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消費者行為分析與市場區隔實例導引
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  從一張餐後滿意度問卷開始,一步一步從資料建檔、整理及函數運算開始,帶領學員踏上問卷分析之路。一路上有故事的比喻,有邏輯的推演,不時還可拿起滑鼠比劃一番。彈指之間,問卷的分析已然完成。有圖有表,有t與F差異比較的分頭進擊,也有r與R平方相關預測的殊途同歸。相信經此一役,您已對問卷的分析了然於胸。

  第二天為大家詳解統計六大招式:因素分析、集群分析、鑑別分析、多元迴歸、對比檢定,再加卡方交叉表,靈活運用,火力四射。最終贏得消費者族群分布密笈,按圖索驥,將最強的產品,推送到目標市場客戶面前,達成行銷最高目標。

課程學習重點:  
  1. 資料整補與SPSS常用操作功能
  2. 現況分析與圖表呈現
  3. 不同群體數目的差異分析
  4. 變項間的關聯性與找尋預測因子
  5. 運用多變量技術,以生活型態區隔不用的消費族群
  6. 整合傳統方法,建構產品強度,發掘具體的目標市場

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課程資訊
  • 課程時間:2015/5/7(四)~5/8(五)
  • 課程地址:台北市
  • 課程天數:2天;上午 9:30 至下午 4:30 (中午休息 1 小時)
  • 原價7,800元整 (含上課講義、16小時研習證明與午餐)
    • 早鳥(4月24日前)/舊生: 6,800元/人
    • 兩人以上團體: 6,600元/人
    • 商業研習營優惠卷:6,200元/人
    • 四人以上另有優惠請洽課程專員(02)1234-5678#53 [email protected] )
    • ※以上優惠不合併使用 ※
講師介紹

康弘毅 商業統計顧問

  • 三商美邦人壽團體保險行銷 輔導專員
  • 奇昱科技有限公司 統計講師
  • 新信管理顧問股份有限公司 產業分析師
  • 晨晰統計顧問有限公司 商業統計顧問

專攻領域 :消費者行為, 顧客滿意度, 活動效果調查,競爭態勢分析, 實驗介入研究

課程大綱

第一天 第二天

一、統計概念與SPSS 資料整理

(一) 變項123
(二) 「檢定」靠不靠譜
(三) 練”武”功-操作介面與資料整備

二、消費者行為現況

(一) 由集中、離散趨勢看出消費者輪廓
(二) 雞蛋裡挑骨頭-尋找奇人異事(極端值)
(三) 文不如圖、表不如圖,好的統計圖讓你上天堂

三、消費者大不同

(一) 二群消費者的比較
(二) 多群消費者的比較

四、猜測消費者意向

(一) 背景與行為的交叉關聯性
(二) 從負1 到正1 的態度相關性
(三) 尋找有用的預測因子

一、市場區隔分析流程

(一) 市場區隔的重要性
(二) 萃取生活型態類型(因素分析)
(三) 區隔生活型態集群(集群分析)
(四) 區隔效果之命中率評估(鑑別分析)

二、目標市場界定流程

(一) 目標市場界定的重要性
(二) 建構產品強度(多元迴歸)
(三) 市場配對比較(1 way ANOVA與對比檢定)
(四) 目標市場輪廓(卡方列聯表分析)

 

 

SPSS Statistics軟體安裝需求
  • 作業系統:
    • Microsoft Windows 8
    • Microsoft Windows 7
    • Microsoft Windows Vista with Service Pack 1 x32 和x64 版本
    • Microsoft Windows XP x32 版本
    • Mac OS X 10.7 或更高版本 x32 和x64 版本
  • 建議硬體需求:
    • CPU: Intel® Pentium或Pentium等級的處理器或更高版本(32-bit Windows);x64(AMD 64 和EM64T)處理器系列(64-bit Windows)。
    • 顯示器: 1024x768 解析度或更高的顯示器。
    • 硬碟空間:1GB 可用硬碟空間。
    • RAM: 建議 2GB以上。
  • 軟體需求:
    • Microsoft® Internet Explorer® 6.0 或以上版本。
立即報名

上課即可有以下好康

  • 課程豐富講義
  • 產品折扣
  • 提供午餐
  • 16小時研習證書
  • R-Web 30天免費試用
  • 商業數據分析師認證9折優惠卷乙張

適合對象

  • 行銷、企劃、市調人員
  • 企管、行銷、營運、休閒管理、統計等科系
  • 從事量化研究之研究生或非應用數學、統計系之大學教師

注意事項:

  • 本課程採預先報名制,達開課人數始開課,將於開課前2週通知學員。
  • 台灣析數資訊保留活動議程及講者修改異動之權利。
  • 本課程為小班制教學,人數有限,請及早報名以免向隅。
  • 本課程須自備筆記型電腦。(資料檔與操作紀錄均可保留)

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