营销数据分析—用数字说话

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？通过解析不同

    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， 本节介绍如何通过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.分阶段的数据获取
  4.数据收集案例
  5.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：企业总是在竞争中壮大，如果能提前预知竞争对手的信息和策略，企业更容易成功。
  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、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，本节通过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
八、商业预测技术：预测是企业重要的决策依据，企业通过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