主講老師: | 傅一航 | |
課時安排: | 1天/6小時 | |
學(xué)習(xí)費(fèi)用: | 面議 | |
課程預(yù)約: | 隋老師 (微信同號) | |
課程簡介: | 本課程從實(shí)際的市場營銷問題出發(fā),構(gòu)建數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘模型,以解決實(shí)際的商業(yè)問題。并對大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹,通過從大量的市場營銷數(shù)據(jù)中分析潛在的客戶特征,挖掘客戶行為特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷,幫助市場營銷團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作,支持業(yè)務(wù)策略制定以及運(yùn)營決策。 | |
內(nèi)訓(xùn)課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營 | 法律風(fēng)險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
更新時間: | 2023-09-01 12:17 |
【課程目標(biāo)】
本課程從實(shí)際的市場營銷問題出發(fā),構(gòu)建數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘模型,以解決實(shí)際的商業(yè)問題。并對大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹,通過從大量的市場營銷數(shù)據(jù)中分析潛在的客戶特征,挖掘客戶行為特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷,幫助市場營銷團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作,支持業(yè)務(wù)策略制定以及運(yùn)營決策。
通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:
1、 了解大數(shù)據(jù)營銷內(nèi)容,掌握大數(shù)據(jù)在營銷中的應(yīng)用。
2、 了解基本的營銷理論,并學(xué)會基于營銷理念來展開大數(shù)據(jù)分析。
3、 熟悉數(shù)據(jù)分析/挖掘的基本過程,掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法。
4、 熟悉Excel數(shù)據(jù)分析工具,能夠利用Excel和SPSS軟件解決實(shí)際的營銷問題(比如定價/影響因素/行為預(yù)測/客戶需求/客戶價值/市場細(xì)分等)。
【授課時間】
2-4天時間,或者根據(jù)培訓(xùn)需求選擇組合(每天6個小時)
內(nèi)容 | 2天 | 4天 |
核心數(shù)據(jù)思維 | √ | √ |
數(shù)據(jù)分析過程 | √ | √ |
用戶行為分析 | √ | √ |
數(shù)據(jù)分析思路 | √ | √ |
影響因素分析 | √ | √ |
產(chǎn)品銷量預(yù)測 | √回歸 | √時序 |
客戶行為預(yù)測 | √ | |
市場客戶細(xì)分 | √ | |
客戶價值評估 | √ | |
產(chǎn)品推薦模型 | √ | |
產(chǎn)品定價策略 | √ |
【授課對象】
市場營銷部、運(yùn)營分析部、業(yè)務(wù)支撐等偏業(yè)務(wù)人員。
本課程由淺入深,結(jié)合原理主講分析方法和常規(guī)分析工具的應(yīng)用,不需要太深的數(shù)學(xué)知識,但希望掌握數(shù)據(jù)分析的相關(guān)人員。
【學(xué)員要求】
1、 每個學(xué)員自備一臺便攜機(jī)(必須)。
2、 便攜機(jī)中事先安裝好Excel 2013版本及以上(前兩天用)。
3、 便攜機(jī)中事先安裝好IBM SPSS Statistics v24版本及以上(后兩天用)。
注:講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。
【授課方式】
理論精講 + 案例演練 + 實(shí)際業(yè)務(wù)問題分析 + Excel實(shí)踐操作 + SPSS實(shí)踐操作
本課程突出數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用,結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點(diǎn),圍繞實(shí)際的商業(yè)問題,進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析與挖掘,介紹常用的方法和模型,以及模型適用場景,通過演練操作,以達(dá)到提升學(xué)員對營銷數(shù)據(jù)的分析以及對數(shù)據(jù)模型的深入理解。
【課程大綱】
問題:什么是數(shù)據(jù)思維?大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯以及決策依據(jù)是什么?
1、 數(shù)字化五大技術(shù)戰(zhàn)略:ABCDI戰(zhàn)略
? A:人工智能,目的是用機(jī)器模擬人類行為
? B:區(qū)塊鏈,構(gòu)建不可篡改的分布記賬系統(tǒng)
? C:云計算,搭建按需分配的計算資源平臺
? D:大數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)智能化的判斷和決策機(jī)制
? I:物聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)通信的基礎(chǔ)架構(gòu)
2、 大數(shù)據(jù)的本質(zhì)
? 數(shù)據(jù),是事物發(fā)展和變化過程中留下的痕跡
? 大數(shù)據(jù)不在于量大,而在于全(多維性)
? 業(yè)務(wù)導(dǎo)向還是技術(shù)導(dǎo)向
3、 大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯(即四大核心價值)
? 探索業(yè)務(wù)規(guī)律,按規(guī)律來管理決策
案例:客流規(guī)律與排班及最佳營銷時機(jī)
案例:致命交通事故發(fā)生的時間規(guī)律
? 發(fā)現(xiàn)運(yùn)營變化,定短板來運(yùn)營決策
案例:考核周期導(dǎo)致的員工月初懈怠
案例:工序信號異常監(jiān)測設(shè)備故障
? 理清要素關(guān)系,找影響因素來決策
案例:情緒對于股市漲跌的影響
案例:為何升職反而會增加離職風(fēng)險?
? 預(yù)測未來趨勢,通過預(yù)判進(jìn)行決策
案例:惠普預(yù)測員工離職風(fēng)險及挽留
案例:保險公司的車險預(yù)測與個性化保費(fèi)定價
4、 大數(shù)據(jù)決策的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)
? 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化:將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題
? 數(shù)據(jù)信息化:提取數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)規(guī)律信息
? 信息策略化:基于規(guī)律形成業(yè)務(wù)應(yīng)對策略
案例:用數(shù)據(jù)來識別喜歡賺“差價”的營業(yè)員
問題:大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷的整個過程是什么?要經(jīng)歷哪些步驟?如何構(gòu)建精準(zhǔn)營銷的數(shù)據(jù)支撐框架?需要采集哪些數(shù)據(jù)?
1、 數(shù)據(jù)分析的六步曲
? 明確目標(biāo),確定分析思路
? 收集數(shù)據(jù),尋找分析素材
? 整理數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)質(zhì)量
? 分析數(shù)據(jù),尋找業(yè)務(wù)答案
? 呈現(xiàn)數(shù)據(jù),解讀業(yè)務(wù)規(guī)律
? 撰寫報告,形成業(yè)務(wù)策略
2、 精準(zhǔn)營銷的業(yè)務(wù)分析框架(6R準(zhǔn)則)
? 尋找正確的客戶
? 匹配正確的產(chǎn)品
? 確定合理的價格
? 通過合適的渠道
? 采用合適的方式
? 設(shè)計恰當(dāng)?shù)男畔?/span>
演練:如何構(gòu)建一個良好的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷分析框架
3、 精準(zhǔn)營銷項(xiàng)目的整個分析過程
演練:如何用大數(shù)據(jù)來支撐產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷項(xiàng)目
問題:數(shù)據(jù)分析方法的種類?分析方法的不同應(yīng)用場景?
1、 業(yè)務(wù)分析的三個階段
? 現(xiàn)狀分析:通過企業(yè)運(yùn)營指標(biāo)來發(fā)現(xiàn)規(guī)律及短板
? 原因分析:查找數(shù)據(jù)相關(guān)性,探尋目標(biāo)影響因素
? 預(yù)測分析:合理配置資源,預(yù)判業(yè)務(wù)未來的趨勢
2、 常用的數(shù)據(jù)分析方法種類
? 描述性分析法(對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…)
? 相關(guān)性分析法(相關(guān)/方差/卡方…)
? 預(yù)測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…)
? 專題性分析法(聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…)
3、 統(tǒng)計分析基礎(chǔ)
? 統(tǒng)計分析兩大關(guān)鍵要素(類別、指標(biāo))
? 統(tǒng)計分析的操作模式(類別à指標(biāo))
? 統(tǒng)計分析三個操作步驟(統(tǒng)計、畫圖、解讀)
? 透視表的三個組成部分
4、 常用的描述性指標(biāo)
? 集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)
? 離散程度:極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差、IQR
? 分布形態(tài):偏度、峰度
5、 基本分析方法及其適用場景
? 對比分析(查看數(shù)據(jù)差距,發(fā)現(xiàn)事物變化)
演練:尋找用戶的地域分布特征
演練:分析產(chǎn)品受歡迎情況及貢獻(xiàn)大小
演練:用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案
? 分布分析(查看數(shù)據(jù)分布,探索業(yè)務(wù)層次)
演練:銀行用戶的消費(fèi)水平和消費(fèi)層次分析
演練:客戶年齡分布/收入分布分析
案例:通信運(yùn)營商的流量套餐劃分合理性的評估
演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)
? 結(jié)構(gòu)分析(查看指標(biāo)構(gòu)成,評估結(jié)構(gòu)合理性)
案例:增值業(yè)務(wù)收入結(jié)構(gòu)分析(通信)
案例:物流費(fèi)用成本結(jié)構(gòu)分析(物流)
案例:中移動用戶群動態(tài)結(jié)構(gòu)分析
演練:財務(wù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)瀑布圖、財務(wù)收支的變化瀑布圖
? 趨勢分析(發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律)
案例:破解零售店銷售規(guī)律
案例:手機(jī)銷量的淡旺季分析
案例:微信用戶的活躍時間規(guī)律
演練:發(fā)現(xiàn)客流量的時間規(guī)律
? 交叉分析(從多個維度的數(shù)據(jù)指標(biāo)分析)
演練:用戶性別+地域分布分析
演練:不同客戶的產(chǎn)品偏好分析
演練:不同學(xué)歷用戶的套餐偏好分析
演練:銀行用戶的違約影響因素分析
問題:如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?如何分解和細(xì)化業(yè)務(wù)問題?
1、 業(yè)務(wù)分析思路和分析框架來源于業(yè)務(wù)模型
2、 常用的業(yè)務(wù)模型
? 外部環(huán)境分析:PEST
? 業(yè)務(wù)專題分析:5W2H
? 競品/競爭分析:SWOT、波特五力
? 營銷市場專題分析:4P/4C等
3、 用戶行為分析(5W2H分析思路和框架)
? WHY:原因(用戶需求、產(chǎn)品亮點(diǎn)、競品優(yōu)劣勢)
? WHAT:產(chǎn)品(產(chǎn)品喜好、產(chǎn)品貢獻(xiàn)、產(chǎn)品功能、產(chǎn)品結(jié)構(gòu))
? WHO:客戶(基本特征、消費(fèi)能力、產(chǎn)品偏好)
? WHEN:時間(淡旺季、活躍時間、重購周期)
? WHERE:區(qū)域/渠道(區(qū)域喜好、渠道偏好)
? HOW:支付/促銷(支付方式、促銷方式有效性評估等)
? HOW MUCH:價格(費(fèi)用、成本、利潤、收入結(jié)構(gòu)、價格偏好等)
案例討論:結(jié)合公司情況,搭建用戶消費(fèi)習(xí)慣的分析框架(5W2H)
4、 數(shù)據(jù)分析策略
營銷問題:哪些因素是影響業(yè)務(wù)目標(biāo)的關(guān)鍵要素?比如,產(chǎn)品在貨架上的位置是否對銷量有影響?價格和廣告開銷是如何影響銷量的?影響風(fēng)控的關(guān)鍵因素有哪些?如何判斷?
1、 影響因素分析的常見方法
2、 相關(guān)分析(衡量兩數(shù)據(jù)型變量的線性相關(guān)性)
? 相關(guān)分析簡介
? 相關(guān)分析的應(yīng)用場景
? 相關(guān)分析的種類
2 簡單相關(guān)分析
2 偏相關(guān)分析
2 距離相關(guān)分析
? 相關(guān)系數(shù)的三種計算公式
2 Pearson相關(guān)系數(shù)
2 Spearman相關(guān)系數(shù)
2 Kendall相關(guān)系數(shù)
? 相關(guān)分析的假設(shè)檢驗(yàn)
? 相關(guān)分析的四個基本步驟
演練:營銷費(fèi)用會影響銷售額嗎?影響程度如何量化?
演練:哪些因素與汽車銷量有相關(guān)性
演練:影響用戶消費(fèi)水平的因素會有哪些
? 偏相關(guān)分析
2 偏相關(guān)原理:排除不可控因素后的兩變量的相關(guān)性
2 偏相關(guān)系數(shù)的計算公式
2 偏相關(guān)分析的適用場景
? 距離相關(guān)分析
3、 方差分析(衡量類別變量與數(shù)值變量間的相關(guān)性)
? 方差分析的應(yīng)用場景
? 方差分析的三個種類
2 單因素方差分析
2 多因素方差分析
2 協(xié)方差分析
? 單因素方差分析的原理
? 方差分析的四個步驟
? 解讀方差分析結(jié)果的兩個要點(diǎn)
演練:擺放位置與銷量有關(guān)嗎
演練:客戶學(xué)歷對消費(fèi)水平的影響分析
演練:廣告和價格是影響終端銷量的關(guān)鍵因素嗎
演練:營業(yè)員的性別、技能級別對產(chǎn)品銷量有影響嗎
演練:尋找影響產(chǎn)品銷量的關(guān)鍵因素
? 多因素方差分析原理
? 多因素方差分析的作用
? 多因素方差結(jié)果的解讀
演練:廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析
? 協(xié)方差分析原理
? 協(xié)方差分析的適用場景
演練:排除產(chǎn)品價格,收入對銷量有影響嗎?
4、 列聯(lián)分析/卡方檢驗(yàn)(兩類別變量的相關(guān)性分析)
? 交叉表與列聯(lián)表:計數(shù)值與期望值
? 卡方檢驗(yàn)的原理
? 卡方檢驗(yàn)的幾個計算公式
? 列聯(lián)表分析的適用場景
案例:套餐類型對客戶流失的影響分析
案例:學(xué)歷對業(yè)務(wù)套餐偏好的影響分析
案例:行業(yè)/規(guī)模對風(fēng)控的影響分析
5、 相關(guān)性分析方法總結(jié)
營銷問題:如何預(yù)測未來的產(chǎn)品銷量/銷售額?如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動,該如何預(yù)測?
1、 回歸分析簡介和原理
2、 回歸分析的種類
? 一元回歸/多元回歸
? 線性回歸/非線性回歸
3、 常用回歸分析方法
? 散點(diǎn)圖+趨勢線(一元)
? 線性回歸工具(多元線性)
? 規(guī)劃求解工具(非線性回歸)
演練:散點(diǎn)圖找營銷費(fèi)用與銷售額的關(guān)系
4、 線性回歸分析的五個步驟
演練:營銷費(fèi)用、辦公費(fèi)用與銷售額的關(guān)系(線性回歸)
5、 線性回歸方程的解讀技巧
? 定性描述:正相關(guān)/負(fù)相關(guān)
? 定量描述:自變量變化導(dǎo)致因變量的變化程度
6、 回歸預(yù)測模型評估
? 質(zhì)量評估指標(biāo):判定系數(shù)R^2
? 如何選擇最佳回歸模型
演練:如何選擇最佳的回歸預(yù)測模型(一元曲線回歸)
7、 帶分類自變量的回歸預(yù)測
演練:汽車季度銷量預(yù)測
演練:工齡、性別與終端銷量的關(guān)系
演練:如何評估銷售目標(biāo)與資源最佳配置
8、 回歸分析的基本原理
? 三個基本概念:總變差、回歸變差、剩余變差
? 方程的顯著性檢驗(yàn):方程可用性
? 因素的顯著性檢驗(yàn):因素可用性
? 方程擬合優(yōu)度檢驗(yàn):質(zhì)量好壞程度
? 理解標(biāo)準(zhǔn)誤差含義:預(yù)測準(zhǔn)確性?
9、 回歸模型優(yōu)化措施:尋找最佳回歸擬合線
? 如何處理預(yù)測離群值(剔除離群值)
? 如何剔除不顯著因素(剔除不顯著因素)
? 如何進(jìn)行非線性關(guān)系檢驗(yàn)(增加非線性自變量)
? 如何進(jìn)行相互作用檢驗(yàn)(增加相互作用自變量)
? 如何進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)(剔除共線性自變量)
演練:模型優(yōu)化演示
10、 好模型都是優(yōu)化出來的
1、 回歸建模的本質(zhì)
2、 規(guī)劃求解工具簡介
3、 自定義回歸模型
案例:如何對客流量進(jìn)行建模預(yù)測及模型優(yōu)化
4、 季節(jié)性預(yù)測模型
? 回歸季節(jié)模型的原理及應(yīng)用場景
? 加法季節(jié)模型
? 乘法季節(jié)模型
? 模型解讀
案例:美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析
5、 新產(chǎn)品累計銷量的S曲線
? S曲線模型的應(yīng)用場景(最大累計銷量及銷量增長的拐點(diǎn))
? 珀?duì)柷€
? 龔鉑茲曲線
案例:如何預(yù)測產(chǎn)品的銷售增長拐點(diǎn),以及銷量上限
演練:預(yù)測IPad產(chǎn)品的銷量
營銷問題:像利率/CPI/GDP等按時序變化的指標(biāo)如何預(yù)測?當(dāng)銷量隨季節(jié)周期變動時該如何預(yù)測?
1、 回歸預(yù)測vs時序預(yù)測
2、 因素分解思想
3、 時序預(yù)測常用模型
? 趨勢擬合
? 季節(jié)擬合
? 平均序列擬合
4、 評估預(yù)測值的準(zhǔn)確度指標(biāo):MAD、RMSE、MAPE
5、 移動平均(MA)
? 應(yīng)用場景及原理
? 移動平均種類
2 一次移動平均
2 二次移動平均
2 加權(quán)移動平均
2 移動平均比率法
? 移動平均關(guān)鍵問題
2 如何選取最優(yōu)參數(shù)N
2 如何確定最優(yōu)權(quán)重系數(shù)
演練:平板電腦銷量預(yù)測及評估
演練:快銷產(chǎn)品季節(jié)銷量預(yù)測及評估
6、 指數(shù)平滑(ES)
? 應(yīng)用場景及原理
? 最優(yōu)平滑系數(shù)的選取原則
? 指數(shù)平滑種類
2 一次指數(shù)平滑
2 二次指數(shù)平滑(Brown線性、Holt線性、Holt指數(shù)、阻尼線性、阻尼指數(shù))
2 三次指數(shù)平滑
演練:煤炭產(chǎn)量預(yù)測
演練:航空旅客量預(yù)測及評估
7、 溫特斯季節(jié)預(yù)測模型
? 適用場景及原理
? Holt-Winters加法模型
? Holt-Winters乘法模型
演練:汽車銷量預(yù)測及評估
8、 平穩(wěn)序列模型(ARIMA)
? 序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
? 平穩(wěn)序列的擬合模型
2 AR(p)自回歸模型
2 MA(q)移動模型
2 ARMA(p,q)自回歸移動模型
? 模型的識別與定階
2 ACF圖/PACF圖
2 最小信息準(zhǔn)則
? 序列平穩(wěn)化處理
2 變量變換
2 k次差分
2 d階差分
? ARIMA(p,d,q)模型
演練:上海證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析
演練:服裝銷售數(shù)據(jù)季節(jié)性趨勢預(yù)測分析
? 平穩(wěn)序列的建模流程
問題:如何評估客戶購買產(chǎn)品的可能性?如何預(yù)測客戶的購買行為?如何提取某類客戶的典型特征?如何向客戶精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品或業(yè)務(wù)?
1、 分類模型概述及其應(yīng)用場景
2、 常見分類預(yù)測模型
3、 邏輯回歸(LR)
? 邏輯回歸的適用場景
? 邏輯回歸的模型原理
? 邏輯回歸分類的幾何意義
? 邏輯回歸的種類
2 二項(xiàng)邏輯回歸
2 多項(xiàng)邏輯回歸
? 如何解讀邏輯回歸方程
? 帶分類自變量的邏輯回歸分析
? 多項(xiàng)邏輯回歸/多分類邏輯回歸
案例:如何評估用戶是否會購買某產(chǎn)品(二項(xiàng)邏輯回歸)
案例:多品牌選擇模型分析(多項(xiàng)邏輯回歸)
4、 分類決策樹(DT)
問題:如何預(yù)測客戶行為?如何識別潛在客戶?
風(fēng)控:如何識別欠貸者的特征,以及預(yù)測欠貸概率?
客戶保有:如何識別流失客戶特征,以及預(yù)測客戶流失概率?
? 決策樹分類簡介
案例:美國零售商(Target)如何預(yù)測少女懷孕
演練:識別銀行欠貨風(fēng)險,提取欠貸者的特征
? 決策樹分類的幾何意義
? 構(gòu)建決策樹的三個關(guān)鍵問題
2 如何選擇最佳屬性來構(gòu)建節(jié)點(diǎn)
2 如何分裂變量
2 修剪決策樹
? 選擇最優(yōu)屬性生長
2 熵、基尼索引、分類錯誤
2 屬性劃分增益
? 如何分裂變量
2 多元劃分與二元劃分
2 連續(xù)變量離散化(最優(yōu)分割點(diǎn))
? 修剪決策樹
2 剪枝原則
2 預(yù)剪枝與后剪枝
? 構(gòu)建決策樹的四個算法
2 C5.0、CHAID、CART、QUEST
2 各種算法的比較
? 如何選擇最優(yōu)分類模型?
案例:商場用戶的典型特征提取
案例:客戶流失預(yù)警與客戶挽留
案例:識別拖欠銀行貨款者的特征,避免不良貨款
案例:識別電信詐騙者嘴臉,讓通信更安全
? 多分類決策樹
案例:不同套餐用戶的典型特征
? 決策樹模型的保存與應(yīng)用
5、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的幾何意義
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問題
? BP反向傳播網(wǎng)絡(luò)(MLP)
? 徑向基網(wǎng)絡(luò)(RBF)
案例:評估銀行用戶拖欠貨款的概率
6、 判別分析(DA)
? 判別分析原理
? 判別分析種類
? Fisher線性判別分析
案例:MBA學(xué)生錄取判別分析
案例:上市公司類別評估
7、 最近鄰分類(KNN)
? KNN模型的基本原理
? KNN分類的幾何意義
? K近鄰的關(guān)鍵問題
8、 支持向量機(jī)(SVM)
? SVM基本原理
? 線性可分問題:最大邊界超平面
? 線性不可分問題:特征空間的轉(zhuǎn)換
? 維災(zāi)難與核函數(shù)
9、 貝葉斯分類(NBN)
? 貝葉斯分類原理
? 計算類別屬性的條件概率
? 估計連續(xù)屬性的條件概率
? 預(yù)測分類概率(計算概率)
? 拉普拉斯修正
案例:評估銀行用戶拖欠貨款的概率
問題:我們的客戶有幾類?各類特征是什么?如何實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分,開發(fā)符合細(xì)分市場的新產(chǎn)品?如何提取客戶特征,從而對產(chǎn)品進(jìn)行市場定位?
1、 市場細(xì)分的常用方法
? 有指導(dǎo)細(xì)分
? 無指導(dǎo)細(xì)分
2、 聚類分析
? 如何更好的了解客戶群體和市場細(xì)分?
? 如何識別客戶群體特征?
? 如何確定客戶要分成多少適當(dāng)?shù)念悇e?
? 聚類方法原理介紹
? 聚類方法作用及其適用場景
? 聚類分析的種類
2 K均值聚類
2 層次聚類
2 兩步聚類
? K均值聚類(快速聚類)
案例:移動三大品牌細(xì)分市場合適嗎?
演練:寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷區(qū)域?
演練:如何自動評選優(yōu)秀員工?
演練:中國各省份發(fā)達(dá)程度分析,讓數(shù)據(jù)自動聚類
? 層次聚類(系統(tǒng)聚類):發(fā)現(xiàn)多個類別
? R型聚類與Q型聚類的區(qū)別
案例:中移動如何實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分及營銷策略
演練:中國省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況分析(Q型聚類)
演練:裁判評分的標(biāo)準(zhǔn)衡量,避免“黑哨”(R型聚類)
? 兩步聚類
3、 客戶細(xì)分與PCA分析法
? PCA主成分分析的原理
? PCA分析法的適用場景
演練:利用PCA對汽車客戶群進(jìn)行細(xì)分
演練:如何針對汽車客戶群設(shè)計汽車
營銷問題:如何評估客戶的價值?不同的價值客戶有何區(qū)別對待?
1、 如何評價客戶生命周期的價值
? 貼現(xiàn)率與留存率
? 評估客戶的真實(shí)價值
? 使用雙向表衡量屬性敏感度
? 變化的邊際利潤
案例:評估營銷行為的合理性
2、 RFM模型(客戶價值評估)
? RFM模型,更深入了解你的客戶價值
? RFM模型與市場策略
? RFM模型與活躍度分析
演練:“雙11”淘寶商家如何選擇價值客戶進(jìn)行促銷
演練:結(jié)合響應(yīng)模型,宜家IKE實(shí)現(xiàn)最大化營銷利潤
案例:重購用戶特征分析
問題:購買A產(chǎn)品的顧客還常常要購買其他什么產(chǎn)品?應(yīng)該給客戶推薦什么產(chǎn)品最有可能被接受?
1、 從搜索引擎到推薦引擎
2、 常用產(chǎn)品推薦模型及算法
3、 基于流行度的推薦
? 基于排行榜的推薦,適用于剛注冊的用戶
? 優(yōu)化思路:分群推薦
4、 基于內(nèi)容的推薦CBR
? 關(guān)鍵問題:如何計算物品的相似度
? 優(yōu)缺點(diǎn)
? 優(yōu)化:Rocchio算法、基于標(biāo)簽的推薦、基于興趣度的推薦
5、 基于用戶的推薦
? 關(guān)鍵問題:如何對用戶分類/計算用戶的相似度
? 算法:按屬性分類、RFM模型、PCA、聚類、按偏好分類、按地理位置
6、 協(xié)同過濾的推薦
? 基于用戶的協(xié)同過濾
? 基于物品的協(xié)同過濾
? 冷啟動的問題
案例:計算用戶相似度、計算物品相似度
7、 基于關(guān)聯(lián)分析的推薦
? 如何制定套餐,實(shí)現(xiàn)交叉/捆綁銷售
案例:啤酒與尿布、颶風(fēng)與蛋撻
? 關(guān)聯(lián)分析模型原理(Association)
? 關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個關(guān)鍵參數(shù)
2 支持度
2 置信度
? 關(guān)聯(lián)分析的適用場景
案例:購物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷售/布局優(yōu)化
案例:通信產(chǎn)品的交叉銷售與產(chǎn)品推薦
8、 基于分類模型的推薦
9、 其它推薦算法
? LFM基于隱語義模型
? 按社交關(guān)系
? 基于時間上下文
10、 多推薦引擎的協(xié)同工作
營銷問題:產(chǎn)品如何實(shí)現(xiàn)最優(yōu)定價?套餐價格如何確定?采用哪種定價策略可達(dá)到利潤最大化?
1、 常見的定價方法
2、 產(chǎn)品定價的理論依據(jù)
? 需求曲線與利潤最大化
? 如何求解最優(yōu)定價
案例:產(chǎn)品最優(yōu)定價求解
3、 如何評估需求曲線
? 價格彈性
? 曲線方程(線性、乘冪)
4、 如何做產(chǎn)品組合定價
5、 如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價
? 最大收益定價(演進(jìn)規(guī)劃求解)
? 避免價格反轉(zhuǎn)的套餐定價
案例:電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價
6、 非線性定價原理
? 要理解支付意愿曲線
? 支付意愿曲線與需求曲線的異同
案例:雙重收費(fèi)如何定價(如會費(fèi)+按次計費(fèi))
7、 階梯定價策略
案例:電力公司如何做階梯定價
8、 數(shù)量折扣定價策略
案例:如何通過折扣來實(shí)現(xiàn)薄利多銷
9、 定價策略的評估與選擇
案例:零售公司如何選擇最優(yōu)定價策略
10、 航空公司的收益管理
? 收益管理介紹
? 如何確定機(jī)票預(yù)訂限制
? 如何確定機(jī)票超售數(shù)量
? 如何評估模型的收益
案例:FBN航空公司如何實(shí)現(xiàn)收益管理(預(yù)訂/超售)
1、 電信業(yè)客戶流失預(yù)警與客戶挽留模型
2、 銀行欠貸風(fēng)險預(yù)測模型
結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。
京公網(wǎng)安備 11011502001314號