【Udemy中英字幕】Marketing Analytics & Retail Business Management using Excel

使用 Excel 进行营销分析和零售业务管理

使用 MS Excel 进行零售分析 – 涵盖预测、购物篮、RFM、客户评估和价格捆绑

讲师：Start-Tech Academy

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你将学到什么

熟练使用 Excel 求解器等强大工具创建预测模型
了解如何估计销售的趋势和季节性方面
执行购物篮分析并计算提升力，以得出可最大限度提高互补产品销售额的商店布局
了解如何解释线性回归模型的结果并将其转化为可行的见解
了解如何在捆绑产品的情况下获得收入/利润优化价格点的实用概念。
了解为什么有线电视公司捆绑固定电话、手机服务、电视服务和互联网服务（捆绑）
执行 RFM（新近度、频率和货币价值）分析可帮助您从促销邮件活动中获得最大利润。
学习计算不同场景下客户的终身价值，并利用它来提高公司的盈利能力。
综合折扣率和保留率的影响来计算客户价值

要求

您将需要一台安装了任意版本 Excel 的 PC
基本了解 Excel 操作，例如打开、关闭和保存文件

描述

您正在寻找一门了解营销分析和零售业务管理的完整课程，以推动涉及生产计划、库存管理、促销邮件优化、商店布局、估计正确捆绑价格、客户评估和许多其他业务部分的业务决策。,正确的？

您已经找到了合适的营销分析和零售业务管理课程！本课程教授您需要了解的有关不同预测模型、市场购物篮分析、进行市场研究、营销分析、RFM（新近度、频率、货币）分析、客户评估方法和价格捆绑分析以及如何在 Excel 中实施这些模型的所有信息使用先进的Excel工具。

完成本课程后，您将能够：

实施有效设计营销分析策略所需的预测模型，例如简单线性、简单多元回归、加法和乘法趋势以及季节性模型等。
执行营销分析和购物篮分析，并计算提升力，得出可最大限度提高互补产品销售额的商店布局。
进行 RFM（新近度、频率和货币价值）分析，帮助您从促销邮件活动中获得最大利润。
使用 Excel 求解器插件等营销分析工具实现收入/利润最大化捆绑价格点，从而增加公司的收入/利润
了解客户的价值，根据营销分析和营销研究的建议，就如何花钱获取客户做出明智的决策
自信地练习、讨论和理解组织使用的不同营销分析模型

本课程将如何帮助您？

所有参加营销分析和零售业务管理课程的学生都会获得可验证的结业证书。

如果您是一名业务经理或高管，或者是一名想要学习和应用预测模型、基于现实世界商业问题的营销研究的营销分析技术的学生，本课程将通过教您以下知识为您打下坚实的基础：最流行的预测模型和营销分析策略以及如何实施它们。

为什么要选择这门课程？

我们相信以身作则。本课程也不例外。每个部分的主要重点是通过操作示例向您传授营销分析和营销研究的概念。每个部分都包含以下组件：

不同预测模型和营销分析技术的理论概念和案例
有关在 Excel 中实施预测模型和营销分析的分步说明
可下载的 Excel 文件，其中包含营销分析和零售业务管理每场讲座中使用的数据和解决方案
课堂笔记和作业，用于复习和练习营销分析和零售业务管理的概念

我们为每种策略创建模型的实践课程是本课程与任何其他在线课程的区别所在。

是什么让我们有资格教您？

该课程由 Abhishek 和 Pukhraj 教授。作为全球分析咨询公司的经理，我们帮助企业使用分析解决其业务问题，并利用我们的经验在本课程中涵盖营销分析、营销研究、预测技术和数据分析的实际方面。

我们还是一些最受欢迎的在线课程的创建者 – 注册人数超过 170,000 人，并有数千条 5 星级评论，如下所示：

这非常好，我喜欢这样一个事实：外行人都能理解给出的所有解释 – Joshua

感谢作者的精彩课程。你是最棒的，这门课程值得任何代价。 – 雏菊

我们保证

教学学生是我们的工作，我们致力于此。如果您对课程内容、营销分析、营销研究、练习表或与任何主题相关的任何内容有任何疑问，您可以随时在课程中发布问题或直接向我们发送消息。

下载练习文件、参加测验并完成作业

每堂课都附有课堂笔记供您遵循。您还可以参加测验来检查您对营销分析、营销研究、预测技术概念的理解。每个部分都包含一个练习作业，供您实际实施您在营销分析、营销研究、预测技术方面的学习。

本课程涵盖哪些内容？

了解未来销售将如何变化是经理做出数据驱动决策所需的关键信息之一。在本课程中，我们将探讨如何使用营销分析工具和预测模型来

查看时间序列数据中的模式
根据模型进行预测

让我向您简要介绍一下该课程

第 1 节 – 简介
在本节中，我们将了解包含营销分析、营销研究、预测技术的课程结构。
第 2 部分 – 预测基础知识
在本节中，我们将讨论预测的基础知识，还将学习在 Excel 中创建简单线性回归模型的最简单方法
第 3 节 – 为回归模型准备数据
在本节中，您将了解需要逐步采取哪些操作来获取数据，然后为营销分析目的做好准备。这些步骤非常重要。

我们首先了解业务知识的重要性，然后我们将了解如何进行数据探索。我们学习如何进行单变量分析和双变量分析，然后讨论异常值处理和缺失值插补等主题。这些是有效实施营销分析技术的基石。
第 4 节 – 使用回归模型进行预测
本节从简单线性回归开始，然后介绍多元线性回归。我们介绍了每个概念背后的基本理论，但没有对其进行过多的数学描述，以便您了解该概念的来源以及它的重要性。但即使你听不懂，只要你按照实践讲座中的方法学会如何运行和解释结果就可以了。

我们还研究如何量化模型的准确性、F 统计量的含义是什么、自变量数据集中的分类变量如何在结果中解释。
第 5 节 – 处理节日促销等特殊活动
在本节中，我们将学习如何合并星期效应、月份效应或任何特殊事件（例如假期、发薪日等）的效果。
第 6 节 – 确定预测的季节性和趋势
在本节中，我们将了解趋势和季节性，以及如何使用求解器开发加法或乘法模型来估计趋势和季节性。我们还将学习如何使用移动平均线来消除季节性，以便轻松查看销售趋势。
第 7 节 – 市场篮分析和提升
在本节中，我们将学习营销分析、营销研究、购物篮分析，并学习如何计算提升力以得出最大化互补产品销售额的商店布局。
第 8 节 – 新近度、频率和货币价值分析
在本节中，我们将学习执行 RFM（新近度、频率和货币价值）分析的技术，以帮助您从促销邮件活动中最大化利润。
第 9 节 – 新近度、频率和货币价值分析
在本节中，我们将学习价格捆绑技术，并了解如何通过使用 Excel 求解器插件实现收入/利润最大化价格点来增加公司的收入/利润
第 10 节 – 新近度、频率和货币价值分析
在本节中，我们将讨论客户终生价值的基本概念，并学习如何创建 Excel 模型来查找终生客户价值，并进行敏感性分析以捕获不同场景下终生价值的变化。
第 11 节 – Excel 速成课程
如果您是 Excel 新手，或者您已经使用过它，但希望更熟悉本课程所需的 Excel 高级功能。无论哪种方式，本节都将非常适合您复习生疏的 Excel 技能。