营销数据分析教学教案.docx

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1、第1章绪论教学内容一、营销数据分析的相关概念二、营销数据分析的应用领域三、营销数据分析的方法四、营销数据分析的流程五、营销数据分析的影响效应教学要求【知识目标】1.了解数据分析、数据挖掘、营销数据与数据营销等概念；2 .了解营销数据分析的应用领域、方法与影响效应；3 .掌握营销数据分析的定义；4 .掌握营销数据分析的流程。教学重点1 .营销数据分析的方法；2 .营销数据分析的流程。教学难点营销数据分析的方法。教学方法讲授法、案例法、任务驱动法、演示法课时数6课时教学内容第一节营销数据分析的相关概念一、数据分析与数据挖掘数据分析可被区分为广义数据分析与狭义数据分析，而广义数据分析涵盖了狭义数据分

2、析与数据挖掘的内容。狭义的数据分析是指采用合适的统计方法分析所获取到的数据，产生一定有用信息的活动与过程。数据挖掘是指采用统计分析、人工智能、机器学习等方法，从大量的数据中挖掘出未知的、有价值的信息和知识的活动与过程，从而帮助决策者制定出更好的决策方案。数据挖掘侧重解决分类、聚类、回归、预测和关联等问题。数据挖掘与狭义的数据分析目标都在于从数据中发现与决策相关的有用信息和知识，但两者明显的不同之处在于所处理数据的规模与类型以及分析技术工具方面。二、营销数据与数据营销营销数据是营销领域以消费者为中心的数据，包括结构化营销数据（例如交易记录）和非结构化营销数据（例如视频、图像、评论信息等）。营销数

3、据质量问题是营销决策优化分析和建模有效性的常见且重要的影响因素。成功的营销数据分析主要取决于可用于分析活动的数据质量。营销大数据分析是指采用技术手段从营销大数据中获取营销决策所需要的有价值信息，确定或重新建立营销认知，以实现营销目标的活动与过程。数据营销是以可量化的消费者数据驱动的营销。大数据营销是基于消费者的大数据收集、整理、挖掘、分析与预测，洞察隐藏大数据中的知识，制定恰当的营销策略0大数据营销分析全面的营销大数据而非随机抽样的数据，关注营销数据之间的相关性。第二节营销数据分析的应用领域营销分析应用领域广泛，其中涉及广告的监测和优化、客户的关系管理以及企业内部管理和新产品研发等。总的来说，

4、营销数据分析应用主要概括为以下六个方面。(1)消费者洞察(2)精准营销(3)改善用户体验(4)维系客户关系(5)发现新市场(6)个性化服务第三节营销数据分析的方法一、基本方法常用的基本方法有对比法、拆分法、排序法、分组法、交叉法、降维法、增维法、指标法和图形法。根据营销数据分析的具体问题与目标选择一种或一种以上的分析方法可以让分析更加高效。方法具体说明对比法对比法是一种通过实际数与基数的对比来识别两者之间的差异，借以了解营销活动的效果和问题的分析方法，包括横向对比和纵向对比两个类型。横向对比是指同一时期不同维度的对比，而纵向对比是指同一个维度不同时期的对比押于同一事物不同阶段间的比较。该方法在

5、营销分析中，适用于市场规模、市场趋势分析。拆分法拆分法是一种将一个问题拆分成若干子问题，从而精准识别症结，找到根本原因的分析方法。例如在电商运营中，面对因访客数量减少而导致销售额下降的问题，可以将访客数量拆解为付费流量和免费流量两个子问题分析。排序法排序法是依据某一个指标或度量值的大小进行递增或递减排列的分析方法，是从对比法中衍生出来的方法。例如企业市值排名、年收入排名、年利润排名等。分组法分组法是按类型、结构、时间、阶段等维度将总体分成若干个组别，区分不同属性的对象，保持组内对象属性一致性、组间对象属性差异性，观察分组后的数据特征，从中洞察有价值的信息的分析方法。交叉法交叉法是一种对比两个或

6、两个以上相关联维度或指标的分析方法，融合了拆分法和对比法。当相关联维度超过三维时，一般用统计表进行分析，不超过三维则使用图表分析。在营销分析中，该方法常用于市场定价分析。降维法降维法是一种将高纬度数据变成低纬度数据的的分析方法。在数据集指标过多、干扰因素过多时，找到核心指标，对其分析，有助于提高分析精度。降维法可选择采用统计学方法中的主成分分析、因子分析等实现。增维法增维法是在数据集的字段过少或信息量不足时定义、增加新维度的分析方法。例如，在分析关键词时，将搜索人气除以商品数量定义为一个新指标：关键词的竞争指数。指标法指标法是通过一系列统计指标，例如汇总值、平均值、标准差等分析数据的方法，适用

7、于多维度数据集。图形法图形法是通过一系列统计图形，例如柱形图、折线图、散点图等直观地分析数据的方法，适用于低维度数据集。二、?时间月对于m菖级方法5级方法一般是指数另工列法、相关分析法。三结构化数据如多媒小至挖掘算法，包括分类分析法、回归分析法、聚类分析法、关联规则法、大数据技术下，分析数据的侧重点从因果关系分析向相关关系分析转变，K数据、移动数据的分析，要求分析人员具备较强的语言分析能力。方法具体说明分类分析法分类分析法是一个分类模型，将目标源数据库中的数据，按照已知类别进行归类的一种分析方法。分类分析法可采用二分类算法和多分类算法。其中，二分类算法表示分类标签只有两个分类,具有代表性的有支

8、持向量机和梯度提升决策树。多分类算法表示分类标签多于两个分类,比较常见的有朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归和随机森林。在营销领域，该方法可用于预测分析。回归分析法回归分析法是基于一个回归模型，分析某些自变量与因变量间定量关系的一种方法。通过运用回归分析方程，可以预测因变量的未来变化趋势，如分析销售额与广告投放金额的定量关系，即可运用回归分析法，此时自变量与因变量个数均为1,即为一元回归分析，且得到的关系线条近似为一条直线，又可称为线性回归分析。当自变量个数超过1时，比如分析三种不同渠道的广告投放额与销售额的关系，即为多元回归分析。聚类分析法聚类分析法是根据相似性，将目标源数据库中的数据源进行归类的

9、一种分析方法。聚类分析法与分类分析法的不同点在于其聚类时的数据源类型是未知的，整体过程为无监督的学习。标签分析法标签分析法。标签分析法是通过打标签的形式，用标签替代难以量化的因素的一种方法。例如，探寻天气对销售额的影响时，天气因素难以量化，即可使用“晴天”、“雨天”等细分标签，将一段周期内的天气按照标签归类，再对比分析。时间序列法时间序列分析就是应用数理统计方法对按时间顺序排列的一组数字序列进行处理，以预测该数字序列演化的轨迹。时间序列分析一方面考虑到事物发展的偶然性、随机性，利用加权平均法处理历史数据；而另一方面考虑到事物发展的延续性，应用处理过的历史数据推测事物将来的发展趋势。相关分析法相

10、关分析法是分析随机变量间相关程度的一种方法。相关分析中，变量间的相关关系具备随机性，在营销领域适用于探索性研究。如在分析企业销售额时,利用相关分析法对各指标进行分析,以此挖掘出跟销售额关系比较高的字段,当分析得到顾客好评率对销售额呈高度正相关,则后续可以进一步对产品的评价进行优化。第四节营销数据分析的流程1 .定义问题进行营销数据分析时，首先第一步需要进行问题定义。比较典型的场景就是我们需要对企业的数据进行分析，那么企业有很多数据，销售数据、客户数据、财务数据、生产数据等，因此首先我们需要知道要从这些数据里获取什么有价值的信息用来指导商业决策？你需要知道你要解决的问题是什么？想得到什么结论？2

11、 .设定目标进行营销数据分析时,第一步需要确定分析目标。伴随市场环境变化，营销活动中出现各类问题,因此分析人员要确定被分析问题的必要性，判断哪些问题需实时分析处理，预估分析报告的可能结果以及结果导向，确保分析报告与现下业务有逻辑关联，且有助于报告使用者进行经营决策。确定分析目标是分析人员进行正确数据分析的基础，既确保分析过程的有效性，也为后续步骤提供指导方向。3 .采集数据采集数据是以营销数据分析目标为基础，从客观世界获取原始数据的过程。数据来源可分为企业内部和外部两大渠道，其中企业内部数据相关性更强，为主要数据来源。4 .处理数据处理营销数据是指对收集到的数据进行梳理、加工的过程。首先应明确

12、数据测定尺度，接着对数据进行抽取、清洗、转化、提取，最后将提取后的数据归入目标源数据库。大数据时代，企业需处理的数据量级较大，且不仅要处理结构化数据，还要处理各类型非结构化的行为数据，对于数据处理的要求也随之提高，该步骤一般在分析人员设定程序以后需由计算机辅助完成。5 .分析解读分析解读营销数据是选用适当的营销数据指标、方法和模型工具，对目标源数据库中已处理过的数据进行分析，获取有效信息的过程。整个分析解读流程包括数据预处理、特征处理、算法的选择、模型预测等环节，从分析得出的数据结果中，判断提炼出营销洞察。6 .可视化信息呈现营销数据是将已分析提取的有效信息，转化成报告使用者易理解的形式的过程

13、，即数据可视化。呈现方式主要为图表，常见的图表类型包括条形图、饼图、折线图等，营销分析中常用的图表类型还包括漏斗型、金字塔型、矩阵型等。图表制作步骤如下：确定主题、选择类型、将数据转化成图表形式、美化图表与检查数据及观点完整性。7 .撰写分析报告撰写分析报告是通过图文并茂的形式对数据分析的总结。分析报告一般包括引入、正文和结论三个章节。分析报告需清晰明了，否则研究报告的内容仅为冗长的文字和复杂的图表，难以让报告使用者找到重点内容。同时，报告内容需主次分明，论述需具备科学性和严谨性，帮助报告使用者进行有效决策。第五节营销数据分析的影响效应一、积极效应1 .体验优化大数据时代下，客户需求呈现个性化

14、、多元化的趋势。营销活动的设计以客户需求为主线,侧重实现精准营销,以优化客户体验。实现精准营销需要营错人员适时精准地，通过合适的方法或途径向目标客户推送与其需求相符、价值相契的产品或服务信息，而不是大范围、无区别、统一发送，因此营销人员需要提前洞察用户的需求。营销人员可以通过营销数据分析，借助相关统计工具，对消费者数据信息进行挖掘及收集，分析提炼出消费者需求，准确地洞察和把握消费者的消费偏好，从而准确区别受众群体与其他群体。同时，针对消费者需求的不断提高,营销人员可以通过分析实时客户反馈数据信息，前瞻性地洞察和把握消费者的消费偏好，从而预测消费趋势，促进产品或服务质量的全面提升优化，最终实现用

15、户体验的持续优化。2 .预算优化营销人员在设计营销方案时，通过预算来控制营销成本，保证目标利润的取得。在做预算的过程中，营销数据分析结果可以帮助营销人员合理分配有限资源，优化预算方案。首先，营销人员通过对相关业务数据进行分析，可以得到不同渠道环节的转化率，通过组合形成不同营销方案的投资回报率，进而可以根据这些指标信息，对营销方案及渠道环节做出取舍，从而优化预算方案。同时,在大数据时代，对投资回报率的分析可以精确到个人，针对性对回报率高的消费者投送产品信息，可以降低客户的信息过滤成本。最后，营销人员通过数据分析，准确识别消费者需求，可以避免提供无关服务，缩减营销费用，降低预算。3 .决策优化在营销数据分析广泛应用之前，企业决策者在进行经营决策时没有大量数据信息做支撑,此时决策者丰富的经验成为企业的核心竞争力,决策者的经验水平将很大程度上影响整个企业的决策水平。然而，在数据信息量以指数形式增长的大数据时代，依靠成功经验进行决策并加以复制推广的营销模式难以实施，营销数据分析能力成为影响决策水平的关键要素。营销数据分析的应用使得以经验为中心的决策模式转变为以数据为指导的科学决策模式。随着数据分析方法及工具的升级，数据挖掘的信息量不断增加，相关信息的可视化程度提升，分析内容更加细化，经营决策的正确