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一、营销分析的组织框架和技术框架
经过多年的信息化建设，企业积累了大量数据，那么如何才能更好的进行数据的统计分析和挖掘工作？通过解析不同企业的数据应用实践，本节与您分享营销数据分析的总体框架应如何搭建...
1.从现有的数据能分析什么？
2.现存的报告机制存在哪些问题
3.数据分析的技术架构和组织架构
4.实施营销数据分析思路和步骤
5.数据分析与挖掘技术简介
二、指标分析
指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标， 本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。
1.从一个绩效考核表说起
2.KPI的局限
3.搭建分析模型分析公司经营状况
4.基于市场营销指标的矩阵分析
5.利润分析矩阵
6.新产品分析矩阵
7.案例分析
三、数据规划和数据收集
没有数据，营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法，为营销分析奠定坚实的基础。
1.思考：应该采集哪些数据
2.数据来源和收集途径
3.构建有效的数据采集系统
4.数据表的规划和设计
5.低成本的数据收集手段
6.利用新技术手段简化数据收集
四、常用分析方法
数据分析不是空洞理论，还需要有科学的技术手段和方法，本节演练常用的数据分析方法
1.对比分析
2.多维分析和统计
3.时间序列分析
4.数据分布分析
5.方差分析
五、竞争分析
企业总是在竞争中壮大，如果能提前预知竞争对手的信息和策略，企业更容易成功。
1.如何界定竞争对手
2.市场竞争的四个层次
3.需求的交叉弹性
4.品牌转换矩阵
5.行业竞争力分析
6.竞争分析矩阵
7.竞争对手数据收集
六、市场调查与置信度分析
市场调研是合法获取数据的重要来源，也是快速了解市场反应的途径，本节讨论市场调查的策划和统计方法。
1.如何策划一次市场调查
2.常规调查方法和网上调查方法
3.如何进行统计学上有效的抽样调查
4.理解误差的来源分析
5.如何对抽样结果进行统计
6.通过置信度分析计算调查误差
七、客户细分与精确营销
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向，而客户细分是精确营销的基础。
1.精确营销与客户细分
2.客户细分的价值
3.基于数据驱动的细分
4.客户数据库分析的RFM指标
5.基于聚类细分方法的案例解析
6.细分结果的应用
八、商业预测技术
预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。
1.预测责任者与支持者
2.预测的组织流程
3.不同的预测模型各自的优缺点
4.多元回归分析：如何分析多个因素对目标值的影响程度，包含
i.如何建立多变量业务预测模型
ii.如何评估业务模型的有效性
iii.企业外部变量（例如经济宏观数据）的选择和过滤
5.回归分析演练：如何量化分析广告的效果