ÓªÏúÊý¾Ý·ÖÎöµÄϵͳ²ß»®ºÍʵʩ

 

            营 销 数 据 分 析 - - - 用 数 字 说 话
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
培 训 时 间：2013年8月17-18日深圳、8月22-23日北京、8月24-25日上海
培 训 对 象：市场总监、市场分析人员、销售主管、销售总监及其他对营销数据分析有兴趣的人士
培 训 费 用：3000元/人（含资料费、早点、午餐、茶点、发票等)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
主 办 单 位：企 欣 管 理 咨 询
咨 询 电 话：
深圳/市 场 部：0 7 5 5 - 6 128 890 7    上海/市 场 部：0 2 1 - 3 126 158 0
北京/市 场 部：  0 1 0 - 5 129 540 9    广州/市 场 部：0 2 0 - 6 113 377 5
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
课 程 背 景：
　　市场营销是企业的命脉，然而，为数不少的的市场部、销售部工作人员由于缺乏营销分析的
概念和方法，企业累积的大量数据得不到有效的利用，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，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，结果决策者只能凭着本能
的反应来运作，决策存在很大的失误风险。本课程着眼于营销数据的分析和统计，教授如何挖掘
数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以掌握营销数据分析的重要概念和高级技
能，提升科学管理和科学决策的水平。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
导 师 简 介：[ 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。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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.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
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━