【課程大綱】一、營銷分析概述
經過多年的信息化建設，企業積累了大量數據，那么如何才能更好的進行數據的統計分析和挖掘工作？通過解析不同企業的數據應用實踐，本節與您分享營銷數據分析的總體框架應如何搭建...
1.什么是數據分析？
2.數據挖掘的標準化流程
3.數據分析的硬件和軟件架構
4.應該分析什么？從哪些維度分析？
5.常用的數據分析與挖掘工具介紹
課堂演練：請分析以下數據表格，請問您分析出了哪些問題。本次演練的目的是讓學員體會：不正確的分析方法無法得出有效的結論。
二、指標分析
指標分析是一種快速的企業績效分析手段，是衡量企業健康狀況的健康指標， 本節介紹如何通過指標構建數據分析模型。
1.從一個績效考核表說起
2.人腦的思考維度極限與分析維度組合
3.把KPI指標和管理理念相結合
4.搭建分析模型分析營銷狀況
5.基于市場營銷指標的矩陣分析
6.利潤分析矩陣
7.案例分析
三、銷售分析
銷售分析的目的是了解企業日常運營和銷售過程中存在的問題。
1.案例：您發現了哪些營銷問題？
2.銷售分析的常見誤區
3.銷售資源分析模型
4.建立模型的思維方式
5.業務的常見分類維度
四、數據規劃和數據收集簡介
沒有數據，營銷分析就成了空中樓閣。本節介紹數據搜集的思路和方法，為營銷分析奠定堅實的基礎。
1.思考：應該采集哪些數據
2.數據來源和收集途徑
3.數據收集案例
4.數據的二次加工與提煉
五、常用分析方法
數據分析不是空洞理論，還需要有科學的技術手段和方法，本節演練常用的數據分析方法
1.多產品的相關性分析
2.銷售周期分析
3.銷售趨勢分析
4.銷售結構分析
5.常用的分析圖表：如何使用圖表圖形化的分析數據
六、競爭分析的量化分析
1.市場競爭的四個層次
2.競爭的敏感性分析
3.品牌轉換矩陣
4.行業競爭力分析
5.競爭分析矩陣
6.競爭對手數據收集
七、商業預測技術
預測是企業重要的決策依據，企業通過預測技術可以估計下一季度、年度的市場規模、市場占有率、銷售量等。
1.預測責任者與支持者
2.預測的組織流程
3.不同的預測模型各自的優缺點
4.水平和趨勢模型
5.季節模型
6.如何評估預測的偏差
八、數據挖掘
無差別的大眾媒體營銷已經無法滿足零和的市場環境下的競爭要求。精確營銷是現在及未來的發展方向，精確營銷的基礎是精確的客戶定位，本節通過客戶細分方法介紹什么是數據挖掘。
1.精確營銷與客戶細分
2.客戶細分的價值
3.基于數據驅動的細分
4.客戶數據庫分析的RFM指標
5.基于聚類細分方法的案例解析
6.細分結果的應用
【講師介紹】計算機專業碩士、MBA
IPMP項目管理協會會員
經濟分析師
國際職業培訓師協會認證講師
中旭商學院(中旭文化網)高級講師
曾負責實施集團信息化（包括ERP和信息平臺建立、流程再造）建設；歷任項目經理，技術總監，副總經理等職務、熟悉整公司營運管理，財務管理、信息化[1] 管理、人事行政管理工作，對數據挖掘和數據統計分析有深入的研究。
【培訓對象】總經理、營銷總監、銷售經理
更新時間：2014/10/23 11:10:25
