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市场调研与数据分析

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《市场调研与数据分析》

主讲：韩迎娣

【课程背景】

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，同时也会释放出庞大的数据能量，大数据就是这个高科技时代的产物，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘、应用比数量更为重要。对于需求的动态变化，需建立一个多维度的产品应用、客群画像，才能够做到“大数据比产品本身更了解产品，比客户自己更了解自己需求”，大数据的产品应用场景让数据重新理解产品，把产品自身、服务与客户形成强关系，在产品使用过程中建立数据触角，随时可清晰了解产品应用状态，客户的体验与场景需求。

课程将以大数据分析切入点，还原金融环境中的实际案例，帮助学员理解大数据是什么？大数据有什么特点，区别在哪里？数据如何洞察产品需求？产品整个生命周期的数据管理该如何做？大数据洞察的客群特点是什么？如何构建金融应用场景与客群关系？使学员学之解惑，学之能用。

【课程收益】

Ø金融大数据的应用现状与痛点，大数据特点，技术图谱及大数据思维

Ø大数据分析、建模、标签化管理、数据洞察产品需求

Ø大数据下的产品场景，找回需求原点，构建金融产品需求场景

Ø金融产品数据分析与挖掘、金融产品研发前置分析及商业应用全周期

Ø大数据洞察的客户关系，洞察维度，客群分析，客群在线的四大场景

Ø金融应用场景与客群关系，基于用户洞察体验需求升级

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】产品研发团队、产品经理、产品需求调研团队、营销、营销分析、运营

【课程时间】6小时

【课程大纲】

一、市场调研维度与用户认知

1、思维创新技术路径

2、市场调研的目的

Ø调研目的

Ø调研对象

Ø需要收集的数据

Ø需要达成的效果

3、调研的五大维度

Ø网点周边商业

Ø网点周边社区

Ø网点周边用户

Ø竞争对手

Ø合作单位

3、调研的三种方法

Ø实地调研

Ø文案调研

Ø特殊调研

4、市场调研的3个目的

5、市场调研的数据陷阱

6、用户存在无意识的感知偏误

7、用户观念跟不上企业创新

二、市场调研方法与失效因素

1、市场调研中容易混淆的3种误差

Ø固有误差

Ø随机误差

Ø主观误差

13、市场调研 - 行业成熟度

14、市场调研 - 市场发展空间

15、市场调研 - 未来市场规模

16、市场调研 - 行业发展趋势

17、致使市场调研失效的7个因素

Ø某些消费者有“隐形需求”

Ø调研的时间太远，不具备结论

Ø霍桑效应

Ø偏见与歧视

Ø沉迷市场机会和体量导致市研失效

Ø消费者是自我的导致市研失效

Ø消费者难以场景化导致市研失效

Ø8、从众心理导致虚假信息

Ø9、维护形象导致虚假信息

Ø10、思维锚定导致低效信息

Ø11、广告干扰导致低效信息

18、如何整理市场调研数据

19、市场调研分析报告

Ø整个大市场分析

Ø整体市场下的细分市场分析

Ø典型产品分析

Ø新机会

Ø风险

大数据技术图谱

Ø大数据技术基础

Ø大数据的数据源特点

Ø大数据技术逻辑

Ø大数据全域识别

Ø大数据数据展现

5、大数据思维

Ø全样

Ø容错

Ø相关

Ø智能

案例：

二、数据分析

1、数据分析意识

Ø对比关系

Ø看趋势

Ø重点数据

2、数据分析方法

Ø对比分析法

Ø结构分析法

Ø交叉分析法

Ø分组分析法

Ø漏斗分析法

Ø杜邦分析法

Ø矩阵关联分析法

2、数据分析报告对产品研发的影响

3、数据预处理

4、特征分析

5、算法建模

Ø线性回归

Ø聚类

Ø分类

6、数据表达

Ø分布数据可视化

Ø分类数据可视化

Ø线性关系数据可视化

7、数据挖掘

8、统计分析方法

Ø集中趋势

Ø离散程度

Ø相关程度

Ø参数估计

Ø假设检验

9、

大数据分析与建模

Ø建模

Ø训练模型

Ø应用模型

Ø优化模型

2、大数据标签化管理

Ø数据标签

Ø标签

Ø多样化标签与场景化应用

Ø基于标签化的产品画像

3、数据洞察金融产品需求

4、大数据为金融产品赋能

5、金融大数据的数据挖掘与建模

Ø大数据挖掘流程与逻辑

Ø大数据基本算法逻辑

Ø大数据挖掘特性

Ø大数据建模逻辑

Ø数据＋模型＝产品能力？

案例：

三、贯穿整个金融产品生命周期的数据挖掘

1、金融大数据分析与数据挖掘

Ø业务场景

Ø数据建模

Ø挖掘算法

Ø相关分析

2、大数据应用场景及场景解析

3、找回需求原点，构建产品需求场景

4、产品数据分析与挖掘的样本条件

5、产品研发前置分析

Ø需求任务

Ø研究目的

Ø关键指标

6、产品生命周期- 产品研发设计

Ø策略研究

Ø概念评估

Ø产品研发

Ø产品测试

7、产品生命周期– 商业应用

Ø导入

Ø发展

Ø成熟

Ø衰退

8、产品商业应用的数据触角

案例：

四、大数据洞察的客群分析

1、与客户关系的核心

Ø传统价值

Ø高阶价值

2、大数据驱动的客群洞察-数据维度

Ø真实性

Ø立体性

Ø即时性

3、大数据驱动的客群洞察 – 营销维度

Ø目标客群旅程

Ø营销活动评估

Ø社交表现追踪

Ø行为趋势洞察

4、客群洞察与分析

Ø基础属性

Ø需求解构

Ø客群分层

Ø客户心智

Ø内容偏好

Ø产品能力

Ø场景故事

Ø金融价值

Ø逻辑解析

5、客户在线的四大场景

Ø输入场景

Ø浏览场景

Ø搜索场景

Ø交易场景

6、金融应用场景与客群关系

Ø可运营人群数– 活跃用户

Ø人群转化率 – 关系加深率

Ø高价值人群总量

Ø高价值人群活跃度

7、创新实践，端到端的整合场景

Ø场景总览

Ø预设GMV目标，反推各阶层用户体量

8、内容传播渠道

Ø内容矩阵

Ø数字媒介矩阵

Ø融合匹配

ØKOL选择

9、基于内容营销闭环的布局

Ø基础内容投放

Ø头部内容资源

Ø人群关系触达

10、基于用户洞察体验升级需求

韩迎娣老师

——企业数字化转型升级与智能商业应用实践专家

Ø曾任乐村淘（中国最大农村电商平台）执行总裁

Ø曾任A股上市公司启迪桑德（000826）创新中心负责人负责启迪桑德整体的数据化转型与数据模型建立

Ø百安居（中国）有限公司电子商务顾问

Ø互联网行业协会新零售分会特约专家

Ø黑马创业学院实验室级专家导师

Ø北清智库商学院首席专家导师

Ø中国生产力促进中心协会数字经济委员会特约专家

【个人简介】

Ø韩老师是互联网创业导师团成员之一、阿里家家创始人之一，成功辅导中泰龙办公家具、百安居、365谷网、小马教练等10多家企业的数字化转型升级、互联网项目，其中两家成功获得融资。工作时间20年以上，15年以上IT高级管理经验。思维活跃，具有很强的创新性，开放性。具备多个大型平台从商业构思、商业模式、产品、技术开发、运营及市场推广，最终形成经营业绩的成功案例。

Ø韩老师曾带领多家互联网、传统型企业成功转型升级，创建了A股上市公司启迪桑德（000826）的创新中心，创建了全国首例互联网＋生活垃圾分类的典型模式，并创建了社区服务平台，共享电池项目，再生溯源业务模式等，形成基于环保的智慧城市综合服务平台，成为启迪桑德（000826）重大战略。

Ø带领知名农村电商平台乐村淘从模式1.0成功转型升级2.0，调整乐村淘商业模型，实现了一年内从10亿平台交易额升至近百亿，创办了“6月6农民节”活动，奠定了乐村淘成为农村电商平台领先的地位。

Ø创办了家居电商平台－阿里家家，首次提出家居O2O模式，被中国家居行业协会，互联网行业协会载入行业发展记录，阿里家家成为互联网家居行业发展模式里程碑式的奠定者。

Ø2020年，辅导的泰安睿云识电，是给工业企业提供智能用电解决方案，基于物联网的管理与服务平台，12月商业模式讨论，1月初商业模式确认，3月软硬件的研发，5月试运营，服务多家工业企业，达到电力智能管理模式，帮助工业企业用电管理方面节能30%以上，7月15日发布会，8月10日，订单突破1000万，城市服务中心7个，8月20日，项目融资路演排名第一，获多家投资机构青睐，为2021年5亿经营目标打下坚实的基础。这是一个典型的传统企业，通过数字化转型，突破原有发展模式，成为数字型创新企业。