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营销数据模型权威发布_数据分析十大模型(2024年11月精准访谈)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

营销数据模型

微软CRM培训大纲𐟔劦ƒ𓨦深入了解微软Dynamics 365 CRM吗？这里有一份全面的培训课程大纲，助你一臂之力！基础概念与系统概述 𐟌 Dynamics CRM简介：了解Dynamics CRM的发展历程、市场地位、应用场景及与其他CRM系统的优势比较。系统架构与功能模块：探索Dynamics CRM的系统架构，包括前端界面、后端数据库和中间件等组成部分。详细介绍销售管理、营销管理、客户服务管理、现场服务管理等功能模块及其协同工作方式。用户界面与导航：熟悉Dynamics CRM的用户界面，掌握菜单、工具栏、快捷方式等操作元素。学习如何在系统中高效导航，快速找到所需的功能和信息。数据管理与实体操作 𐟓Š 数据模型与实体关系：深入讲解Dynamics CRM的数据模型，包括实体的定义、属性、关系类型（1:1、1:N、N:N）等。帮助你理解如何根据业务需求构建合理的数据模型，确保数据的准确性和完整性。数据录入与编辑：学习如何在Dynamics CRM中录入、编辑和更新客户信息、销售机会、服务请求等各种数据。介绍数据验证规则和数据质量控制方法，以提高数据的可靠性。数据查询与筛选：掌握Dynamics CRM的查询功能，包括简单查询和高级查询。学习如何设置查询条件、筛选数据，以及如何保存和共享查询结果，以便快速获取所需的信息。业务流程与工作流 𐟚€ 业务流程设计：介绍业务流程设计的基本原则和方法，帮助你根据企业的业务需求，在Dynamics CRM中设计和优化销售流程、服务流程、审批流程等。讲解如何使用流程图工具进行流程建模和可视化展示。工作流自动化：学习如何使用Dynamics CRM的工作流功能，实现业务流程的自动化。包括创建工作流规则、设置触发条件、定义操作步骤等，以提高工作效率和业务流程的执行准确性。工作流监控与管理：掌握如何监控和管理工作流的运行状态，及时处理工作流中的异常情况。介绍工作流的版本控制和升级方法，确保工作流的稳定性和可靠性。报表与数据分析 𐟓ˆ 报表设计与创建：讲解Dynamics CRM的报表设计工具和方法，学习如何创建各种类型的报表，如列表报表、图表报表、交叉报表等。介绍报表的布局、格式设置、数据来源等，以满足企业不同层次的报表需求。数据分析与可视化：掌握如何使用Dynamics CRM的数据分析功能，对客户数据、销售数据、服务数据等进行深入分析。介绍各种可视化工具和方法，帮助你更好地理解数据，做出更明智的决策。通过这份全面的培训课程，你将能够全面掌握微软Dynamics 365 CRM的核心功能和最佳实践，为企业带来更大的价值。

火山引擎数据飞轮携手美宜佳探索拓店营销新思路在刚刚过去的3月，美宜佳又交出了门店增长的高分答卷。最新数据显示，美宜佳在全国的连锁店数已经超过35000家，每年净增3000-4000家店，月均服务顾客超2亿人次；同时，在中国连锁经营协会(CCFA)近日发布的《2023中国便利店TOP100》中，美宜佳已经连续两年蝉联榜首，成为中国门店数量最多的便利店品牌。 “扩张一定不是盲目的”，美宜佳控股有限公司数据IT运营总监陈秋明表示，“每一家便利店的新开，都需要经过充分的数据调研分析，从市场的供需关系出发，以保障它能够获得持续有效的成长。” 以门店选址场景为例，过去的门店选址强依赖于数字地图内容、导航和位置服务解决方案提供商，以及传统调研机构，数据输入和使用都由第三方公司完成，再由第三方公司向美宜佳输出可供参考的选址方案；但基于算法模型能力，美宜佳现在可以全程获悉并参与到数据洞察过程，在缩短数据分析链路的基础上，还能不断优化算法，形成可供后期重复使用的模型能力。为了能更好地从消费者视角探索便利店成长新机会，美宜佳在去年和火山引擎数智平台VeDI达成合作。在本次合作探索中，火山引擎数智平台将聚焦美宜佳门店成长全链路业务场景，输出企业数智化升级新模式“数据飞轮”的业务应用层解决方案，包括客户数据平台VeCDP、增长营销平台GMP。以持续关注门店成长健康为例，针对已经营业中的门店，美宜佳能通过VeCDP的产品能力，抽取现有「优质」门店的特征数据，完成对「优质门店」的画像模型训练，这套模型可以帮助美宜佳更好更快地完成对现有门店健康度的洞察和对应运营策略的设计。而在针对会员的精准营销场景中，美宜佳可以通过VeCDP+GMP的产品组合，充分洞察会员需求并匹配对应的营销活动，给予会员实实在在的优惠，提升会员复购意愿。 “让消费者满意、让消费者便利，是美宜佳从数据基础建设到业务敏捷应用的目标之一。”陈秋明说道，如今火山引擎数据飞轮模式正在嵌入美宜佳数智化升级的整体进程中，帮助美宜佳降低数据消费门槛，提升数据使用效率，“未来，我们还将和火山引擎数智平台探索更多合作机会。” #美宜佳# #美宜佳便利店#

如何进行需求预测：一步步指南 𐟓ˆ 1. 𐟓Š 数据收集首先，你需要收集与需求相关的历史数据。这可能包括销售记录、市场趋势、客户反馈和库存水平等。确保数据的完整性和一致性是关键。 2. 𐟧𜠦•𐦍…洗与准备接下来，清洗数据以去除异常值、缺失值和重复数据。将数据转换为适合分析的格式，确保它们的质量和一致性。 3. 𐟎€‰择预测方法根据数据的特点和业务需求，选择合适的预测方法。常用的方法包括：时间序列分析：如移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。因果模型：如回归分析，考虑影响需求的外部因素。机器学习方法：如随机森林、支持向量机、神经网络等。 4. 𐟏—️ 建立预测模型使用选定的方法建立预测模型。这一步可能需要多次尝试不同的模型和参数设置，以找到最适合的数据模型。 5. 𐟓Š 评估模型使用部分历史数据验证模型的准确性。常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均绝对误差（MAE）、均绝对百分比误差（MAPE）等。 6. 𐟔🛨ጩΩ𕋠 使用经过验证的模型对未来的需求进行预测。生成的预测结果可以帮助企业制定生产计划、库存管理策略和营销计划等。 7. ⚙️ 持续监控与调整需求预测不是一次性的过程。需要持续监控实际需求与预测值之间的差异，并根据新的数据和市场变化对模型进行调整和优化。

生成式AI在三大领域的应用与影响 𐟒𜠩‡‘融领域：AI通过构建数据模型，在金融领域发挥着重要作用。它可以帮助金融机构进行风险评估、投资预测和防范欺诈。此外，AI还能自动化许多交易操作，显著提高效率。 𐟏堥Œ𛧖—领域：AI在医疗领域的应用也日益广泛。它能够帮助医生更快、更准确地进行诊断，甚至在药物研发和基因分析方面也有重大贡献。例如，AI生成的分子模型已经加速了新药的研发进程。 𐟏�ˆ𖩀 业和零售：生成式AI在制造业和零售业中也有广泛应用。它可以帮助优化供应链管理、库存预测和个性化营销，使生产和销售流程更加智能化和自动化。

【AI+，浪潮信息先用先行】良好的数据管理能力让浪潮信息在AI应用方面先行先试，也走在了业界前列。业务数据是制约企业AI应用的主要因素，基础大模型通常采用互联网数据、出版物等公开数据进行训练，在面对企业具体应用需求时会出现领域知识局限、复杂决策处理能力不足等问题，这些问题只能用业务数据进行强化、微调才能解决。完善的数据管理能力带来海量业务数据的积累，让浪潮信息很好的跨过了数据门槛。浪潮信息开发了国内首个开源的千亿参数大模型“源”2.0，用研发、生产、客服、营销等业务领域积累的数据对源2.0大模型强化训练后，成功开发了智能编程助手、智能投标助手、智能客服、故障智能诊断等一系列高效AI工具，实现了业务效率的大幅提升。例如，故障智能诊断系统使用了100万+诊断实例、数百万台服务器的运维数据训练而成，对一台服务器进行故障诊断和问题定位，过程仅需30秒，准确率超过85%，其中硬盘、内存等主要部件准确率可达90%以上。

10分钟搞懂RFM模型，营销必备神器！嘿，朋友们！今天我要跟你们聊聊一个超级实用的分析工具——RFM模型。这个模型在客户关系管理（CRM）领域可是大名鼎鼎的，特别是在精准营销方面，简直是神助攻！那么，什么是RFM模型呢？让我来给你们详细讲讲。 RFM模型是什么？ RFM模型是通过分析客户的三个关键指标来评估客户价值和潜在营销价值的一种工具。这三个指标分别是：最近一次购买时间（Recency, R）：客户最后一次购买到现在的时间间隔。时间越短，说明客户越活跃，可能对品牌更忠诚。购买频率（Frequency, F）：客户在一定时间内的购买次数。频率越高，说明客户对品牌的忠诚度和满意度可能越高。购买金额（Monetary, M）：客户在一定时间内为品牌带来的总收入。金额越大，说明客户的经济价值越高。案例分析举个例子吧，假设我们有一个商铺，最近一年的数据告诉我们：最近一次消费时间间隔（天）：平均是46.77天，但有些客户已经超过一年没来消费了。消费频率：平均是55.28次，但有些客户几乎每个月都来。消费金额：平均是10720元，但有些客户一次消费就上万了。如何操作RFM模型？数据收集：首先，你得收集客户的购买历史数据，包括购买日期、次数和金额。计算RFM指标：根据这些数据，计算每个客户的R、F、M值。客户分类：然后，根据RFM得分，把客户分成不同的群体，比如高价值客户、需要关注的客户、低价值客户等。制定策略：针对不同群体，设计个性化的营销和服务策略。实施与监控：最后，执行这些策略，并持续监控RFM指标的变化，看看策略效果如何，并进行调整。案例操作步骤导入数据：打开SPSSPRO，选择“我的数据”，然后上传你的数据文件。选择分析：选择“客户价值划分(RFM)”分析项目。设置参数：输入R、F、M的数据格式，并进行相关设置。开始分析：点击“开始分析”，等待结果出来。结果解读描述性统计：输出结果的描述性统计量，包括平均差、方差等。得分分布图：以可视化的形式展示RFM分值的分布情况。类别分布表和图：展示不同类别的客户分布情况。小结通过RFM模型，你可以清晰地看到客户的价值和潜在营销价值，从而制定更有效的营销策略。希望这篇文章能帮到你，让你在客户关系管理中如鱼得水！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦！𐟓退

华威大学商业分析专业全解析及辅导课程嘿，大家好！今天咱们来聊聊华威大学的商业分析专业，这可是在当今数据驱动的商业环境中非常吃香的一个领域哦~ 𐟓š 课程概述商业分析专业涵盖了数据分析基础、数据可视化、统计分析、机器学习、预测分析、运营分析、市场分析以及战略决策支持等多个核心领域。简单来说，就是学生要学习如何收集、清理和整理大量的商业数据，运用统计学和机器学习算法进行深入分析，发现数据中的模式、趋势和关联。然后通过数据可视化工具将复杂的数据转化为直观的图表和图形，便于理解和沟通。在统计分析方面，学生需要掌握假设检验、回归分析等方法，评估数据的可靠性和有效性。机器学习技术则帮助学生构建预测模型，预测市场趋势、客户行为和业务绩效。运营分析帮助企业优化生产流程、提高效率和降低成本。市场分析则聚焦于了解消费者需求、竞争对手动态和市场趋势，为企业的市场营销策略提供支持。战略决策支持课程则培养学生运用数据分析结果为企业高层提供战略建议的能力。 𐟔 学习难点这个专业对学生的数学、统计学和计算机科学基础要求很高。理解和应用复杂的数据分析算法和机器学习模型需要很强的编程能力和数学推导能力。处理大规模数据需要掌握高效的数据处理技术和工具，同时要确保数据的质量和准确性。将数据分析结果转化为实际的商业建议还需要学生具备良好的沟通和商业理解能力。此外，商业分析领域不断发展，新的技术和方法不断涌现，学生需要保持学习的热情和敏锐度，及时掌握最新的知识和技能。 𐟔堧ƒ�訾…导课程（部分） BA90001 - 数据分析基础与工具 BA90002 - 数据可视化与沟通 BA90003 - 统计分析与应用 BA90004 - 机器学习与预测分析 BA90005 - 运营分析与优化 BA90006 - 市场分析与消费者洞察 BA90007 - 战略决策支持与数据分析 BA90008 - 大数据管理与处理 BA90009 - 商业分析项目实践 BA90010 - 商业分析前沿技术与趋势 ✅ 其他可辅导专业商科、艺术、历史、哲学、人力资源、管理学、法学、公共关系、计算机、工程学、建筑学、土木、护理学、地质材料、物理学、生物化学找对方法才是好成绩的秘诀！有任何课程问题都可以随时咨询哦~ 𐟓š✨

‌公司运营数据主要包括财务数据、市场数据、客户数据、产品数据、研发数据、人力资源数据、财务数据、生管数据、生产数据、质量数据、工艺数据等方面。‌‌ 具体数据指标，如‌财务数据‌：包括收入、支出、现金流、资产负债表以及利润率等，反映企业的盈利能力、偿债能力和资金流动性；‌客户数据‌：包括客户画像、购买行为、需求偏好、客户满意度和客户忠诚度等，帮助了解客户需求和偏好，预测市场趋势，制定营销策略；‌人力资源数据‌：包括员工结构、绩效、培训和满意度等，帮助了解员工工作状态和效率，发现人才资源，提高员工满意度和降低人才流失率；‌市场数据‌：包括市场趋势、需求、份额和竞争对手情况等，帮助企业了解市场变化趋势和竞争对手情况，制定合理的市场策略；‌竞争数据‌：包括竞争对手的产品、价格、销售渠道和营销策略等，帮助企业了解竞争对手的竞争优势和市场定位，制定合理的竞争策略；产品数据‌：平均生命周期、LTV生命周期价值（LTV）和每日注册并登陆的用户数（DNU）等，衡量产品和运营指标等。 ‌数据分析模型‌：包括事件分析、属性分析、渠道分析、留存分析、归因分析、热图分析、分布分析、间隔分析、路径分析和漏斗分析等，帮助企业和内部运营人员低门槛、高效率地快速落地数据运营。这些数据在公司运营中起着至关重要的作用，帮助企业做出明智的决策，优化流程，发现问题，制定策略，以及提高管理绩效。

文科生别卷专业了，学这些技能更实用！大家好，我是你们的前辈，曾在互联网大厂实习一年，后来在外企工作四年，成功升为经理，奖金翻倍。现在，我作为导师带人，真心建议文科生们多学点技能，打破信息差，别老是在专业上卷来卷去。数据分析：让你的工作更高效 𐟓Š 文科生的高薪岗位，比如产品运营、市场营销，基本都要求有数据分析能力。掌握以下两点，80%的情况都能应对：常用函数：像sumif、vlookup这些基础函数一定要会。数据透视表：这个工具能帮你快速整理和分析数据。推荐资源：拉小登excel：大胡子讲课，趣味满满。王佩丰讲excel：学完之后，基本的函数用法都能掌握。 Presentation：让你的汇报更专业 𐟓ˆ 无论是转正汇报、季度汇报还是升职汇报，presentation贯穿了整个职业生涯。以下几个逻辑框架，百试百灵： SCQA结构：适合复杂的项目汇报。金字塔原理结构：适合层层递进的汇报。时间轴结构：适合按时间线展示的项目。 GROW结构：适合个人成长类汇报。 AIDE营销模型：适合市场营销类汇报。推荐资源：图标iconfont：让你的PPT更美观。模版islide：省时省力，直接套用。教程旁门左道PPT：教你各种高级技巧。英语+：让你的职场选择更多 𐟌 文科生们，大学期间不知道干什么？那就去学英语吧！因为：英语+市场=外企市场/海外运营/咨询行业英语+法学=涉外法务/法律翻译英语+财经=外企财务/四大审计推荐资源：听力Daily English Dictation：Coach Shane的课，实用。语法英语的平行世界：让你重新认识语法。写作顾家北：教你如何写好英语作文。看尚雯婕直播：学习她的英语学习方法。简历包装：让你在秋招中脱颖而出 𐟓 秋招在即，简历包装适当注水是必要的。牢记STAR法则：项目背景：在什么背景下，什么原因创立该项目（如增加收入）。项目目标：预计达成什么效果（数字描述）。行动：个人角色及贡献，负责什么板块，达成什么目标（用数据＋量化＋专业词汇描述，可夸大！）。结果：项目取得什么成绩，复盘哪些做的好哪些做的不好，哪些方面还有进步空间。推荐资源： 36氪：互联网、新能源等行业研报。艾瑞：电子信息领域行业报告。麦肯锡：消费行业研报。希望这些建议能帮到你们，别再在专业上卷来卷去了，学点实用的技能，未来的路会更宽！

𐟓Š大数据分析必备模型𐟔 𐟎年⧴⥤禕𐦍„世界，离不开强大的数据分析模型。以下是你在数据分析旅程中不可或缺的模型推荐： 1️⃣ 环境分析：运用PEST模型，洞察市场大环境。 2️⃣ 机会与挑战：通过SWOT分析，把握企业机遇与挑战。 3️⃣ 营销策略：4P营销理论助你制定精准营销策略。 4️⃣ 企业管理：5W2H模型，提升企业管理效率。 5️⃣ 问题解决：逻辑树模型，化繁为简，直击问题核心。 6️⃣ 绩效管理：鱼骨图分析，优化企业绩效。 7️⃣ 用户增长：AARRR模型，揭示用户增长秘诀。 8️⃣ 用户价值：RFM模型，精准评估用户价值。 𐟒ᨿ˜有更多模型等你来探索，如购买行为分析的购物篮模型、企业战略规划的GE矩阵等。这些模型将助你在大数据的海洋中乘风破浪，洞悉市场动态，把握商业机会！𐟌Ÿ