營業(yè)廳經理的數據分析綜合能力提升培訓

  培訓講師:傅一航

講師背景:
傅一航,華為系大數據專家。傅一航,男,計算機軟件與理論碩士研究生(研究方向:數據挖掘、搜索引擎)。在華為工作十年,五篇國家專利,在華為工作期間獲得華為數項獎項,曾在英國、日本、荷蘭等國家做項目,對大數據有深入的研究。傅老師專注于大數據分析與 詳細>>

傅一航
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營業(yè)廳經理的數據分析綜合能力提升培訓詳細內容

營業(yè)廳經理的數據分析綜合能力提升培訓

【課程大綱】

**部分:認識數據分析

問題:數據分析是神馬?數據分析基本過程?

1、 數據分析面臨的常見問題

? 不知道分析什么(分析目的不明確)

? 不知道怎樣分析(缺少分析方法)

? 不知道收集什么樣的數據(業(yè)務理解不足)

? 分析完了然后呢(不了解分析過程)

? 看不懂數據表達的意思(數據解讀能力差)

? 擔心分析不夠全面(分析思路不系統(tǒng))

2、 認識數據分析

? 什么是數據分析

? 數據分析的三大作用

? 數據分析的三大層次

3、 數據分析需要什么樣的能力

? 懂業(yè)務、懂分析、懂工具、懂呈現

4、 大數據應用的四層結構

? 數據基礎層、數據模型層、業(yè)務模型層、業(yè)務應用層

5、 數據分析與挖掘在企業(yè)中的應用


第二部分:數據分析基本過程

1、 數據分析的六步曲

2、 步驟1:明確目的--理清思路

? 先有數據還是先有問題?

? 確定分析目的

? 確定分析思路

3、 步驟2:數據收集—理清思路

? 明確收集數據范圍

? 確定收集來源

? 確定收集方法

演練:Excel數據導入練習

4、 步驟3:數據預處理—尋找答案

? 數據清洗、轉化、提取、計算

? 數據質量評估

演練:Excel數據預處理練習

5、 步驟4:數據分析--尋找答案

? 選擇合適的分析方法

? 構建合適的分析模型

? 選擇易用的分析工具

6、 步驟5:數據展示--觀點表達

? 選擇合適的可視化工具

? 選擇恰當的圖表

7、 步驟6:報表撰寫--觀點表達

? 選擇報告種類

? 完整的報告結構

8、 數據分析的三大誤區(qū)

演練:終端營銷項目過程討論


第三部分:數據分析方法篇

問題:數據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、 數據分析的三層次

? 統(tǒng)計分析(對比/分組/結構/趨勢/…)

? 數據分析(相關/方差/驗證/回歸/時序/…)

? 數據挖掘(聚類/分類/關聯/RFM模型/…)

2、 統(tǒng)計分析常用指標

? 計數、求和、百分比(增跌幅)

? 集中程度:均值、中位數、眾數

? 離散程度:極差、方差/標準差

? 分布形態(tài):偏度、峰度

3、 學會使用透視表(數據統(tǒng)計的利器)

? 分類匯總

? 交叉表(二維、多維)

演練:數據統(tǒng)計利器(透視表)

4、 典型統(tǒng)計分析方法及其適用場景

? 對比分析

演練:分類統(tǒng)計

? 分組分析

演練:科學排班與客流時間分布分析(呼叫中心)

? 結構分析

? 趨勢分析

? 交叉分析(兩維分析)

演練:用戶性別與地域分布分析

5、 綜合數據分析方法

? 多維數據分析(綜合評價法)

演練:人才選拔評價分析(HR)

案例:南京丈母娘選女婿分析表格

? 財務數據分析(杜邦分析法)

演練:服務水平提升分析(呼叫中心)

? 流失率與轉化率分析(漏斗分析法)

演練:終端銷售流程分析(營業(yè)廳)

? 產品策略分析(象限圖分析法)

演練:工作安排、波士頓產品矩陣

6、 **合適的分析方法才是硬道理。


第四部分:解讀數據分析結果

問題:數據多,看不明白,不知道從何處看出業(yè)務問題?

1、 數據分析的目的

? 發(fā)現業(yè)務規(guī)律

? 發(fā)現業(yè)務異常

? 尋找業(yè)務策略

2、 對比分析及業(yè)務策略

? 看差距,補短板

? 看極值,評優(yōu)劣

? 看異常,找原因

3、 結構分析及業(yè)務策略

? 看占比,聚焦重點

? 看失衡,優(yōu)化結構

4、 趨勢分析及業(yè)務策略

? 看變化,說趨勢

? 看峰谷,找規(guī)律

? 看異常,找原因

5、 解讀要符合業(yè)務邏輯


第五部分:營業(yè)廳的數據分析篇

問題:營業(yè)廳有哪些關鍵數據,如何開展分析?

1、 營業(yè)廳的關鍵數據

? 營業(yè)廳有哪些關鍵數據

? 營業(yè)廳關注什么樣的數據分析

2、 營業(yè)廳的工單分析

? 整體工單分析(你的工作量飽和嗎)

? 工單結構分析(讓你聚焦重點工作)

3、 營業(yè)廳的客流分析

? 每日客流趨勢分析、峰谷分析(讓你的排班更科學)

? 客流與平均處理時間分析(讓你的人員配置更合理)

4、 營業(yè)廳的終端分析

? 終端銷量趨勢分析(發(fā)現銷量變化的秘密)

? 終端價格區(qū)間走勢分析(讓你了解客戶層次)

? 終端暢銷機型分析(讓你更明白客戶的終端偏好)

? 終端客戶匹配分析(讓你的推薦更精準)

5、 營業(yè)廳的客戶分析(讓你更了解你的客戶)

? 哪些客戶喜歡來營業(yè)廳,哪些客戶從來不來?

? 客戶分類分析(客戶特征分析)

? 客戶喜歡使用哪些套餐(套餐使用分析)

? 客戶喜歡使用什么話費類型(消費特征分析)

? 客戶的流量使用分析(流量套餐分析)

案例討論:客戶滿意度分析

6、 營業(yè)廳數據分析小結


第六部分:數據分析思路篇

問題:數據分析思路是怎樣的?如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?

1、 數據分析的思想

? 從KPI指標開始

? 從營銷/管理模型開始

案例:呼叫中心如何提升服務水平

2、 常用分析思路模型

3、 企業(yè)外部環(huán)境分析(PEST分析法)

案例:電信行業(yè)情況分析

4、 用戶消費行為分析(5W2H分析法)

案例:用戶消費行為分析(5W2H)

5、 公司整體經營情況分析(4P營銷理論)

6、 業(yè)務問題專題分析(邏輯樹分析法)

7、 用戶使用行為研究(用戶使用行為分析法)

案例:終端銷售流程分析


第七部分:圖表呈現篇

問題:如何讓你的分析結果更直觀易懂?如何讓數據“慧”說話?

1、 圖表類型與作用

2、 常用圖形及適用場景

3、 常用圖形

? 柱狀圖(對比分析)

? 條形圖(對比分析)

? 折線圖(數據趨勢分析)

? 餅圖(產品組成分析)

? 雷達圖(多重數據比較)

演練:圖形繪制

4、 復雜圖形

? 平均線圖(對比分析)

? 雙坐標圖(不同量綱呈現)

? 對稱條形圖(對比)

? 瀑布圖(成本、收益構成分析)

? 漏斗圖(用戶轉化率分析)

? 散點圖/氣泡圖(用戶、產品分類分析)

? 帕累托圖/柏拉圖(主要根因分析)

演練:圖形繪制

5、 動態(tài)圖表畫法技巧

6、 圖表美化原則

? 簡約

? 整潔

? 對比/突出

7、 表格呈現

8、 優(yōu)秀圖表示例解析

9、 常見的可視化工具


第八部分:分析報告撰寫

問題:如何讓你的分析報告顯得更專業(yè)?

1、 分析報告的種類與作用

2、 報告的結構

3、 報告命名的要求

4、 報告的目錄結構

5、 前言

6、 正文

7、 結論與建議

8、 優(yōu)秀報告展現與解析

案例:營業(yè)時間調整專題報告


第九部分:數據分析實戰(zhàn)篇(中級)

1、 常用數據分析工具

? 常用數據分析EXCEL

? 專業(yè)數據分析SPSS

2、 EXCEL數據分析功能介紹

? 模擬分析

? 規(guī)劃求解

? 數據分析工具庫

3、 描述統(tǒng)計(對數據的簡單描述)

問題:如何更好地描述數據?如何衡量集中程度、離散程度?

? 描述統(tǒng)計內容

案例:均值、范圍/方差計算?如何理解?

? 直方圖/柏拉圖

問題:如何評估銷量數據的分布情況?

案例:客服中心如何排班更合理?

4、 相關分析(衡量變量間的的相關性)

問題:營銷費用會影響銷售額嗎?影響程度大嗎?

? 什么是相關關系

? 相關系數:衡量相關程度的指標

? 相關分析的過程

? 相關分析應用場景

演練:體重與腰圍的關系

演練:營銷費用與銷售額的關系

案例:香港酒樓與報考廳的相關關系

5、 方差分析

問題:哪些才是影響銷量的關鍵因素?

? 方差分析解決什么問題

? 方差分析種類:單因素/雙因素可重復/雙因素無重復

? 方差分析的應用場景

? 如何解決方差分析結果

演練:終端擺放位置與終端銷量有關嗎?(單因素方差分析)

演練:時間、區(qū)域是否是影響終端銷量的關鍵因素(雙因素無重復方差分析)

演練:廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎(雙因素可重復)

案例:2015年大學生工資與父母職業(yè)的關系

案例:洗手與嬰兒存活率的關系

6、 回歸分析(預測)

問題:如何預測未來的銷售量(定量分析)?

? 回歸分析的基本原理

? 回歸分析的作用

? 回歸分析的種類(一元/多元、線性/曲線)

? 回歸分析的方法及分析結果解讀

演練:推廣費用、辦公費用與銷售額的關系

? 回歸分析(帶分類變量)

演練:工齡、性別與終端銷量的關系(人員結構分析)

演練:產品銷量的季節(jié)性變化

7、 時序分析(預測)

問題:隨著時間變化,未來的銷量變化趨勢如何?

? 時序分析的應用場景(基于時間的變化規(guī)律)

? 移動平均的預測原理

? 指數平滑的預測原理

案例:終端銷量數據分析與預測


結束:課程總結與問題答疑。

 

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