【課程目標】

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)精準營銷，幫助市場營銷團隊深入理解業(yè)務(wù)運作，支持業(yè)務(wù)策略制定以及運營決策。

通過本課程的學(xué)習(xí)，達到如下目的：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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/市場細分等）。

 

 

 

• 大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準營銷

1. 傳統(tǒng)營銷的困境與挑戰(zhàn)
2. 營銷理論的變革（4Pà4CànPnC）
3. 大數(shù)據(jù)引領(lǐng)傳統(tǒng)營銷
4. 大數(shù)據(jù)在營銷中的典型應(yīng)用

• 市場定位與客戶細分
• 客戶需求與產(chǎn)品設(shè)計
• 精準廣告與精準推薦
• ……

5. 大數(shù)據(jù)營銷的基石：用戶畫像
6. 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)來支撐手機精準營銷項目

 

• 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)—數(shù)據(jù)思維篇

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？

1. 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
2. 大數(shù)據(jù)的本質(zhì)

• 數(shù)據(jù)，是對客觀事物的描述和記錄
• 大數(shù)據(jù)不在于大，而在于全

3. 大數(shù)據(jù)四大核心價值

• 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
• 從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性
• 阿里巴巴預(yù)測經(jīng)濟危機的到來
• 從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進行分析

4. 大數(shù)據(jù)價值落地的三個關(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）

 

• 大數(shù)據(jù)精準營銷—分析框架篇

1. 數(shù)據(jù)分析簡介

• 數(shù)據(jù)分析的三個階段
• 分析方法的三大類別

2. 數(shù)據(jù)分析的六步曲
3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. 步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點表達

• 選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
• 選擇合適的可視化工具

8. 步驟6：報表撰寫--觀點表達

• 選擇報告種類
• 完整的報告結(jié)構(gòu)

演練：如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機精準營銷項目

演練：如何構(gòu)建一個良好的大數(shù)據(jù)分析框架

 

• 用戶行為分析—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？

1. 大數(shù)據(jù)精準營銷的前提：用戶行為分析
2. 數(shù)據(jù)分析方法的層次

• 描述性分析法（對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…）
• 相關(guān)性分析法（相關(guān)/方差/卡方…）
• 預(yù)測性分析法（回歸/時序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…）
• 專題性分析法（聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）

3. 統(tǒng)計分析基礎(chǔ)

• 統(tǒng)計分析兩要素
• 統(tǒng)計分析三步驟

4. 統(tǒng)計分析常用指標

• 匯總方式：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/標準差、IQR
• 分布形態(tài)：偏度、峰度

5. 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：通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估

演練：銀行用戶消費層次分析（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

6. 綜合分析方法及其適用場景

• 綜合評價法（多維指標歸一）

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

7. 最合適的分析方法才是硬道理。

 

• 用戶行為分析—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？

1. 常用分析思路模型
2. 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，搭建用戶消費習(xí)慣的分析框架（5W2H）

 

• 影響因素分析—屬性篩選篇

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？

1. 影響因素分析的常見方法
2. 相關(guān)分析（衡量兩數(shù)據(jù)型變量的線性相關(guān)性）

問題：這兩個屬性是否會相互影響？影響程度大嗎？

• 相關(guān)分析簡介
• 相關(guān)分析的應(yīng)用場景
• 相關(guān)分析的種類
  • 簡單相關(guān)分析
  • 偏相關(guān)分析
  • 距離相關(guān)分析
• 相關(guān)系數(shù)的三種計算公式
  • Pearson相關(guān)系數(shù)
  • Spearman相關(guān)系數(shù)
  • Kendall相關(guān)系數(shù)
• 相關(guān)分析的假設(shè)檢驗
• 相關(guān)分析的四個基本步驟

演練：體重與腰圍的關(guān)系

演練：營銷費用會影響銷售額嗎

演練：哪些因素與汽車銷量有相關(guān)性

演練：話費與網(wǎng)齡的相關(guān)分析

• 偏相關(guān)分析
  • 偏相關(guān)原理：排除不可控因素后的兩變量的相關(guān)性
  • 偏相關(guān)系數(shù)的計算公式
  • 偏相關(guān)分析的適用場景
• 距離相關(guān)分析

3. 方差分析（衡量類別變量與數(shù)值變量間的相關(guān)性）

問題：哪些才是影響銷量的關(guān)鍵因素？

• 方差分析的應(yīng)用場景
• 方差分析的三個種類
  • 單因素方差分析
  • 多因素方差分析
  • 協(xié)方差分析
• 方差分析的原理
• 方差分析的四個步驟
• 解讀方差分析結(jié)果的兩個要點

演練：終端擺放位置與終端銷量有關(guān)嗎

演練：開通月數(shù)對客戶流失的影響分析

演練：客戶學(xué)歷對消費水平的影響分析

演練：廣告和價格是影響終端銷量的關(guān)鍵因素嗎

演練：營業(yè)員的性別、技能級別對產(chǎn)品銷量有影響嗎

演練：尋找影響產(chǎn)品銷量的關(guān)鍵因素

• 多因素方差分析原理
• 多因素方差分析的作用
• 多因素方差結(jié)果的解讀

演練：廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析（多因素）

• 協(xié)方差分析原理
• 協(xié)方差分析的適用場景

演練：飼料對生豬體重的影響分析（協(xié)方差分析）

4. 列聯(lián)分析/卡方檢驗（兩類別變量的相關(guān)性分析）

• 交叉表與列聯(lián)表
• 卡方檢驗的原理
• 卡方檢驗的幾個計算公式
• 列聯(lián)表分析的適用場景

案例：套餐類型對客戶流失的影響分析

案例：學(xué)歷對業(yè)務(wù)套餐偏好的影響分析

案例：行業(yè)/規(guī)模對風(fēng)控的影響分析

5. 相關(guān)性分析方法總結(jié)

 

• 產(chǎn)品銷量預(yù)測—回歸預(yù)測篇

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？

1. 銷量預(yù)測與市場預(yù)測模型介紹

• 時序預(yù)測
• 回歸模型
• 季節(jié)性預(yù)測（相加/相乘模型）
• 產(chǎn)品預(yù)測（珀爾曲線/龔鉑茲曲線）

2. 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：營銷費用、辦公費用與銷售額的關(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
  • 評估指標：判定系數(shù)R^2、標準誤差
  • 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)測值準確性評估
  • MAD、MSE/RMSE、MAPE等
• 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：如何評估銷售目標與資源配置（營業(yè)廳）

3. 回歸分析的基本原理
4. 模型優(yōu)化思路：尋找最佳回歸擬合線

• 如何處理預(yù)測離群值（剔除離群值）
• 如何剔除不顯著因素（剔除不顯著因素）
• 如何進行非線性關(guān)系檢驗（增加非線性自變量）
• 如何進行相互作用檢驗（增加相互作用自變量）
• 如何進行多重共線性檢驗（剔除共線性自變量）
• 如何檢驗誤差項（修改因變量）
• 如何判斷模型過擬合（模型過擬合判斷）

演練：模型優(yōu)化案例

5. 規(guī)劃求解工具簡介（自定義回歸模型的工具）
6. 自定義模型（如何利用規(guī)劃求解進行自定義模型）

案例：如何對餐廳客流量進行建模及模型優(yōu)化

7. 好模型都是優(yōu)化出來的

 

• 產(chǎn)品銷量預(yù)測—時序預(yù)測篇

1. 時間序列簡介

• 回歸模型的缺點

2. 時序預(yù)測常用模型
3. 評估預(yù)測值的準確度指標

• 平均絕對誤差MAD
• 均方差MSE/RMSE
• 平均誤差率MAPE

4. 移動平均（MA）

• 應(yīng)用場景及原理
• 移動平均種類
  • 一次移動平均
  • 二次移動平均
  • 加權(quán)移動平均
  • 移動平均比率法
• 移動平均關(guān)鍵問題
  • 期數(shù)N的最佳選擇方法
  • 最優(yōu)權(quán)重系數(shù)的選取方法

演練：平板電腦銷量預(yù)測及評估

演練：快銷產(chǎn)品季節(jié)銷量預(yù)測及評估

5. 指數(shù)平滑（ES）

• 應(yīng)用場景及原理
• 最優(yōu)平滑系數(shù)的選取原則
• 指數(shù)平滑種類
  • 一次指數(shù)平滑
  • 二次指數(shù)平滑（Brown線性、Holt線性、Holt指數(shù)、阻尼線性、阻尼指數(shù)）
  • 三次指數(shù)平滑

演練：煤炭產(chǎn)量預(yù)測

演練：航空旅客量預(yù)測及評估

6. 溫特斯季節(jié)預(yù)測模型

• 適用場景及原理
• Holt-Winters加法模型
• Holt-Winters乘法模型

演練：汽車銷量預(yù)測及評估

7. 回歸季節(jié)預(yù)測模型

• 季節(jié)性回歸模型的參數(shù)
• 常用季節(jié)性預(yù)測模型（相加、相乘）

案例：美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析

案例：產(chǎn)品銷售季節(jié)性趨勢預(yù)測分析

8. ARIMA模型

• 適用場景及原理
• ARIMA操作

演練：上海證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析

演練：服裝銷售數(shù)據(jù)季節(jié)性趨勢預(yù)測分析

9. 新產(chǎn)品銷量預(yù)測

• 新產(chǎn)品累計銷量的S曲線
• 如何評估銷量增長的拐點
• 珀爾曲線與龔鉑茲曲線

案例：如何預(yù)測產(chǎn)品的銷售增長拐點，以及銷量上限

演練：預(yù)測IPad產(chǎn)品的銷量

• 客戶行為預(yù)測—分類預(yù)測篇

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？如何向客戶精準推薦產(chǎn)品或業(yè)務(wù)？

1. 分類模型概述
2. 常見分類預(yù)測模型
3. 邏輯回歸（LR）

• 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）

4. 分類決策樹（DT）

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
• 構(gòu)建決策樹的三個關(guān)鍵問題
  • 如何選擇最佳屬性來構(gòu)建節(jié)點
  • 如何分裂變量
  • 修剪決策樹
• 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

5. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問題
• BP反向傳播網(wǎng)絡(luò)（MLP）
• 徑向基網(wǎng)絡(luò)（RBF）

案例：評估銀行用戶拖欠貨款的概率

 

• 市場細分模型

問題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實現(xiàn)客戶細分，開發(fā)符合細分市場的新產(chǎn)品？如何提取客戶特征，從而對產(chǎn)品進行市場定位？

1. 市場細分的常用方法

• 有指導(dǎo)細分
• 無指導(dǎo)細分

2. 聚類分析

• 如何更好的了解客戶群體和市場細分？
• 如何識別客戶群體特征？
• 如何確定客戶要分成多少適當(dāng)?shù)念悇e？
• 聚類方法原理介紹
• 聚類方法作用及其適用場景
• 聚類分析的種類
• K均值聚類（快速聚類）

案例：移動三大品牌細分市場合適嗎？

演練：寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷區(qū)域？

演練：如何評選優(yōu)秀員工？

演練：中國各省份發(fā)達程度分析，讓數(shù)據(jù)自動聚類

• 層次聚類（系統(tǒng)聚類）：發(fā)現(xiàn)多個類別
• R型聚類與Q型聚類的區(qū)別

案例：中移動如何實現(xiàn)客戶細分及營銷策略

演練：中國省市經(jīng)濟發(fā)展情況分析（Q型聚類）

演練：裁判評分的標準衡量，避免“黑哨”（R型聚類）

• 兩步聚類

3. 客戶細分與PCA分析法

• PCA主成分分析的原理
• PCA分析法的適用場景

演練：利用PCA對汽車客戶群進行細分

演練：如何針對汽車客戶群設(shè)計汽車

 

• 客戶價值分析

營銷問題：如何評估客戶的價值？不同的價值客戶有何區(qū)別對待？

1. 如何評價客戶生命周期的價值

• 貼現(xiàn)率與留存率
• 評估客戶的真實價值
• 使用雙向表衡量屬性敏感度
• 變化的邊際利潤

案例：評估營銷行為的合理性

2. RFM模型（客戶價值評估）

• RFM模型，更深入了解你的客戶價值
• RFM模型與市場策略
• RFM模型與活躍度分析

案例：客戶價值評估與促銷名單

案例：重購用戶特征分析

 

• 產(chǎn)品推薦模型

問題：購買A產(chǎn)品的顧客還常常要購買其他什么產(chǎn)品？應(yīng)該給客戶推薦什么產(chǎn)品最有可能被接受？

1. 常用產(chǎn)品推薦模型
2. 關(guān)聯(lián)分析

• 如何制定套餐，實現(xiàn)交叉/捆綁銷售

案例：啤酒與尿布、颶風(fēng)與蛋撻

• 關(guān)聯(lián)分析模型原理（Association）
• 關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個關(guān)鍵參數(shù)
  • 支持度
  • 置信度
• 關(guān)聯(lián)分析的適用場景

案例：購物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷售/布局優(yōu)化

案例：理財產(chǎn)品的交叉銷售與產(chǎn)品推薦

 

• 產(chǎn)品定價策略及最優(yōu)定價

營銷問題：產(chǎn)品如何實現(xiàn)最估定價？套餐價格如何確定？采用哪些定價策略可達到利潤最大化？

1. 常見的定價方法
2. 產(chǎn)品定價的理論依據(jù)

• 需求曲線與利潤最大化
• 如何求解最優(yōu)定價

案例：產(chǎn)品最優(yōu)定價求解

3. 如何評估需求曲線

• 價格彈性
• 曲線方程（線性、乘冪）

4. 如何做產(chǎn)品組合定價
5. 如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價

• 最大收益定價（演進規(guī)劃求解）
• 避免價格反轉(zhuǎn)的套餐定價

案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價

6. 非線性定價原理

• 要理解支付意愿曲線
• 支付意愿曲線與需求曲線的異同

案例：雙重收費如何定價（如會費+按次計費）

7. 階梯定價策略

案例：電力公司如何做階梯定價

8. 數(shù)量折扣定價策略

案例：如何通過折扣來實現(xiàn)薄利多銷

9. 定價策略的評估與選擇

案例：零售公司如何選擇最優(yōu)定價策略

10. 航空公司的收益管理

• 收益管理介紹
• 如何確定機票預(yù)訂限制
• 如何確定機票超售數(shù)量
• 如何評估模型的收益

案例：FBN航空公司如何實現(xiàn)收益管理（預(yù)訂/超售）

 

• 實戰(zhàn)篇(電信業(yè)客戶流失分析模型)

1. 電信業(yè)客戶流失預(yù)警與客戶挽留模型
2. 銀行欠貸風(fēng)險預(yù)測模型

 

結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。