北京市场营销培训课件

为什么一线品牌的终端市场表现如此显著？为什么一线品牌的市场策略规划能够100%执行到位？为什么一线品牌的生意年年在高速增长？如何应对竞争对手的大力度促销？如何提升单店产出？如何挖掘终端市场的生意机会点？

面对日益竞争激烈的终端市场，如何找到业绩增长的机会点？这是每家企业营销部门面临的问题点。结合在终端市场中实际遇到的问题和一线品牌的营销实战案例，将终端市场提升业绩的方法分解成5个步骤，对每个步骤进行了实战化的讲解，并将终端店内4指标和8要素进行拆解，为学员的终端市场日常管理工作提供了具有指导意义的参考，提升终端生意业绩。

1、了解国际贸易的营销方式，掌握加工贸易、补偿贸易、定牌生产的运营和操作；

2、学习了解国际市场营销中的宏观环境影响和应对的策略，掌握欧盟市场的共性和差异分析；

3、掌握国际商务谈判与国际客户沟通策略与技巧，提升国际市场的运营和开发。

第 一部分：大数据实现精准营销

1、传统营销的困境与挑战

2、营销理论的变革（4P4CnPnC）

3、大数据引领传统营销

4、大数据在营销中的典型应用

5、大数据营销的基石：用户画像

6、客户生存周期中的大数据应用

第二部分：大数据基础—数据思维篇

1、大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维

2、大数据的本质

3、大数据四大核心价值

4、大数据价值落地的三个关键环节

第三部分：大数据精准营销—分析框架篇

1、数据分析简介

2、数据分析的六步曲

3、步骤1：明确目的--理清思路

4、步骤2：数据收集—理清思路

5、步骤3：数据预处理—寻找答案

6、步骤4：数据分析--寻找答案

7、步骤5：数据展示--观点表达

8、步骤6：报表撰写--观点表达

第四部分：用户行为分析—分析方法篇

1、大数据精准营销的前提：用户行为分析

2、数据分析方法的层次

3、统计分析基础

4、统计分析常用指标

5、基本分析方法及其适用场景

6、综合分析方法及其适用场景

7、最合适的分析方法才是硬道理。

第五部分：用户行为分析—分析思路篇

1、常用分析思路模型

2、用户行为分析（5W2H分析思路）

第六部分：影响因素分析—属性筛选篇

1、影响因素分析的常见方法

2、相关分析（衡量两数据型变量的线性相关性）

3、方差分析（衡量类别变量与数值变量间的相关性）

第七部分：产品销量预测—回归预测篇

1、销量预测与市场预测模型介绍

2、回归分析/回归预测

3、回归分析的基本原理

4、模型优化思路：寻找**回归拟合线

5、规划求解工具简介（自定义回归模型的工具）

6、自定义模型（如何利用规划求解进行自定义模型）

7、好模型都是优化出来的

第八部分：产品销量预测—时序预测篇

1、时间序列简介

2、时序预测常用模型

3、评估预测值的准确度指标

4、移动平均（MA）

5、指数平滑（ES）

6、温特斯季节预测模型

7、回归季节预测模型

8、ARIMA模型

9、新产品销量预测

第九部分：客户行为预测—分类预测篇

1、分类模型概述

2、常见分类预测模型

3、逻辑回归（LR）

4、分类决策树（DT）

5、人工神经网络（ANN）

第十部分：市场细分模型

1、市场细分的常用方法

2、聚类分析

3、客户细分与PCA分析法

第十一部分：客户价值分析

1、如何评价客户生命周期的价值

2、RFM模型（客户价值评估）

第十二部分：产品推荐模型

1、常用产品推荐模型

第十三部分：产品定价策略及**定价

1、常见的定价方法

2、产品定价的理论依据

3、如何评估需求曲线

4、如何做产品组合定价

5、如何做产品捆绑/套餐定价

6、非线性定价原理

7、阶梯定价策略

8、数量折扣定价策略

9、定价策略的评估与选择

10、航空公司的收益管理

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