刘亮：基于大数据的精细化销售管理、数据分析与预测

第一讲 大数据基础认知

1. 一句话讲清楚大数据

2. 大数据的基本特征

3. 大数据与小数据

第二讲 大数据营销之悟

1. 通过大数据洞察消费者行为

2. 大数据时代的营销变革

3. 大数据营销误区解读

4. 大数据与微营销时代

5. 大数据营销-区域营销的关键

第三讲 大数据营销之变

1. 大数据之程序化营销

2. 大数据变革营销流程和营销结果

3. 大数据重构数字营销

4. 互联网思维、大数据与产品设计及运营

1) 大数据下的互联网思维

2) 数据在互联网产品生成各阶段的应用

3) 大数据在互联网运营、营销各环节的应用

5. 数据支撑互联网营销活动优化

6. 大数据用户生命周期管理

1) 客户生命周期管理

2) 用数据管理用户生命周期

第四讲 大数据营销之道-要点与方法

1. 大数据时代的营销准备

1) 从大数据中可以收获什么

2) 大数据营销思维可以改变什么

3) 大数据时代营销的切入点

4) 大数据时代营销技术与方法

2. 大数据时代如何精准营销

1) 社交大数据：营销革命的幕后英雄

2) 大数据下的移动营销

3) 大数据下的微博营销

4) 大数据下的微信营销

5) 大数下的整合营销

6) 大数据下的多渠道营销

7) 大数据下的社会化网络营销

3. 大数据时代如何进行品牌营销

1) 品牌营销人员如何应用大数据

2) 从“品牌营销”转向“品牌对话”

3) 通过大数据监测竞争对手品牌

4) 通过大数据监测和管理企业品牌危机

第五讲 大数据营销之探

1. 数据可视化的价值

1) 商业价值

2) 用户价值

2. 数据可视化的关键

3. 可视化是数据变现的重要途径

4. 数据可视化的技巧

5. 利用大数据实现客户体验最优化

1) 大数据用于客户体验监控与优化

2) 大数据用于用户口碑监控与优化

第六讲 大数据营销之用

1. 如何将数据与企业营销相融合

1) 数据采集和准备

2) 利用优秀的数据挖掘平台

3) 营销运作和大数据的深度结合

4) 大数据营销下对销售人人员的技能要求

2. 基于关键指标的分析方法

1) 经营过程中的关键指标

2) 案例思考：有效分析市场数据

3) 基于绩效考核指标的传统分析的缺陷

4) 结合KPI和管理理念分析营销状况

3. 时间序列分析方法

1) 时间序列分析法的4个着力点

2) 时间序列分析法的具体方法

3) 趋势如何分析

4. 神经网络算法在数据分析的应用

5. 大数据挖掘方法之推荐算法

1) 推荐的常用算法与关键思想

2) 推荐电商的应用案例

6. 大数据挖掘方法之分类法

1) 分析客户细分场景，增加客户密度

2) 客户细分在线上线下精细化营销中心的应用

7. 商业预测技术

1) 商业预测的方法

2) 商业预测的基本流程

第七讲 大数据营销之技

1. 人-货-场的数据指标库

2. 快速建立实用的数据表

3. 简单实用的三大分析方法

1) 对比分析

2) 细分分析

3) 转化分析

4. 销售收据分析模型

1) 销售数据主线分析

i. 整体销售分析

ii. 区域分析

iii. 产品线分析

iv. 价格体系分析

v. 销售数据总结及建议

2) 销售数据指标分解

i. 销售额/销量（按人/组）

ii. 区域布局

iii. 季节因素

iv. 其他影响因素

5. 销售漏斗预测方法

1) 销售漏斗的定义及标准

i. 什么是销售漏斗

ii. 什么是客户拓展

iii. 什么是客户线索

iv. 进入销售漏斗需要满足的4个条件

v. 销售漏斗的4中状态

2) 销售漏斗1+2预测原则

i. 月承诺原则

ii. 周承诺原则

3) 销售漏斗预测标准

i. 预测盘点时间点的确定

ii. 连续三个月承诺预测时间