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营业厅经理的数据分析综合能力提升培训

营业厅经理的数据分析综合能力提升培训

课程编号：35877

课程价格：￥16000/天

课程时长：2 天

课程人气：356

行业类别：行业通用     

专业类别：营销管理 

授课讲师：马浩志

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
营业厅、呼叫中心、业务支撑部、经营分析部、市场营销部等对业务数据分析有基本要求的相关人员。

【培训收益】


第一部分：认识数据分析
1.数据分析面临的常见问题
不知道分析什么（分析目的不明确）
不知道怎么分析（缺少分析方法）
不知道收集什么样的数据（业务理解不足）
分析完了然后呢（不了解分析过程）
看不懂数据分析表达的意思（数据解读能力差）
担心分析不够全面（分析思路不系统）
2.认识数据分析
什么是数据分析
数据分析的三大作用
数据分析的三大层次
3.数据分析需要什么样的能力
懂业务
懂分析
懂工具
懂呈现
4.大数据分析应用的四层结构
数据基础层
数据模型层
业务模型层
业务应用层
5.数据分析与挖掘在企业中的应用
第二部分：数据分析基本过程
数据分析六部曲
步骤1：明确目的
先有数据还是先有问题
确定分析目的
确定分析思路
步骤2：数据收集
明确数据收集范围
确定数据收集来源
确定数据收集方法
演练：Excel数据导入方法练习
步骤3：数据预处理
数据清洗
数据转化
数据提取
数据计算
数据质量评估
数据预处理练习
步骤4：数据分析
选择合适的分析方法
构建合适的分析模型
选择易用的分析工具
步骤5：数据展示
选择合适的可视化工具
选择恰当的图表展示
步骤6：报告撰写
选择报告类型
完整的报告结构
演练：终端营销项目过程讨论
第三部分：数据分析方法
1.数据分析的三个层次
统计分析（对比、分组、结构、趋势）
数据分析（相关、方差、验证、回归、时间序列）
数据挖掘（聚类、分类、关联、RFM模型）
2.统计分析常用指标
计数、求和、百分比（增跌幅）
集中程度（均值、中位数、众数）
离散程度（极差、方差、标准差）
分布形态（偏度、峰度）
3.学会使用数据透视表（数据统计分析利器）
分类汇总
交叉表（二维、多维）
演练：数据统计分析利器（透视表）
4.典型统计分析方法
对比分析（演练：分类统计）
分组分析（演练：呼叫中心科学排班与客流时间分布分析）
结构分析
趋势分析
交叉分析（演练：用户性别与地域分布分析）
5.综合数据分析方法
多维数据分析（综合评价法）
人才选拔评价分析（HR）
南京丈母娘选女婿分析表格
财务数据分析（杜邦分析法）
演练：服务水平提升分析（呼叫中心）
流失率与转化率分析（漏斗分析法）
演练：营业厅终端销售流程分析
产品策略分析（象限图分析法）
演练：工作安排、波士顿产品矩阵
6.最适合的分析方法才是硬道理
第四部分：解读数据分析结果
1.数据分析目的
发现业务规律
发现业务异常
寻找业务策略
2.对比分析及业务策略
看差距，补短板
看极值，评优劣
看异常，找原因
3.结构分析及业务对策
看占比，聚焦重点
看失衡，优化结构
4.趋势分析及业务策略
看变化，说趋势
看峰谷，找规律
看异常，找原因
5.解读要符合业务逻辑
第五部分：营业厅数据分析篇
1.营业厅的关键数据
营业厅有哪些关键数据
营业厅关注什么样的数据分析
2.营业厅工单分析
整体工单分析（你的工作量饱和吗）
工单结构分析（让你聚焦重点工作）
3.营业厅客流分析
每日客流趋势分析、每日峰谷分析（让你的排班更科学）
客流与平均处理时间分析（让你的人员配置更合理）
4.营业厅终端分析
终端销量趋势分析（发现销量变化的秘密）
终端价格区间走势分析（让你了解客户层次）
终端畅销机型分析（让你更明白客户终端偏好）
终端客户匹配分析（让你的推荐更精准）
5.营业厅的客户分析（让你更了解你的客户）
哪些客户喜欢来营业厅，哪些客户从来不来？
客户分类分析（客户特征分析）
客户喜欢使用哪些套餐（套餐使用分析）
客户喜欢使用什么花费类型（消费特征分析）
客户的流量使用分析（流量套餐分析）
案例探讨：客户满意度分析
6.营业厅数据分析小结
第六部分：数据分析思路篇
数据分析思路是怎样的？如何才能全面系统的分析而不遗漏？
1.数据分析的思路
从KPI指标开始
从营销、管理模型开始
案例：呼叫中心如何提升服务水平
2.常用分析思路模型
3.企业外部环境分析（PEST分析法）
案例：电信行业情况分析
4.用户消费行为分析（5W2H分析法）
案例：用户消费行为分析（5W2H）
5.公司整体经营情况分析（4P营销理论）
6.业务问题专题分析（逻辑树分析法）
7.用户使用行为研究
案例：终端销售流程分析
第七部分：图表呈现篇
如何让你的分析结果更直观易懂？如何让数据“慧”说话
1.图表类型与作用
2.常用图表及适用场景
3.常用图形
柱形图（对比分析）
条形图（对比分析）
折线图（趋势分析）
饼图（产品组成分析）
雷达图（多重数据比较）
4.复杂图形
平均线图（对比分析）
双坐标图（不同量纲呈现）
对称条形图（对比）
瀑布图（成本、收益构成分析）
漏斗图（用户转化率分析）
散点图、气泡图（用户、产品分类分析）
帕累托图、柏拉图（主要根音分析）
5.动态图表制作技巧
6.图表美化原则
简约
整洁
对比突出
7.表格呈现
8.优秀图表解析
9.常见的可视化工具
第八部分：分析报告撰写
如何让你的分析报告显得更专业
1.报告的种类和作用
2.报告的结构
3.报告命名的要求
4.报告的目录结构
5.前言
6.正文
7.结论与建议
8.优秀报告展现与解析
案例：营业时间调整专题报告
第九部分：数据分析实战篇
1.常用数据分析工具
常用数据分析工具Excel
专业数据分析工具SPSS
2.Excel数据分析功能介绍
模拟分析
规划求解
数据分析工具库
3.描述统计
如何更好地描述数据？如何衡量集中程度、离散程度？
描述统计内容
案例：均值、极差、方差计算？如何理解？
直方图、柏拉图
案例：如何评估销量数据的分布情况
案例：客服中心如何排班更合理
4.相关分析
营销费用会营销销售额吗？影响程度大吗？
什么是相关关系
相关系数：衡量相关程度的指标
相关分析的过程
相关分析应用场景
演练：体重与腰围的关系
演练：营销费用与销售额的关系
演练：香港酒楼与报考厅的相关关系
5.方差分析
方差分析解决什么问题
方差分析种类：单因素、双因素可重复、双因素无重复
方差分析的应用场景
如何解读方差分析结果
演练：终端摆放位置与终端销量有关吗？（单因素方差分析）
演练：时间、区域是否是影响终端销量的关键因素（双因素无重复方差分析）
演练：广告和价格是影响终端销量的关键因素吗？（双因素可重复方差分析）
案例：大学生工资与父母职业的关系
案例：洗手与婴儿存活率的关系
6.回归分析（预测）
如何预测未来的销售量（定量分析）
回归分析的基本原理
回归分析的作用
回归分析的种类（一元、多元、线性、曲线）
回归分析的方法及分析结果解读
演练：推广费用、办公费用与销售额的关系
回归分析（带分类变量）
演练：工龄、性别与终端销量的关系（人员结构分析）
演练：产品销量的季节性变化
7.时间序列分析（预测）
随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？
时间序列分析的应用场景（基于时间的变化规律）
移动平均的预测原理
指数平滑的预测原理
案例：终端销量数据分析与预测
结束：课程总结与问题答疑 

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