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                      當前位置:首頁 >> 公開課 >> 營銷服務 >> 營銷策劃
                      營銷數據分析與精準營銷實戰(上海,10月26-27日)
                      課程編號: 『加入收藏』
                      授課講師:陳老師 時間地點:2013-10-26至2013-10-27 上海
                      學習費用:¥3000.00 課時:1天
                      其它排期:
                      課程信息:
                      【舉辦單位】中國培訓資訊網  www.e71edu.com
                      【聯系電話】010-56129138   13810210257
                      【培訓日期】深圳,2013年10月18-19日;北京,2013年10月24-25日;上海,2013年10月26-27日
                      【培訓地點】深圳、北京、上海
                      【培訓對象】市場總監、市場分析人員、銷售主管、銷售總監及其他對營銷數據分析有興趣的人士
                       
                      【認識說明】認證費用:中級600元/人 高級800元/人(參加認證考試的學員須交納比費用,不參加的學員無須交納)
                      1. 凡參加認證的學員,在培訓結束參加考試合格者由<<國際職業認證標準聯合會>>頒發<<營銷管理師>>國際國內中英文版雙職業資格證書,(國際國內認證/全球通行/社會認可/官方網上查詢);
                      2.凡參加認證的學員須課前準備大一寸紅底或藍底數碼照片;
                      3.課程結束后20個工作日內將證書快遞寄給學員;
                      4.可申請中國國家人才網入庫備案。
                      溫馨提示:請學員攜帶筆記本電腦并安裝Microsoft office2007以上版本!
                       
                      【課程背景】
                          市場營銷是企業的命脈,然而,為數不少的的市場部、銷售部工作人員由于缺乏營銷分析的概念和方法,企業累積的大量數據得不到有效的利用,營銷分析只停留在數據和信息的簡單匯總和流水帳式的通報,缺乏對客戶、業務、營銷、競爭方面的深入分析,結果決策者只能憑著本能的反應來運作,決策存在很大的失誤風險。本課程著眼于營銷數據的分析和統計,教授如何挖掘數據背后的規律和隱含的信息。通過學習本課程您將可以掌握營銷數據分析的重要概念和高級技能,提升科學管理和科學決策的水平,做出領導滿意的分析報告!
                          陳老師不僅能為學員提供系統的數據分析技能培訓,還自行開發了BladeOffice工具,為學員的日常工作提供更多的輔助功能。特別聲明:
                      ■為了保證培訓效果,請攜帶筆記本電腦并安裝Microsoft office2007以上版本,并為Excel加載分析工具庫。
                      ■陳老師課程均贈送BladeOffice工具箱,請注意核對軟件日期是否為培訓當天日期以防假冒。
                       
                      【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.分階段的數據獲取
                      4.數據收集案例
                      5.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
                      企業總是在競爭中壯大,如果能提前預知競爭對手的信息和策略,企業更容易成功。
                      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、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
                       
                      八、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
                       
                      【講師介紹】
                         陳老師,中國培訓資訊網(www.e71edu.com)資深講師。信息化專家、IPMA認證項目經理、MCSE、MCDBA、經濟分析師,從業經驗豐富,曾主持開發大型政府業務系統、銀行辦公系統、電信業務系統、工業自動化控制系統等,負責過OA、ERP、BI系統的集成與實施。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、信息化管理、人事行政管理工作。
                          陳老師擅長的課程有:《實用企業數據統計和分析技術》、《專業幻燈片和圖表制作技術》、《現代項目管理》、《新產品研發和客戶需求分析》、《Excel、Access和POWERPOINT在管理中的實戰運用》
                          陳老師近期內訓企業包括:東方物探麥考林、儀征雙環、四季沐歌、健業紡織、中紡糧油、冠捷電子、景興商務、黛安芬、巴魯夫、中電廣西、維他奶、神州數碼、日立電梯、科達、星河地產、凌陽科技、Bacardi、奇瑞汽車、大成集團、泰凱英輪胎、中信銀行、復興醫藥、虔東稀土、洲明科技、九星印刷、江鈴汽車、不二制油、科達、蘭州電信、中沙石化、沈鼓集團、立信集團、CTI論壇、渤海國際信托、國藥控股(廣州、昆明)、麥格昆磁、紛美、一鳴食品、恒安集團、三一重工、泰凱英、頂新、天威、松雷集團、丹寶利酵母、紅蜻蜓、賀利氏古莎、愛施德、博深工具、雅致集成房屋、興業銀行(福州)、中輕南方煉糖紙業、龍頭股份、華創證券、派克、大眾醫藥、中海油(大亞灣、天津、上海、惠州)、中國移動(云南、陽江、大慶、東莞、北京、深圳、江蘇、佛山、哈爾濱、梅州)、中煙(廣州、郴州)、東風汽車(武漢、十堰)、東軟、蒙牛(北京、呼和浩特)、東方航空、大連商品交易所、交銀施羅德、雅芳、新世界集團、天合光能、哈爾斯、攀嶺鞋業、福田醫療、銀雁金融、泉林包裝、卓志物流、東風置業、金域醫療檢驗、中鈔特種防偽、金茂集團、海煙物流、中國測試技術研究院、貝親嬰兒用品、奇正藏藥、深投投資、億道電子、北京交大、上海交大MBA班等。
                       
                      【費用及報名】
                      1、費用:培訓費3000元(含培訓費、講義費);如需食宿,會務組可統一安排,費用自理。
                      2、報名咨詢:010-56129138  63836477  13810210257  鮑老師  
                      3、報名流程:電話登記-->填寫報名表-->發出培訓確認函
                      4、備注:如課程已過期,請訪問我們的網站,查詢最新課程
                      5、詳細資料請訪問培訓班114網:www.pxb114.com (每月在全國開設四百多門公開課,歡迎報名學習)
                       
                      課程名稱:
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                      報名流程
                      • 課程挑選

                        學員可以通過站內搜索或者電話咨詢挑選合適的課程

                      • 提交資料

                        學員網上填寫報名信息或下載報名表填寫后郵件.傳真報名表。

                      • 確認報名

                        收到報名表后客服與學員核實參課信息;經核實后,會務組統一發放學員確認函

                      • 入場學習

                        學員拿到報到確認函后根據上面的時間地點辦理相關手續參加學習

                       

                      服務熱線:4006820825
                      QQ:1017196103
                      E-mail:[email protected]
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