Сегодня это очень востребованная специальность. Программа обучения соответствует современным требованиям, предъявляемым к маркетологам - аналитикам. В результате обучения слушатели получат знания и приобретут навыки работы по новейшим технологиям в области маркетинга и анализа. По итогам обучения выдаетсядокумент государственного образца о дополнительном профессиональном образованиируководителя службы маркетинга.
Программа тренинга
ОСНОВНЫЕ ТЕМЫ СЕМИНАРА
ПРОВЕДЕНИЕ МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Исследовательская работа в службе маркетинга
Виды и источники маркетинговой информации. Работа с внешней и внутренней маркетинговой информацией Где приобрести готовые маркетинговые исследования?
Особенности исследований на рынке товаров массового потребления (FMCG) и товаров промышленно-производственного назначения (B2B)
Отчет о результатах маркетинговых исследований. Особенности презентации результатов маркетинговых исследований
Методы маркетинговых исследований
Количественные исследования: опрос и аудит торговых точек
Качественные исследования: фокус-группа, глубинное интервью
Смешанные методики: hall-test, home-test, mystery-shopping
Маркетинговые исследования "собственными силами": миф или реальность?
Анализ "подводных камней" маркетинговых исследований
Виды ошибок при проведении исследований
Опрос как основной метод сбора маркетинговой информации
Выборка и ее характеристики. Точность и репрезентативность исследования
Виды выборок. Определение размера выборки. Расчет ошибки выборки
Разработка анкеты. Виды вопросов в анкете. Основные шкалы, применяемые при проведении маркетинговых исследований
Требования к составлению анкет. Анализ типовых ошибок, допускаемых при разработке анкет
АНАЛИЗ РЫНКА И БЕНЧМАРКИНГ
Бенчмаркинг и конкурентная разведка
Почему важно анализировать не только свой рынок?
Процессно-ориентированный подход к проведению бенчмаркинга (модель XEROX)
Предметно-ориентированный подход к проведению бенчмаркинга (модель DEC)
Инструменты конкурентной разведки
Анализ маркетинговых данных. Прикладные аспекты маркетинговых исследований
Комплексный анализ рынка
Анализ продукта и оценка конкурентоспособности товаров и услуг
Анализ существующих и потенциальных клиентов
Анализ цен
Примеры реальных маркетинговых исследований и анализ инструментария (анкеты, бланки и т.д.)
Поведенческая сегментация: методики VALS и LOV
Определения перспектив нового продукта на рынке
Оценка привлекательности характеристик продукта по методике Кано
Оценка удовлетворенности клиентов по методике SERVPERF/SERVQUAL
Оценка уровня обслуживания и качества работы торгового персонала в компании методом mystery shopping
Оценка эластичности спроса по методикам price ladder и PSM
МОДЕЛИРОВАНИЕ В БИЗНЕСЕ И КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
Введение в SPSS (PASW)
Обзор возможностей программного обеспечения SPSS (PASW)
Загрузка данных в SPSS (PASW) из различных источников
Создание переменных, ввод и редактирование данных
Трансформирование данных и файлов
Бизнес-статистика на базе SPSS (PASW)
Основы количественного анализа данных в бизнесе: когда Excel бессилен
Основные статистические характеристики и индексы (показатели центральной тенденции, показатели распределения)
Инструменты поиска различий и зависимостей между различными показателями
Поиск зависимостей и различий между данными экономического анализа
Анализ отклонений и различий между средними показателями
Параметрические и непараметрические тесты. Дисперсионный анализ
Значимые (существенные) и случайные различия и отклонения
Корреляционный анализ и поиск зависимостей между показателями
Построение регрессионных моделей в SPSS (PASW)
Поиск причинно-следственных связей между экономическими показателями и процессами
Построение простых и многофакторных моделей
Выбор переменных для включения в модель
Подготовка исходных данных и методы повышения надежности модели
Оценка качества модели
АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В БИЗНЕСЕ: РАСШИРЕННЫЙ УРОВЕНЬ
Построение прогнозных моделей в среде SPSS (PASW)
Основы прогнозирования в бизнесе. Этапы построения прогнозной модели
Учет фактора сезонности при анализе данных и построении прогнозов
Оценка качества и прогностических свойств модели
Интерпретация прогнозной модели
Включение в прогнозную модель неколичественных данных
Фиктивные переменные
Учет внешних событий и возмущений при построении прогнозной модели
Классификация данных
Логистическая регрессия
Дискриминантный анализ
Группировка данных на основе кластерного анализа
Пробит-анализ. Прогнозирование вероятности наступления события
Преобразование исходных данных в SPSS (PASW)
Создание новых и перекодирование переменных
Логические команды и логические операторы
Категоризация данных
Факторный анализ: редукция данных и выявление скрытых зависимостей
Визуализация результатов анализа в SPSS (PASW)
Построение пользовательских таблиц
Обработка множественных ответов
Работа с графиками
Тренеры
Колонтай Михаил Михайлович
Поклонский Максим Антонович
Пукович Сергей Михайлович
