2015年美的营业收入1384.41亿元，也宣告了美的2000亿元计划告破。冲击2000亿元大关，不仅是美的失利，其实其老对手格力的进展也一直不顺利。格力在2012年营收达到千亿元时，格力电器董事长兼总裁董明珠也曾表示，未来五年，格力电器争取再增长1000亿元，达到2000亿元的年产值。在随后的2013年、2014年，格力的确实现了年营收200亿元的增长，但是到了2015年，格力营收却降至977.45亿元，同时格力也做了策略调整，放下年增长200亿元营业收入的目标，但强调2018年营业收入达2000亿元的目标不变。 中国农业机械化科学研究院李树君院长告诉记者：“今年是头次使用新装备，为保证夏收期间不出问题，我们派出300多名技术服务人员与洛阳中收200多家服务站人员紧密协作，及时深入田间地头，随时随地为用户提供技术指导和维修支援。”300多辆夏收服务车、16个备件中转库与公司总指挥调度中心、客服中心等联手互动协调有序，形成强有力的服务组合拳，为用户提供包括远程诊断、信息分析、抢收援助、配件支持、培训咨询和农机故障处理等在内的全方位服务解决方案，着力解除用户之忧。

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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，华夏玻璃网,广州裕培信息科技有限公司，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，裕培信息科技,大数据，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 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，华夏玻璃网,广州裕培信息科技有限公司，消费行为，裕培信息科技,大数据，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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