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數(shù)說營銷--大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

【課程編號(hào)】:NX20912

【課程名稱】:

數(shù)說營銷--大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

【課件下載】:點(diǎn)擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:市場營銷培訓(xùn)

【培訓(xùn)課時(shí)】:2-4天,6小時(shí)/天

【課程關(guān)鍵字】:大數(shù)據(jù)營銷培訓(xùn)

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【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(duì)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(huì)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(jià)/因素影響/預(yù)測/客戶需求/客戶價(jià)值/市場細(xì)分等)。

【授課對(duì)象】

系統(tǒng)支撐、市場營銷部、運(yùn)營分析部相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用人員。

本課程由淺入深,結(jié)合原理主講軟件工具應(yīng)用,不需要太深的數(shù)學(xué)知識(shí),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(gè)學(xué)員自備一臺(tái)便攜機(jī)(必須)。

2、便攜機(jī)中事先安裝好Excel 2013版本及以上。

3、便攜機(jī)中事先安裝好IBM SPSS Statistics v24版本及以上。

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(duì)營銷數(shù)據(jù)的分析以及對(duì)數(shù)據(jù)模型的深入理解。

【課程大綱】

第一部分:大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷

1、傳統(tǒng)營銷的困境與挑戰(zhàn)

2、營銷理論的變革(4P4CnPnC)

3、大數(shù)據(jù)引領(lǐng)傳統(tǒng)營銷

4、大數(shù)據(jù)在營銷中的典型應(yīng)用

?市場定位與客戶細(xì)分

?客戶需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)

?精準(zhǔn)廣告與精準(zhǔn)推薦

?……

5、大數(shù)據(jù)營銷的基石:用戶畫像

6、客戶生存周期中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

演練:如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機(jī)精準(zhǔn)營銷項(xiàng)目

第二部分:大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)—數(shù)據(jù)思維篇

問題:大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是什么?大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策?

1、大數(shù)據(jù)時(shí)代:你缺的不是一堆方法,而是大數(shù)據(jù)思維

2、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)

?數(shù)據(jù),是對(duì)客觀事物的描述和記錄

?大數(shù)據(jù)不在于大,而在于全

3、大數(shù)據(jù)四大核心價(jià)值

?用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律

?從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化

?從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性

?阿里巴巴預(yù)測經(jīng)濟(jì)危機(jī)的到來

?從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對(duì)選民行為進(jìn)行分析

4、大數(shù)據(jù)價(jià)值落地的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)

?業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化

?數(shù)據(jù)信息化

?信息策略化

案例:喜歡賺“差價(jià)”的營業(yè)員(用數(shù)據(jù)管理來識(shí)別)

第三部分:大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷—分析框架篇

1、數(shù)據(jù)分析簡介

?數(shù)據(jù)分析的三個(gè)階段

?分析方法的三大類別

2、數(shù)據(jù)分析的六步曲

3、步驟1:明確目的--理清思路

?確定分析目的:要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題

?確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問題,構(gòu)建分析框架

4、步驟2:數(shù)據(jù)收集—理清思路

?明確收集數(shù)據(jù)范圍

?確定收集來源

?確定收集方法

5、步驟3:數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案

?數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估

?數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理

?探索性分析

6、步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案

?選擇合適的分析方法

?構(gòu)建合適的分析模型

?選擇合適的分析工具

7、步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)

?選擇恰當(dāng)?shù)膱D表

?選擇合適的可視化工具

8、步驟6:報(bào)表撰寫--觀點(diǎn)表達(dá)

?選擇報(bào)告種類

?完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)

演練:如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機(jī)精準(zhǔn)營銷項(xiàng)目

演練:如何構(gòu)建一個(gè)良好的大數(shù)據(jù)分析框架

第四部分:用戶行為分析—分析方法篇

問題:數(shù)據(jù)分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題?

1、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的前提:用戶行為分析

2、數(shù)據(jù)分析方法的層次

?描述性分析法(對(duì)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(shí)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(jì)分析基礎(chǔ)

?統(tǒng)計(jì)分析兩要素

?統(tǒng)計(jì)分析三步驟

4、統(tǒng)計(jì)分析常用指標(biāo)

?匯總方式:計(jì)數(shù)、求和、百分比(增跌幅)

?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(duì)比分析(查看數(shù)據(jù)差距)

演練:尋找用戶的地域分布規(guī)律

演練:尋找公司主打產(chǎn)品

演練:用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案

案例:銀行ATM柜員機(jī)現(xiàn)金管理分析(銀行)

?分組分析(查看數(shù)據(jù)分布)

案例:排班后面隱藏的貓膩

案例:通信運(yùn)營商的流量套餐劃分合理性的評(píng)估

演練:銀行用戶消費(fèi)層次分析(銀行)

演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)

演練:客服中心科學(xué)排班人數(shù)需求分析(客服中心)

演練:客戶年齡分布/消費(fèi)分布分析

?結(jié)構(gòu)分析(評(píng)估事物構(gòu)成)

案例:用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析

案例:物流費(fèi)用占比結(jié)構(gòu)分析(物流)

案例:中移動(dòng)用戶群動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析

演練:用戶結(jié)構(gòu)/收入結(jié)構(gòu)/產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的分析

?趨勢分析(發(fā)現(xiàn)事物隨時(shí)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

演練:發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時(shí)間規(guī)律

?交叉分析(多維數(shù)據(jù)分析)

演練:用戶性別+地域分布分析

演練:不同區(qū)域的產(chǎn)品偏好分析

演練:不同教育水平的業(yè)務(wù)套餐偏好分析

6、綜合分析方法及其適用場景

?綜合評(píng)價(jià)法(多維指標(biāo)歸一)

案例:南京丈母娘選女婿分析表格

演練:人才選拔評(píng)價(jià)分析(HR)

?杜邦分析法(關(guān)鍵因素分析-財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析)

案例:運(yùn)營商市場占有率分析(通信)

案例:服務(wù)水平提升分析(呼叫中心)

演戲:提升銷量的銷售策略分析(零售商/電商)

?漏斗分析法(關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析)

案例:電商產(chǎn)品銷售流程優(yōu)化與策略分析(電商)

演練:營業(yè)廳終端銷售流程分析(電信)

演練:銀行業(yè)務(wù)辦理流程優(yōu)化分析(銀行)

?矩陣分析法(產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法)

案例:工作安排評(píng)估

案例:HR人員考核與管理

案例:波士頓產(chǎn)品策略分析

7、最合適的分析方法才是硬道理。

第五部分:用戶行為分析—分析思路篇

問題:數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的?如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?

1、常用分析思路模型

2、用戶行為分析(5W2H分析思路)

?WHY:原因

?WHAT:產(chǎn)品

?WHO:客戶

?WHEN:時(shí)間

?WHERE:區(qū)域/渠道

?HOW:支付方式

?HOW MUCH:價(jià)格

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)

第六部分:影響因素分析—屬性篩選篇

營銷問題:哪些是影響市場銷量的關(guān)鍵因素?比如,產(chǎn)品在貨架上的位置是否對(duì)銷量有影響?價(jià)格和廣告開銷是如何影響銷量的?

影響風(fēng)險(xiǎn)控制的關(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)

問題:這兩個(gè)屬性是否會(huì)相互影響?影響程度大嗎?

?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(jì)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(yàn)

?相關(guān)分析的四個(gè)基本步驟

演練:體重與腰圍的關(guān)系

演練:營銷費(fèi)用會(huì)影響銷售額嗎

演練:哪些因素與汽車銷量有相關(guān)性

演練:話費(fèi)與網(wǎng)齡的相關(guān)分析

?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(jì)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)

問題:哪些才是影響銷量的關(guān)鍵因素?

?方差分析的應(yīng)用場景

?方差分析的三個(gè)種類

?單因素方差分析

?多因素方差分析

?協(xié)方差分析

?方差分析的原理

?方差分析的四個(gè)步驟

?解讀方差分析結(jié)果的兩個(gè)要點(diǎn)

演練:終端擺放位置與終端銷量有關(guān)嗎

演練:開通月數(shù)對(duì)客戶流失的影響分析

演練:客戶學(xué)歷對(duì)消費(fèi)水平的影響分析

演練:廣告和價(jià)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(jí)別對(duì)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(duì)銷量的影響因素分析(多因素)

?協(xié)方差分析原理

?協(xié)方差分析的適用場景

演練:飼料對(duì)生豬體重的影響分析(協(xié)方差分析)

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

?卡方檢驗(yàn)的原理

?卡方檢驗(yàn)的幾個(gè)計(jì)算公式

?列聯(lián)表分析的適用場景

案例:套餐類型對(duì)客戶流失的影響分析

案例:學(xué)歷對(duì)業(yè)務(wù)套餐偏好的影響分析

案例:行業(yè)/規(guī)模對(duì)風(fēng)控的影響分析

5、相關(guān)性分析方法總結(jié)

第七部分: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?如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動(dòng),該如何預(yù)測?新產(chǎn)品上市,如果評(píng)估銷量上限及銷售增速?

1、銷量預(yù)測與市場預(yù)測模型介紹

?時(shí)序預(yù)測

?回歸模型

?季節(jié)性預(yù)測(相加/相乘模型)

?產(chǎn)品預(yù)測(珀?duì)柷€/龔鉑茲曲線)

2、回歸分析/回歸預(yù)測

問題:如何預(yù)測未來的銷售量(定量分析)?

?回歸分析簡介

?回歸分析的種類(一元/多元、線性/曲線)

?得到回歸方程的常用工具

?散點(diǎn)圖+趨勢線

?線性回歸工具

?規(guī)劃求解工具

演練:散點(diǎn)圖找營銷費(fèi)用與銷售額的關(guān)系(一元回歸)

?線性回歸分析的五個(gè)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)

?解讀線性回歸分析結(jié)果的技巧

?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

?回歸預(yù)測模型質(zhì)量評(píng)估

?評(píng)估指標(biāo):判定系數(shù)R^2、標(biāo)準(zhǔn)誤差

?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)

?預(yù)測值準(zhǔn)確性評(píng)估

?MAD、MSE/RMSE、MAPE等

?帶分類變量的回歸預(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(píng)估銷售目標(biāo)與資源配置(營業(yè)廳)

3、回歸分析的基本原理

4、模型優(yōu)化思路: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)

?如何檢驗(yàn)誤差項(xiàng)(修改因變量)

?如何判斷模型過擬合(模型過擬合判斷)

演練:模型優(yōu)化案例

5、規(guī)劃求解工具簡介(自定義回歸模型的工具)

6、自定義模型(如何利用規(guī)劃求解進(jìn)行自定義模型)

案例:如何對(duì)餐廳客流量進(jìn)行建模及模型優(yōu)化

7、好模型都是優(yōu)化出來的

第八部分:產(chǎn)品銷量預(yù)測—時(shí)序預(yù)測篇

1、時(shí)間序列簡介

?回歸模型的缺點(diǎn)

2、時(shí)序預(yù)測常用模型

3、評(píng)估預(yù)測值的準(zhǔn)確度指標(biāo)

?平均絕對(duì)誤差MAD

?均方差MSE/RMSE

?平均誤差率MAPE

4、移動(dòng)平均(MA)

?應(yīng)用場景及原理

?移動(dòng)平均種類

?一次移動(dòng)平均

?二次移動(dòng)平均

?加權(quán)移動(dòng)平均

?移動(dòng)平均比率法

?移動(dòng)平均關(guān)鍵問題

?期數(shù)N的最佳選擇方法

?最優(yōu)權(quán)重系數(shù)的選取方法

演練:平板電腦銷量預(yù)測及評(píng)估

演練:快銷產(chǎn)品季節(jié)銷量預(yù)測及評(píng)估

5、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(píng)估

6、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(píng)估

7、回歸季節(jié)預(yù)測模型

?季節(jié)性回歸模型的參數(shù)

?常用季節(jié)性預(yù)測模型(相加、相乘)

案例:美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析

案例:產(chǎn)品銷售季節(jié)性趨勢預(yù)測分析

8、ARIMA模型

?適用場景及原理

?ARIMA操作

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

9、新產(chǎn)品銷量預(yù)測

?新產(chǎn)品累計(jì)銷量的S曲線

?如何評(píng)估銷量增長的拐點(diǎn)

?珀?duì)柷€與龔鉑茲曲線

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

第九部分:客戶行為預(yù)測—分類預(yù)測篇

問題:如何評(píng)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

2、常見分類預(yù)測模型

3、邏輯回歸(LR)

?邏輯回歸模型原理及適用場景

?邏輯回歸的種類

?二項(xiàng)邏輯回歸

?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

?多元邏輯回歸

案例:如何評(píng)估用戶是否會(huì)購買某產(chǎn)品(二元邏輯回歸)

案例:多品牌選擇模型分析(多元邏輯回歸)

4、分類決策樹(DT)

問題:如何預(yù)測客戶行為?如何識(shí)別潛在客戶?

風(fēng)控:如何識(shí)別欠貸者的特征,以及預(yù)測欠貸概率?

客戶保有:如何識(shí)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(shí)別銀行欠貨風(fēng)險(xiǎn),提取欠貸者的特征

?構(gòu)建決策樹的三個(gè)關(guān)鍵問題

?如何選擇最佳屬性來構(gòu)建節(jié)點(diǎn)

?如何分裂變量

?修剪決策樹

?如何評(píng)估分類性能?如何選擇最優(yōu)分類模型?

案例:商場酸奶購買用戶特征提取

案例:客戶流失預(yù)警與客戶挽留

案例:識(shí)別拖欠銀行貨款者的特征,避免不良貨款

案例:識(shí)別電信詐騙者嘴臉,讓通信更安全

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)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(píng)估銀行用戶拖欠貨款的概率

第十部分:市場細(xì)分模型

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(duì)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(shí)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(快速聚類)

案例:移動(dòng)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:如何評(píng)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(dòng)聚類

?層次聚類(系統(tǒng)聚類):發(fā)現(xiàn)多個(gè)類別

?R型聚類與Q型聚類的區(qū)別

案例:中移動(dòng)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(píng)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(duì)汽車客戶群進(jìn)行細(xì)分

演練:如何針對(duì)汽車客戶群設(shè)計(jì)汽車

第十一部分:客戶價(jià)值分析

營銷問題:如何評(píng)估客戶的價(jià)值?不同的價(jià)值客戶有何區(qū)別對(duì)待?

1、如何評(píng)價(jià)客戶生命周期的價(jià)值

?貼現(xiàn)率與留存率

?評(píng)估客戶的真實(shí)價(jià)值

?使用雙向表衡量屬性敏感度

?變化的邊際利潤

案例:評(píng)估營銷行為的合理性

2、RFM模型(客戶價(jià)值評(píng)估)

?RFM模型,更深入了解你的客戶價(jià)值

?RFM模型與市場策略

?RFM模型與活躍度分析

案例:客戶價(jià)值評(píng)估與促銷名單

案例:重購用戶特征分析

第十二部分:產(chǎn)品推薦模型

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、常用產(chǎn)品推薦模型

2、關(guān)聯(lián)分析

?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(gè)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:理財(cái)產(chǎn)品的交叉銷售與產(chǎn)品推薦

第十三部分:產(chǎn)品定價(jià)策略及最優(yōu)定價(jià)

營銷問題:產(chǎn)品如何實(shí)現(xiàn)最估定價(jià)?套餐價(jià)格如何確定?采用哪些定價(jià)策略可達(dá)到利潤最大化?

1、常見的定價(jià)方法

2、產(chǎn)品定價(jià)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(jià)

案例:產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)求解

3、如何評(píng)估需求曲線

?價(jià)格彈性

?曲線方程(線性、乘冪)

4、如何做產(chǎn)品組合定價(jià)

5、如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價(jià)

?最大收益定價(jià)(演進(jìn)規(guī)劃求解)

?避免價(jià)格反轉(zhuǎn)的套餐定價(jià)

案例:電信公司的寬帶、IPTV、移動(dòng)電話套餐定價(jià)

6、非線性定價(jià)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(jià)(如會(huì)費(fèi)+按次計(jì)費(fèi))

7、階梯定價(jià)策略

案例:電力公司如何做階梯定價(jià)

8、數(shù)量折扣定價(jià)策略

案例:如何通過折扣來實(shí)現(xiàn)薄利多銷

9、定價(jià)策略的評(píng)估與選擇

案例:零售公司如何選擇最優(yōu)定價(jià)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(píng)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)

第十四部分:實(shí)戰(zhàn)篇(電信業(yè)客戶流失分析模型)

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(xiǎn)預(yù)測模型

結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。

傅老師

華為系大數(shù)據(jù)專家

計(jì)算機(jī)軟件與理論碩士研究生(研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎)。在華為工作十年,五項(xiàng)國家專利,在華為工作期間獲得華為數(shù)項(xiàng)獎(jiǎng)項(xiàng),曾在英國、日本、荷蘭和比利時(shí)等海外市場做項(xiàng)目,對(duì)大數(shù)據(jù)有深入的研究。

傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用技術(shù),以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域,解決行業(yè)實(shí)際的問題。

1、讓決策更科學(xué):將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運(yùn)營決策,用大數(shù)據(jù)探索領(lǐng)域發(fā)展規(guī)律和行業(yè)發(fā)展趨勢,有效分析用戶需求,并預(yù)測用戶行為,最終實(shí)現(xiàn)市場變化預(yù)測,提升企業(yè)科學(xué)決策能力。

2、讓管理更高效:將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)管理,用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體運(yùn)營情況,診斷企業(yè)管理問題和風(fēng)險(xiǎn),全面理解組織、產(chǎn)品、人員、營銷、財(cái)務(wù)等要素間的相關(guān)性,實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源的最優(yōu)化配置,提升企業(yè)管理效率。

3、讓營銷更精準(zhǔn):將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于市場營銷,解決營銷中的用戶群細(xì)分和品牌定位,客戶價(jià)值評(píng)估,產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化,產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)等實(shí)際問題,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和精準(zhǔn)推薦,以最小的營銷成本實(shí)現(xiàn)最大化的營銷效果。

傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于通信、金融、航空、電商、互聯(lián)網(wǎng)、政府等領(lǐng)域。傅老師的課程最大特色:實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)!“圍繞業(yè)務(wù)問題+搭建分析框架+運(yùn)用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成業(yè)務(wù)策略”。以商業(yè)問題為起點(diǎn),基于實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景(明確目的),搭建全面系統(tǒng)的業(yè)務(wù)框架和分析維度(分析思路),選擇最合適的方法(分析方法),深入淺出的理論講解(分析模型),使用簡單實(shí)用的工具操作(分析工具),對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行有效的解讀(數(shù)據(jù)可視化),最終形成具體的業(yè)務(wù)建議,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)分析/數(shù)據(jù)分析的閉環(huán)。

應(yīng)用類:

《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》

《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》

《市場營銷大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》

《大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》

《大數(shù)據(jù)分析與挖掘之SPSS工具入門與提高》

《金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》

理論/認(rèn)知/戰(zhàn)略類:

《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應(yīng)用創(chuàng)新》

《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營銷》

技術(shù)類:

《Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案開發(fā)技術(shù)基礎(chǔ)培訓(xùn)》

《Python開發(fā)基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)》

《大數(shù)據(jù)分析與挖掘之Python開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》

《Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理及優(yōu)化實(shí)現(xiàn)》

服務(wù)客戶:

傅老師曾提供過培訓(xùn)咨詢服務(wù)的客戶遍及通信、金融、交通、制造、政府等行業(yè),包括華為、富士康、平安集團(tuán)、中國銀行、招商銀行、光大銀行、中信銀行、交通銀行、廣電銀通、西部航空、海南航空、中國移動(dòng)、中國聯(lián)通、中國電信、西部航空、安能物流、廣州地鐵、富維江森、東風(fēng)日產(chǎn)、神南礦業(yè)、公交集團(tuán)、廣州稅務(wù)、良品鋪?zhàn)拥葐挝缓凸尽?/p>

金融行業(yè)培訓(xùn)客戶:

中國銀行:《大數(shù)據(jù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營銷》

廣發(fā)銀行:《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷實(shí)戰(zhàn)》四期

中信銀行:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》叁期

交通銀行:《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營銷》

安信證券:《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的金融發(fā)展》

平安集團(tuán):《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

平安產(chǎn)險(xiǎn):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

平安壽險(xiǎn):《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》

平安銀行:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

農(nóng)業(yè)銀行:《Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘》叁期

建設(shè)銀行:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》兩期

光大銀行:《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》四期

招商銀行:《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》四期

杭州銀貨通科技:《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用創(chuàng)新》

廣電銀通:《大數(shù)據(jù)綜合能力提升》

平安普惠金融:《Hadoop解決方案技術(shù)培訓(xùn)》

浦發(fā)銀行:《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷》

金融壹帳通:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》

中金所:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

……

通信行業(yè)培訓(xùn)客戶:

聯(lián)通研究院:《大數(shù)據(jù)預(yù)測建模優(yōu)化》

廣州電信:《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營銷》兩期

北京電信:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

香港電信:《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷實(shí)戰(zhàn)》

上海電信:《渠道大數(shù)據(jù)分析與挖掘思路及方法》兩期

河北電信:《數(shù)據(jù)化運(yùn)營下的大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》

南京電信:《大數(shù)據(jù)視圖支撐精準(zhǔn)化營銷》

佛山電信:《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用培訓(xùn)》

泉州電信:《大數(shù)據(jù)挖掘、信息分析及應(yīng)用培訓(xùn)》

湖北聯(lián)通:《大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能》

廣東聯(lián)通:《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)培訓(xùn)》兩期

江蘇聯(lián)通:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

吉林聯(lián)通:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升-中級(jí)》

烏魯木齊聯(lián)通:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

上海移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析與挖掘、建模及優(yōu)化》叁期

浙江移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》

江蘇移動(dòng):《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷技能提升實(shí)戰(zhàn)》

深圳移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

廣西移動(dòng):《大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢及在公司營銷領(lǐng)域的應(yīng)用》

遼寧移動(dòng)2期:《數(shù)據(jù)分析方法與經(jīng)營分析技巧》

泉州移動(dòng)3期:《數(shù)說營銷—市場營銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用》

德陽移動(dòng)2期:《大數(shù)據(jù)挖掘與建模優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》

浙江移動(dòng):《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營銷能力提升》

四川移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》

吉林移動(dòng):《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》;

貴州移動(dòng):《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》

海南移動(dòng):《基于大數(shù)據(jù)運(yùn)營的用戶行為分析與精準(zhǔn)定位》

山東移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

深圳移動(dòng):《大數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外的應(yīng)用》

中國移動(dòng)終端公司:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》

中山移動(dòng):《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》

東莞移動(dòng):《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》

成都移動(dòng):《數(shù)字化運(yùn)營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》

眉山移動(dòng)2期:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

云浮移動(dòng):《大數(shù)據(jù)挖掘和信息提煉專項(xiàng)培訓(xùn)》

陽江移動(dòng):《小數(shù)據(jù)·大運(yùn)營--運(yùn)營數(shù)據(jù)的分析與挖掘》

德陽移動(dòng):《電信運(yùn)營商市場營銷數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用典型案例》

陜西在線:《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》

四川在線:《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》

大連移動(dòng):《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》

內(nèi)蒙古移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析與Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案》

貴州中移通信:《SPSS數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》

華為技術(shù):《話務(wù)量預(yù)測與排班管理》

……

能源汽車交通行業(yè)培訓(xùn)客戶:

一汽解放錫柴:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

廣東郵政:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》

深圳水務(wù):《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

寧夏國電:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用》兩期

柳州上汽五菱:《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷實(shí)戰(zhàn)》

東風(fēng)商用:《數(shù)說營銷實(shí)戰(zhàn)》

東風(fēng)日產(chǎn):《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》兩期

富維江森(汽車):《數(shù)字化運(yùn)營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》

廣州地鐵:《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》兩期

廣州地鐵:《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)建模實(shí)戰(zhàn)》兩期

西部航空:《數(shù)字化運(yùn)營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》

海南航空:《利用大數(shù)據(jù)營銷提升航線收益》

南方航空:《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷實(shí)戰(zhàn)》兩期

北京機(jī)場貴賓公司:《市場營銷數(shù)據(jù)的分析》

深圳公交集團(tuán):《大數(shù)據(jù)與智慧交通》

延長殼牌:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》

神南礦業(yè):《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用創(chuàng)新》

寶雞國電:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》兩期

順豐快遞:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》

……

其它行業(yè)培訓(xùn)客戶:

嶺南集團(tuán):《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營銷》

ABB:《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》

頂新國際:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

索菲亞:《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》

玫琳凱:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用》叁期

西部數(shù)據(jù):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

無限極:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》兩期

雅圖仕:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

施耐德:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》叁期

廣州稅務(wù):《大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》叁期

YKK吉田拉鏈:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》

富士康:《數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》

貴州中煙:《互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代的大數(shù)據(jù)思維》

深圳欣盛商:《電商大數(shù)據(jù)分析》

安能物流:《大數(shù)據(jù)挖掘分析及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》

良品鋪?zhàn)樱骸洞髷?shù)據(jù)分析綜合能力提升》兩期

新時(shí)代集團(tuán):《問題的挖掘、分析—數(shù)據(jù)分析技巧》兩期培訓(xùn)

挑戰(zhàn)牧業(yè):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

易鑫集團(tuán):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

贛州監(jiān)獄:《大數(shù)據(jù)時(shí)代的營銷》共三期培訓(xùn)

賀州學(xué)院:《大數(shù)據(jù)時(shí)代的人才培養(yǎng)》

……

【學(xué)員評(píng)價(jià)】

傅老師是我目前聽過的很少忽悠而多干貨的老師,能夠?qū)⒗碚撝v得深入淺出,將案例講深講透,將實(shí)戰(zhàn)講得易理解易操作。在課堂中,他能把枯燥的數(shù)據(jù)說得有生命,在課堂上,他能對(duì)學(xué)員關(guān)注和付出。我不是對(duì)數(shù)據(jù)很喜歡的人,但仍然在課堂中能夠感覺到數(shù)據(jù)的生命力。五天的課讓我進(jìn)入到數(shù)據(jù)構(gòu)成的多彩、多維的世界,值得!

——學(xué)員分享

某金融行業(yè)---《大數(shù)據(jù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新》

傅老師運(yùn)用全面翔實(shí)的案例和不拘一格的語言,全方位剖析大數(shù)據(jù)發(fā)展以來在工具、思維和文化上帶來的變革,生動(dòng)闡述數(shù)據(jù)分析過程六部曲、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略七大思維等經(jīng)典概述,立體呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。結(jié)合當(dāng)前關(guān)注焦點(diǎn)和時(shí)代熱點(diǎn)話題,傅老師現(xiàn)場分享了第一代傳統(tǒng)營銷、第二代互聯(lián)網(wǎng)營銷、第三代大數(shù)據(jù)營銷的進(jìn)階升級(jí)和精準(zhǔn)營銷實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。在為學(xué)員呈現(xiàn)一場思維見識(shí)領(lǐng)域盛宴的同時(shí),傅老師還與學(xué)員進(jìn)行了積極互動(dòng)和現(xiàn)場答疑,在相互交流中啟迪智慧、開拓思維,在思想碰撞中點(diǎn)燃大數(shù)據(jù)時(shí)代下的創(chuàng)新引擎,為全行在未來發(fā)展中進(jìn)一步把握經(jīng)濟(jì)大勢、開展前瞻預(yù)判、實(shí)施精準(zhǔn)決策提供了重要思想指引。

吉林某企業(yè)——《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》 學(xué)員:張經(jīng)理

五天的培訓(xùn),讓我對(duì)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘有了進(jìn)一步的了解,也學(xué)到了技術(shù)。以前參加過培訓(xùn),兩天的培訓(xùn)我都覺得有時(shí)很難,而這次連續(xù)五天的培訓(xùn),我聽課過程當(dāng)中既然感覺到時(shí)間過得很快。

貴州某運(yùn)營商——《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)》 學(xué)員:劉經(jīng)理

傅老師的課程,開拓了我營銷的思維,大數(shù)據(jù)營銷,重在利用數(shù)據(jù)為營銷服務(wù)。用戶細(xì)分、用戶特征提取、營銷費(fèi)用預(yù)算、客戶流失預(yù)警,原來可以這樣利用大數(shù)據(jù),以后不再需要“拍腦袋”了,呵呵。

遼寧某運(yùn)營商——《數(shù)據(jù)分析與經(jīng)營分析實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》學(xué)員:于經(jīng)理

傅老師的課程全程高能,信息量巨大,我們已經(jīng)建議公司安排后續(xù)高級(jí)課程,期待再次學(xué)習(xí),點(diǎn)贊!

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王佳騏-企業(yè)培訓(xùn)師
王佳騏老師

王佳騏老師 銀行營銷創(chuàng)新實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)師 20年的銀行金融實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) CDCS資格認(rèn)證 湖南財(cái)經(jīng)學(xué)院國際金融專...

張勇-企業(yè)培訓(xùn)師
張勇老師

張勇老師 互聯(lián)網(wǎng)營銷專家 北師大管理哲學(xué)博士 旗領(lǐng)文化傳媒董事長 CMC國際注冊(cè)管理咨詢師 創(chuàng)投決全...

李成林-企業(yè)培訓(xùn)師
李成林老師

李成林老師 實(shí)戰(zhàn)型咨詢式營銷培訓(xùn)專家 國家注冊(cè)高級(jí)咨詢顧問 中國企業(yè)聯(lián)合會(huì)特聘專家 《銷售與市場》、...

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