在PC时代,我们可以看到一个非常普遍的现象,采用英特尔处理器的个人电脑,基本上都配备Windows操作系统,事实上,微软的桌面市场份额曾经超过90%,虽然在移动领域明显要落后于苹果和谷歌,但在办公体验方面,Windows仍有扎实的生态根基。“Wintel平板设有USBhttp://product.it.sohu.com/list/subcate_682_1.html 3.0、HDMI、以太网等齐全的接口,再结合Micro SIM、Micro SD等插卡槽,可以兼容Window应用程序和Office办公软件,intel的X86架构支持将PC生态内容很好地衔接,对于普通办公应用来说完全可以胜任”。
包括“25小时网站”在内,本次大赛最终获奖的6个团队中,裕培信息科技,通信行业大数据,华夏玻璃网,广州裕培信息科技有限公司,以网络服务或软件开发为创业内容的,就有3个。来自长春大学的“光普”团队,推出的是一款针对视障人士设计的读屏软件。该软件能够通过语音朗读的方式,将电脑屏幕上的任何文字信息转换成音频模式进行播放,视障人士也可以和普通人一样使用办公软件,上网冲浪、即时聊天,实现无障碍信息交流。“中国目前有1691万视障人士,而且每年在以63万人的速度增长,数量堪称世界之最。但服务于视障人士的产品,却仍停留在盲杖、盲文笔等简单用品上。可以预见的是,我们开发的这一软件,将在发挥重大公益性作用的同时,获得无限商机。”该团队负责人杨嘉龙热血澎湃。
阿里软件研究认为,不同业态或派系的云计算,裕培信息科技,通信行业大数据,华夏玻璃网,广州裕培信息科技有限公司,受益的对象和群体也不同:第一种软件即服务针对的是终端用户,厂商提供的是各种互联网软件的服务,典型代表是Google或微软提供的在线办公软件;第二种平台即服务模式针对的是开发者,厂商提供用户、订阅、计费、部署、监控等服务,典型代表是Salesforce提供的force.com平台;第三种硬件即服务模式针对的也是开发者,厂商提供的是计算、存储和带宽资源,典型代表是亚马逊的EC2和IBM的蓝云服务。
这是一个互联的世界,点与点的数据的交换,线与线的信息的连接。如何理解你所看到的数据?如何探索数据的模式?如何寻找数据间的相关性?如何从你所有的数据中去挖掘商业机会?一切等待思考和解答……
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、 熟悉数据挖掘的标准过程,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)。
授课时间:
2天时间
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、大数据营销的概述
1、 大数据时代带来对传统营销的挑战
2、 数据挖掘在营销中的典型应用
3、 客户生存周期中的大数据应用
4、 Excel的规划求解工具简介
第二部分:定价策略分析
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最大化?
1、 常见的定价方法
2、 产品定价的理论依据
需求曲线与利润最大化
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、 如何做产品套餐定价
最大收益定价(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)
第三部分:影响因素分析
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?
1、 相关分析(因素影响的相关性分析,相关程度计算)
相关系数
解读相关系数
案例:体重与腰围的相关分析
案例:推广费用与销售金额的相关分析
演练:家庭生活开支的相关分析
2、 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:终端陈列位置对销量的影响分析
案例:广告形式、地区对销量的影响因素分析
第四部分: 销售预测分析
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?
1、 销量预测与市场预测——让你看得更远
预测模型介绍
2、 回归模型
回归模型用于因素影响判断
回归模型原理及适用场景
解读回归方程的五步法
案例:营销费用预算分析(推广费用与销售额的回归分析)
3、 寻找最佳回归拟合线来判断和预测(模型优化思路)
如何判断是否可以用回归分析来作预测
如何判断线性回归的预测准确性
如何判断自变量对目标变量是否有显著影响
如何处理异常数据(残差与异常值排除)
如何进行非线性关系检验
如何进行相互作用检验
如何检验误差项
案例:汽车销量预测分析
案例:工龄、性别与销量的回归分析
4、 时序分析(基于时间的预测)
移动平均
指数平滑模型
案例演练:电视机销量预测分析
5、 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:美国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
6、 S曲线与新产品销量预测
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
7、 自定义模型(如何利用规划求解进行自定义模型)
案例:如何对客流量进行建模及模型优化
第五部分: 客户需求分析
营销问题:如何评估客户购买产品的可能性?或者说,影响客户购买意向的产品关键特性是什么?
1、 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:杂志社订阅模型
消费者品牌选择模型分析
案例:品牌选择模型分析,你的品牌适合哪些人群?
2、 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:产品开发与设计分析
案例:品牌价值与价格敏感度分析
案例:纳什均衡价格
第六部分: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
案例:淘宝客户价值评估与促销名单
第七部分:销售资源分配
营销问题:市场营销经理如何分配稀缺资源?比如资金分配,陈列空间分配,销售人员分配,等等。
1、 对资源-响应的建模
乘幂曲线
Adbudg曲线
龚铂兹曲线
案例:电话与销量的关系
2、 优化销售活动分配
如何实现资源分配
第八部分:其它市场营销方法
1、 如何衡量广告效益
2、 媒体选择模型
用餐商务礼仪_华夏玻璃网
授课方式:
理论精讲 案例演练 实际业务问题分析 Excel实践操作 SPSS实践操作
本课程突出数据分析的实际应用,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,进行大数据的分析与挖掘,介绍常用的模型,以及模型适用场景,通过演练操作,以达到提升学员对营销数据的分析以及对数据模型的深入理解。
面向数据分析部等专门负责数据分析与挖掘的人士,专注大数据挖掘工具SPSS Statistics的培训。本课程培训覆盖以下内容:1、数据挖掘标准流程。2、数据挖掘模型原理。3、数据挖掘方法及应用。本课程从实际的业务需求出发,对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍,通过大量的操作演练,帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、工具,从大量的企业经营数据中进行分析,发现业务运作规律,进行客户洞察,挖掘客户行为特点,消费行为,实现精准营销,帮助运营团队深入理解业务运作,以达到提升学员的数据综合分析能力,支撑运营决策的目的。
通过学习,达到如下目的:
1、了解大数据基础知识,理解大数据思维方式。
2、了解数据分析与数据挖掘的基本知识(统计、分布、概率等)。
3、掌握数据挖掘的基本过程和步骤,掌握数据挖掘的方法。
4、理解数据挖掘的常见模型,原理及适用场景。
5、熟练掌握Modeler基本操作,能利用Modeler进行数据挖掘。
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