市場調(diào)研與數(shù)據(jù)分析

【課程背景】

    現(xiàn)在的社會是一個高速發(fā)展的社會，科技發(fā)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(shù)據(jù)能量，市場營銷則是在這樣的數(shù)據(jù)環(huán)境中，要先分析市場環(huán)境，就是分析宏微觀環(huán)境，決定是否進入市場，再進行市場調(diào)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(jù)數(shù)據(jù)來產(chǎn)生的分析結(jié)果，也容易進入數(shù)據(jù)陷阱，而數(shù)據(jù)分析、建模與數(shù)據(jù)洞察來幫助我們隨時可清晰了解產(chǎn)品應(yīng)用狀態(tài)，用戶的體驗與場景需求。

    課程將以市場調(diào)研與數(shù)據(jù)分析切入點，還原金融環(huán)境中的實際案例，幫助學員理解市場調(diào)研的目的是什么？如何避免進入調(diào)研的數(shù)據(jù)陷阱？市場調(diào)研的五大維度、三種方法分別是什么？數(shù)據(jù)分析方法、預(yù)處理和建模是怎樣？如何通過數(shù)據(jù)洞察來分析銀行渠道轉(zhuǎn)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(chuàng)新的技術(shù)路徑、市場調(diào)研目的、市場調(diào)研的數(shù)據(jù)陷阱

?  調(diào)研的用戶無意識感知偏誤、市場調(diào)研存在的虛假與低效信息

?  市場調(diào)研的五大維度、三種方法和容易混淆三種誤差

?  市場調(diào)研分析報告、市場調(diào)研失效的7個因素

?  數(shù)據(jù)分析意識、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征分析、算法建模

?  數(shù)據(jù)表達、統(tǒng)計分析方法、數(shù)據(jù)分析洞察銀行渠道轉(zhuǎn)型特征

【課程特色】干貨，沒有廢話；科學，邏輯清晰；實戰(zhàn)，學之能用；投入，案例精彩

【課程對象】產(chǎn)品研發(fā)團隊、產(chǎn)品經(jīng)理、產(chǎn)品需求調(diào)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(diào)研目的與用戶認知

1、思維創(chuàng)新技術(shù)路徑

2、市場調(diào)研的目的

?  調(diào)研目的

?  調(diào)研對象

?  需要收集的數(shù)據(jù)

?  需要達成的效果

3、市場調(diào)研的數(shù)據(jù)陷阱

4、用戶存在無意識的感知偏誤

5、用戶觀念跟不上創(chuàng)新

6、從眾心理導(dǎo)致虛假信息

7、維護形象導(dǎo)致虛假信息

8、思維錨定導(dǎo)致低效信息

9、廣告干擾導(dǎo)致低效信息

案例：

二、市場調(diào)研方法與失效因素

1、調(diào)研的五大維度

?   網(wǎng)點周邊商業(yè)

?   網(wǎng)點周邊社區(qū)

?   網(wǎng)點周邊用戶

?   競爭對手

?   合作單位

2、調(diào)研的三種方法

?   實地調(diào)研

?   文案調(diào)研

?   特殊調(diào)研

3、市場調(diào)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(diào)研數(shù)據(jù)

5、市場調(diào)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(chǎn)品分析

?  新機會

?  風險

6、致使市場調(diào)研失效的7個因素

?  某些消費者有“隱形需求”

?  調(diào)研的時間太遠，不具備結(jié)論

?  霍桑效應(yīng)

?  偏見與歧視

?  沉迷市場機會和體量導(dǎo)致市研失效

?  消費者是自我的導(dǎo)致市研失效

?  消費者難以場景化導(dǎo)致市研失效

案例：

三、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)洞察銀行

1、數(shù)據(jù)分析意識

?  對比關(guān)系

?  看趨勢

?  重點數(shù)據(jù)

2、數(shù)據(jù)分析方法

?  對比分析法

?  結(jié)構(gòu)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(guān)聯(lián)分析法

3、數(shù)據(jù)分析報告對產(chǎn)品研發(fā)的影響

4、數(shù)據(jù)預(yù)處理

5、特征分析

6、算法建模

?  線性回歸

?  聚類

?  分類

7、數(shù)據(jù)表達

?  分布數(shù)據(jù)可視化

?  分類數(shù)據(jù)可視化

?  線性關(guān)系數(shù)據(jù)可視化

8、數(shù)據(jù)挖掘

9、統(tǒng)計分析方法

?  集中趨勢

?  離散程度

?  相關(guān)程度

?  參數(shù)估計

?  假設(shè)檢驗

10、數(shù)據(jù)分析洞察金融產(chǎn)品需求

11、數(shù)據(jù)分析洞察銀行渠道轉(zhuǎn)型特征

?  生態(tài)圈客戶經(jīng)營

?  新型渠道不斷涌現(xiàn)

?  產(chǎn)品服務(wù)場景化與體驗化

12、數(shù)據(jù)分析洞察銀行渠道數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢

?  智慧協(xié)同的渠道服務(wù)

?  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