數(shù)說營銷--大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)培訓(xùn)
講師：傅一航 瀏覽次數(shù)：2546
課程描述INTRODUCTION
· 營銷總監(jiān)· 銷售經(jīng)理· 市場經(jīng)理
培訓(xùn)講師：傅一航
課程價格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：3天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)培訓(xùn)
【課程目標(biāo)】
本課程從實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，以解決實際的商業(yè)問題。并對大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進行了全面的介紹，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，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，幫助市場營銷團隊深入理解業(yè)務(wù)運作，支持業(yè)務(wù)策略制定以及運營決策。
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）。
【授課對象】
市場營銷部、運營分析部、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。
【課程大綱】
第一部分： 數(shù)據(jù)核心理念—數(shù)據(jù)思維篇
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)，實現(xiàn)智能化的判斷和決策機制
I：物聯(lián)網(wǎng)，實現(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*營銷時機
案例：致命交通事故發(fā)生的時間規(guī)律
發(fā)現(xiàn)運營變化，定短板來運營決策
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
第二部分： 數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷—分析過程篇
問題：大數(shù)據(jù)實現(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?/div>
轉(zhuǎn)載：http://www.jkyingpanluxiangji.com/gkk_detail/275106.html
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)營銷項目
第三部分： 用戶行為分析—分析方法篇
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：銀行用戶的消費水平和消費層次分析
演練：客戶年齡分布/收入分布分析
案例：通信運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
第四部分： 用戶行為分析—分析框架篇
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、競品優(yōu)劣勢）
WHAT：產(chǎn)品（產(chǎn)品喜好、產(chǎn)品貢獻、產(chǎn)品功能、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)）
WHO：客戶（基本特征、消費能力、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，搭建用戶消費習(xí)慣的分析框架（5W2H）
4、 數(shù)據(jù)分析策略
第五部分： 影響因素分析—原因分析篇
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
簡單相關(guān)分析
偏相關(guān)分析
距離相關(guān)分析
相關(guān)系數(shù)的三種計算公式
Pearson相關(guān)系數(shù)
Spearman相關(guān)系數(shù)
Kendall相關(guān)系數(shù)
相關(guān)分析的假設(shè)檢驗
相關(guān)分析的四個基本步驟
演練：營銷費用會影響銷售額嗎？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：影響用戶消費水平的因素會有哪些
偏相關(guān)分析
偏相關(guān)原理：排除不可控因素后的兩變量的相關(guān)性
偏相關(guān)系數(shù)的計算公式
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
單因素方差分析
多因素方差分析
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
演練：擺放位置與銷量有關(guān)嗎
演練：客戶學(xué)歷對消費水平的影響分析
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（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
卡方檢驗的原理
卡方檢驗的幾個計算公式
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)
第六部分： 產(chǎn)品銷量預(yù)測—回歸預(yù)測篇
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：散點圖找營銷費用與銷售額的關(guān)系
4、 線性回歸分析的五個步驟
演練：營銷費用、辦公費用與銷售額的關(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*回歸模型
演練：如何選擇*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*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：方程可用性
因素的顯著性檢驗：因素可用性
方程擬合優(yōu)度檢驗：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*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）
如何進行非線性關(guān)系檢驗（增加非線性自變量）
如何進行相互作用檢驗（增加相互作用自變量）
如何進行多重共線性檢驗（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
第七部分： 客流預(yù)測模型—自定義回歸篇
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：*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（*累計銷量及銷量增長的拐點）
珀爾曲線
龔鉑茲曲線
案例：如何預(yù)測產(chǎn)品的銷售增長拐點，以及銷量上限
演練：預(yù)測IPad產(chǎn)品的銷量
第八部分： 產(chǎn)品銷量預(yù)測—時序預(yù)測篇
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
一次移動平均
二次移動平均
加權(quán)移動平均
移動平均比率法
移動平均關(guān)鍵問題
如何選取最優(yōu)參數(shù)N
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
一次指數(shù)平滑
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)）
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
平穩(wěn)序列的擬合模型
AR(p)自回歸模型
MA(q)移動模型
ARMA(p,q)自回歸移動模型
模型的識別與定階
ACF圖/PACF圖
最小信息準(zhǔn)則
序列平穩(wěn)化處理
變量變換
k次差分
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
第九部分： 客戶行為預(yù)測—分類預(yù)測篇
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
二項邏輯回歸
多項邏輯回歸
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（二項邏輯回歸）
案例：多品牌選擇模型分析（多項邏輯回歸）
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：*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
如何選擇*屬性來構(gòu)建節(jié)點
如何分裂變量
修剪決策樹
選擇最優(yōu)屬性生長
熵、基尼索引、分類錯誤
屬性劃分增益
如何分裂變量
多元劃分與二元劃分
連續(xù)變量離散化（最優(yōu)分割點）
修剪決策樹
剪枝原則
預(yù)剪枝與后剪枝
構(gòu)建決策樹的四個算法
C5.0、CHAID、CART、QUEST
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（SVM）
SVM基本原理
線性可分問題：*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
第十部分： 市場細(xì)分模型—聚類模型篇
問題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實現(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
K均值聚類
層次聚類
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：中移動如何實現(xiàn)客戶細(xì)分及營銷策略
演練：中國省市經(jīng)濟發(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對汽車客戶群進行細(xì)分
演練：如何針對汽車客戶群設(shè)計汽車
第十一部分： 客戶價值評估—RFM模型篇
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行促銷
演練：結(jié)合響應(yīng)模型，宜家IKE實現(xiàn)*化營銷利潤
案例：重購用戶特征分析
第十二部分： 產(chǎn)品推薦算法—推薦模型篇
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
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)
支持度
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
第十三部分： 產(chǎn)品定價策略—最優(yōu)定價篇
營銷問題：產(chǎn)品如何實現(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*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*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
*收益定價（演進規(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：雙重收費如何定價（如會費+按次計費）
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
如何確定機票預(yù)訂限制
如何確定機票超售數(shù)量
如何評估模型的收益
案例：FBN航空公司如何實現(xiàn)收益管理（預(yù)訂/超售）
第十四部分： 實戰(zhàn)篇(客戶行為預(yù)測)
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。
大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)培訓(xùn)
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大數(shù)據(jù)營銷內(nèi)訓(xùn)
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