔曲线/龚铂兹曲线）
2、 回归分析/回归预测
问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？
－回归分析简介
－回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线）
－得到回归方程的常用工具
－散点图+趋势线
－线性回归工具
－规划求解工具
演练：散点图找营销费用与销售额的关系（一元回归）
－线性回归分析的五个步骤
演练：营销费用、办公费用与销售额的关系（线性回归）
－解读线性回归分析结果的技巧
－定性描述：正相关/负相关
－定量描述：自变量变化导致因变量的变化程度
－回归预测模型质量评估
－评估指标：判定系数R^2、标准误差
－如何选择*回归模型
演练：如何选择*的回归预测模型（一元曲线回归）
－预测值准确性评估
－MAD、MSE/RMSE、MAPE等
－带分类变量的回归预测
演练：汽车季度销量预测
演练：工龄、性别与终端销量的关系
演练：如何评估销售目标与资源配置（营业厅）
3、 回归分析的基本原理
4、 模型优化思路：寻找*回归拟合线
－如何处理预测离群值（剔除离群值）
－如何剔除不显著因素（剔除不显著因素）
－如何进行非线性关系检验（增加非线性自变量）
－如何进行相互作用检验（增加相互作用自变量）
－如何进行多重共线性检验（剔除共线性自变量）
－如何检验误差项（修改因变量）
－如何判断模型过拟合（模型过拟合判断）
演练：模型优化案例
5、 规划求解工具简介（自定义回归模型的工具）
6、 自定义模型（如何利用规划求解进行自定义模型）
案例：如何对餐厅客流量进行建模及模型优化
7、 好模型都是优化出来的
第八部分： 产品销量预测—时序预测篇
1、 时间序列简介
－回归模型的缺点
2、 时序预测常用模型
3、 评估预测值的准确度指标
－平均*误差MAD
－均方差MSE/RMSE
－平均误差率MAPE
4、 移动平均（MA）
－应用场景及原理
－移动平均种类
－一次移动平均
－二次移动平均
－加权移动平均
－移动平均比率法
－移动平均关键问题
－期数N的*选择方法
－最优权重系数的选取方法
演练：平板电脑销量预测及评估
演练：快销产品季节销量预测及评估
5、 指数平滑（ES）
－应用场景及原理
－最优平滑系数的选取原则
－指数平滑种类
－一次指数平滑
－二次指数平滑（Brown线性、Holt线性、Holt指数、阻尼线性、阻尼指数）
－三次指数平滑
演练：煤炭产量预测
演练：航空旅客量预测及评估
6、 温特斯季节预测模型
－适用场景及原理
－Holt-Winters加法模型
－Holt-Winters乘法模型
演练：汽车销量预测及评估
7、 回归季节预测模型
－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
案例：产品销售季节性趋势预测分析
8、 ARIMA模型
－适用场景及原理
－ARIMA操作
演练：上海证券交易所综合指数收益率序列分析
演练：服装销售数据季节性趋势预测分析
9、 新产品销量预测
－新产品累计销量的S曲线
－如何评估销量增长的拐点
－珀尔曲线与龚铂兹曲线
案例：如何预测产品的销售增长拐点，以及销量上限
演练：预测IPad产品的销量
第九部分： 客户行为预测—分类预测篇
问题：如何评估客户购买产品的可能性？如何预测客户的购买行为？如何提取某类客户的典型特征？如何向客户精准推荐产品或业务？
1、 分类模型概述
2、 常见分类预测模型
3、 逻辑回归（LR）
－逻辑回归模型原理及适用场景
－逻辑回归的种类
－二项逻辑回归
－多项逻辑回归
－如何解读逻辑回归方程
－带分类自变量的逻辑回归分析
－多元逻辑回归
案例：如何评估用户是否会购买某产品（二元逻辑回归）
案例：多品牌选择模型分析（多元逻辑回归）
4、 分类决策树（DT）
问题：如何预测客户行为？如何识别潜在客户？
风控：如何识别欠贷者的特征，以及预测欠贷概率？
客户保有：如何识别流失客户特征，以及预测客户流失概率？
－决策树分类简介
案例：*零售商（Target）如何预测少女怀孕
－演练：识别银行欠货风险，提取欠贷者的特征
－构建决策树的三个关键问题
－如何选择*属性来构建节点
－如何分裂变量
－修剪决策树
－如何评估分类性能？如何选择最优分类模型？
案例：商场酸奶购买用户特征提取
案例：客户流失预警与客户挽留
案例：识别拖欠银行货款者的特征，避免不良货款
案例：识别电信诈骗者嘴脸，让通信更安全
5、 人工神经网络（ANN）
－神经网络概述
－神经网络基本原理
－神经网络的结构
－神经网络的建立步骤
－神经网络的关键问题
－BP反向传播网络（MLP）
－径向基网络（RBF）
案例：评估银行用户拖欠货款的概率
第十部分： 市场细分模型
问题：我们的客户有几类？各类特征是什么？如何实现客户细分，开发符合细分市场的新产品？如何提取客户特征，从而对产品进行市场定位？
1、 市场细分的常用方法
－有指导细分
－无指导细分
2、 聚类分析
－如何更好的了解客户群体和市场细分？
－如何识别客户群体特征？
－如何确定客户要分成多少适当的类别？
－聚类方法原理介绍
－聚类方法作用及其适用场景
－聚类分析的种类
－K均值聚类（快速聚类）
案例：移动三大品牌细分市场合适吗？
演练：宝洁公司如何选择新产品试销区域？
演练：如何评选优秀员工？
演练：中国各省份发达程度分析，让数据自动聚类
－层次聚类（系统聚类）：发现多个类别
－R型聚类与Q型聚类的区别
案例：中移动如何实现客户细分及营销策略
演练：中国省市经济发展情况分析（Q型聚类）
演练：裁判评分的标准衡量，避免“黑哨”（R型聚类）
－两步聚类
3、 客户细分与PCA分析法
－PCA主成分分析的原理
－PCA分析法的适用场景
演练：利用PCA对汽车客户群进行细分
演练：如何针对汽车客户群设计汽车
第十一部分： 客户价值分析
营销问题：如何评估客户的价值？不同的价值客户有何区别对待？
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：评估营销行为的合理性
2、 RFM模型（客户价值评估）
－RFM模型，更深入了解你的客户价值
－RFM模型与市场策略
－RFM模型与活跃度分析
案例：客户价值评估与促销名单
案例：重购用户特征分析
第十二部分： 产品推荐模型
问题：购买A产品的顾客还常常要购买其他什么产品？应该给客户推荐什么产品最有可能被接受？
1、 常用产品推荐模型
2、 关联分析
－如何制定套餐，实现交叉/捆绑销售
案例：啤酒与尿布、飓风与蛋挞
－关联分析模型原理（Association）
－关联规则的两个关键参数
－支持度
－置信度
－关联分析的适用场景
案例：购物篮分析与产品捆绑销售/布局优化
案例：理财产品的交叉销售与产品推荐
第十三部分： 产品定价策略及最优定价
营销问题：产品如何实现最估定价？套餐价格如何确定？采用哪些定价策略可达到利润*化？
1、 常见的定价方法
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、 如何评估需求曲线
－价格弹性
－曲线方程（线性、乘幂）
4、 如何做产品组合定价
5、 如何做产品捆绑/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
6、 非线性定价原理
－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：双重收费如何定价（如会费+按次计费）
7、 阶梯定价策略
案例：电力公司如何做阶梯定价
8、 数量折扣定价策略
案例：如何通过折扣来实现薄利多销
9、 定价策略的评估与选择
案例：零售公司如何选择最优定价策略
10、 航空公司的收益管理
－收益管理介绍
－如何确定机票预订限制
－如何确定机票超售数量
－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）
第十四部分： 实战篇(电信业客户流失分析模型)
1、 电信业客户流失预警与客户挽留模型
2、 银行欠贷风险预测模型
结束：课程总结与问题答疑。
大数据助力市场营销
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