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人气:844营销数据分析——用数字说话

课程价格:3200元或8张学习票

课程领域:销售管理

所在地区:广州

受众职级:董事长、总经理、营销副总、市场总监、销售总监、大区经理

开课时间:2013年05月11-12日

在线咨询
服务热线:18902260754
在线客服:点击这里给我发消息

    课程背景:
    *    市场营销是企业的命脉。
    *    营销人员缺乏营销分析的概念和方法,营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报。
    *    企业累积的大量数据缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析,使得决策者的决策存在很大的失误风险。

    课程目的:
    ◇        掌握营销数据分析的重要概念和高级技能
    ◇        挖掘数据背后的规律和隐含的信息
    ◇        提升对业务员及营销团队的科学管理和科学决策水平。

    主讲老师:陈剑
    信息化专家、IPMA认证项目经理、MCSE、MCDBA、经济分析师,从业经验丰富,曾主持开发大型政府业务系统、银行办公系统、电信业务系统、工业自动化控制系统等,负责过OA、ERP、BI系统的集成与实施。历任项目经理,技术总监,副总经理等职务、熟悉整公司营运管理,财务管理、信息化管理、人事行政管理工作。

    培训方式:精讲理论;案例解析;实操演练。
    培训对象:总经理、营销副总、 销售总监、市场总监、市场分析、销售主管
    注意事项: 为了保证培训效果,请携带笔记本电脑并安装Office2007以上版本,并为Excel加载【分析工具库】,报名确认函将提供安装说明。课堂上不负责为学员安装软件,请预先准备。

    课程大纲
    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、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基础。
    1、思考:应该采集哪些数据
    2、数据来源和收集途径
    3、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

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