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市場調研與數據分析

主講老師: 韓迎娣 韓迎娣

主講師資:韓迎娣

課時安排: 1天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 課程將以市場調研與數據分析切入點,還原金融環境中的實際案例,幫助學員理解市場調研的目的是什么?如何避免進入調研的數據陷阱?市場調研的五大維度、三種方法分別是什么?數據分析方法、預處理和建模是怎樣?如何通過數據洞察來分析銀行渠道轉型的特點及趨勢?使學員學之解惑,學之能用。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
更新時間: 2022-11-18 12:10

【課程背景】

    現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,同時也會釋放出龐大的數據能量,市場營銷則是在這樣的數據環境中,要先分析市場環境,就是分析宏微觀環境,決定是否進入市場,再進行市場調研,隨后對用戶的行為分析,在進行市場細分,選擇目標市場。在這樣的過程中,既有依據數據來產生的分析結果,也容易進入數據陷阱,而數據分析、建模與數據洞察來幫助我們隨時可清晰了解產品應用狀態,用戶的體驗與場景需求。

    課程將以市場調研與數據分析切入點,還原金融環境中的實際案例,幫助學員理解市場調研的目的是什么?如何避免進入調研的數據陷阱?市場調研的五大維度、三種方法分別是什么?數據分析方法、預處理和建模是怎樣?如何通過數據洞察來分析銀行渠道轉型的特點及趨勢?使學員學之解惑,學之能用。

 

【課程收益】

?  思維創新的技術路徑、市場調研目的、市場調研的數據陷阱

?  調研的用戶無意識感知偏誤、市場調研存在的虛假與低效信息

?  市場調研的五大維度、三種方法和容易混淆三種誤差

?  市場調研分析報告、市場調研失效的7個因素

?  數據分析意識、數據分析方法、數據預處理、特征分析、算法建模

?  數據表達、統計分析方法、數據分析洞察銀行渠道轉型特征

 

【課程特色】干貨,沒有廢話;科學,邏輯清晰;實戰,學之能用;投入,案例精彩

【課程對象】產品研發團隊、產品經理、產品需求調研團隊、營銷、營銷分析、運營

【課程時間】6小時

 

【課程大綱】


一、市場調研目的與用戶認知

1、思維創新技術路徑

2、市場調研的目的

?  調研目的

?  調研對象

?  需要收集的數據

?  需要達成的效果

3、市場調研的數據陷阱

4、用戶存在無意識的感知偏誤

5、用戶觀念跟不上創新

6、從眾心理導致虛假信息

7、維護形象導致虛假信息

8、思維錨定導致低效信息

9、廣告干擾導致低效信息

案例:


二、市場調研方法與失效因素

1、調研的五大維度

?   網點周邊商業

?   網點周邊社區

?   網點周邊用戶

?   競爭對手

?   合作單位

2、調研的三種方法

?   實地調研

?   文案調研

?   特殊調研

3、市場調研中容易混淆的3種誤差

?  固有誤差

?  隨機誤差

?  主觀誤差

4、如何整理市場調研數據

5、市場調研分析報告

?  整個大市場分析

?  整體市場下的細分市場分析

?  典型產品分析

?  新機會

?  風險

6、致使市場調研失效的7個因素

?  某些消費者有“隱形需求”

?  調研的時間太遠,不具備結論

?  霍桑效應

?  偏見與歧視

?  沉迷市場機會和體量導致市研失效

?  消費者是自我的導致市研失效

?  消費者難以場景化導致市研失效

案例:


三、數據分析與數據洞察銀行

1、數據分析意識

?  對比關系

?  看趨勢

?  重點數據

2、數據分析方法

?  對比分析法

?  結構分析法

?  交叉分析法

?  分組分析法

?  漏斗分析法

?  杜邦分析法

?  矩陣關聯分析法

3、數據分析報告對產品研發的影響

4、數據預處理

5、特征分析

6、算法建模

?  線性回歸

?  聚類

?  分類

7、數據表達

?  分布數據可視化

?  分類數據可視化

?  線性關系數據可視化

8、數據挖掘

9、統計分析方法

?  集中趨勢

?  離散程度

?  相關程度

?  參數估計

?  假設檢驗

10、數據分析洞察金融產品需求

11、數據分析洞察銀行渠道轉型特征

?  生態圈客戶經營

?  新型渠道不斷涌現

?  產品服務場景化與體驗化

12、數據分析洞察銀行渠道數字化轉型趨勢

?  智慧協同的渠道服務

?  泛金融化的渠道場景

?  原子化的渠道功能

?  浸入式的渠道體驗

 
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