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课程收益：

课程目的:
通过学习，能够掌握：
1．    如何认识用数据化精确营销应对经济放缓的重要性与紧迫性？
2．    营销数据分析的方向与主题有哪些？
3．    市场细分与目标选择有哪些工具和方法？
4．    如何通过竞争分析数据确定产品配置与价格？
5．    如何预测市场规模与销量？
6．    如何进行区域与渠道分析，确定网点分布、数量、位置、价值？
7．    如何确定产品线组合？
8．    如何调整价格？
9．    如何设计、实施与管理促销“战役”？如何结合财务损益分析确定最佳方案？
10．    常用的数据分析技术有哪些，统计软件工具SPSS如何具体操作？
11．    如何维持客户满意、实现客户价值最大化？
12．    数据库营销有哪些系统方法？

课程内容：

课程特点: 参考了美国著名数据库营销公司DMI的著名课程《Database Marketing》设计，课程部分70%为真实营销案例。
    超越软件技术培训，重点阐述数据营销方法论
    结合老师营销实战，全方位解读营销各个环节
    附送SPSS软件模板，手把手课堂练习，非技术人员也易学易会
课程老师: 余大洪老师

课程内容:
    数据化精确管理的意义（1小时）
o    案例引入：中外数据化精确管理的差距
o    案例：Dell电脑促销信
o    数据库营销的优势
    案例：Dell笔记本电池、Amazon购书
o    用精确营销降低成本、提升营销费效比ROI
o    数据库营销成功要素
    4—3—3铁律

    数据分析方法主要步骤—总体流程
o    确定数据分析的方向与主题
o    数据搜集和整理
o    数据分析
o    结论与报告

    营销分析的主题
o    市场细分与目标选择
o    竞争分析
o    市场规模与销量预测
o    产品线分析
o    价格体系分析
o    区域与渠道分析
o    促销分析
o    客户满意度与流失分析

    市场细分与目标选择（1小时）
o    案例：RFM作为营销决策工具
o    市场细分
    细分变量的选择的五个标准
o    数据分析如何提升营销ROI

    竞争分析（1小时）
o    竞争分析表格
o    录像：联合评测
o    案例讨论：本公司 竞争要素——价格 分析

    市场规模与销量预测（1小时）
o    销量预测的方法
    长期趋势、季节变动、循环变动
o    时间序列分析
    回归分析
    练习：用Excel 确定 长期趋势系数、季节系数

    区域与渠道分析（3小时）
o    各区域的表现分析
    重点区域——潜在市场——下阶段区域布局策略
    重点区域分析
•    区域重点经销商占比、趋势分析
•    案例：HP重点监控城市及销量图
•    市场资源与促销员分配策略
•    Boston矩阵
o    案例：HP区域销售异动分析
o    区域—产品结构分析
o    案例：网点分布图
o    网点选择
    商圈调查的考虑要素
    案例：最佳位置卖场——卖场最佳位置
o    PSI数据分析
    重点客户管理
•    订货管理
o    什么时候开始订货？分多少次订货？每次订多少货？
•    库存管理
•    资金周转管理——TAT

    产品线分析（1.5小时）
o    品类管理
o    产品结构分布和重点产品表现
    重点产品发展趋势
    新产品的市场表现
o    案例：产品组合——区域分析
    战略性产品/战术性产品
    全国性产品/区域性产品
o    案例：用聚类分析确定产品分类、库存、原料、机器设备、人员技能
o    演示：用SPSS软件做聚类分析

    价格体系分析（1小时）
o    总体价格结构分析
o    主导价位区间
o    趋势分析
o    案例：需求价格弹性

    促销“战役”设计（1小时）
o    营销效果评估指标
    广告销售比，知晓度、偏爱度、转化率
    PV、CPC、CPM、CPS、CPA
o    售点评价指标
    每平米销售额、TAT
o    DM衡量指标
    反馈率、转化率、GM、ROI
o    案例：回应预测模型的增值图
o    营销战役每周跟踪报告
o    案例：结合损益分析确定最佳方案

    客户满意度与流失分析（0.5小时）
o    客户终身价值计算表
o    案例：某公司客户保留方案

    数据收集与整理（1小时）
o    数据来源与对比整合
    促销员、经销商、用户注册、维修部门、客户调研问卷、第三方数据、社会化媒体
o    小游戏：爱好调查
o    市场调查---想说爱你不容易
o    案例:某DM公司数据库数据来源
o    案例：某公司数据整理与数据库建立
o    数据的有效期和保鲜
o    数据精炼

    常用的数据分析技术（0.5小时）
o    相关分析
    相关系数
    分阶段多元（线性）回归分析
    啤酒和尿布的故事
    购物篮分析
    案例：歌手关联模型
o    聚类分析、回应模型、盈利模型、流失模型、留置模型、数据挖掘技术、决策树、交叉销售模型

    分析结果的报告呈现（1小时）
o    六种Excel数据类图表的用法
o    六种概念类图表的用法
o    表达的形象化
o    与其它部门分享数据
    关注点——关联概念
o    向领导汇报数据

    总结与提高（0.5小时）
o    直效营销策略
    4P4C中的Probability
    案例：客户、渠道、优惠计划混合设计
o    案例：美国数据库营销服务产业链