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온앤오프 빅데이터 활용 영업전략 수립

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교육일정
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교육시간 2일, 14시간 / 1일차 09:30~17:30, 2일차 09:30~17:30
교육장소 한국생산성본부 3층 302호
고용보험 고용보험 비환급 ?
교육비
정상가 560,000 원 KPC 유료법인회원 500,000 원
교육문의 (02)724-1107,1812/FAX (02)724-1872/문의: 우측하단 "교육문의"
 

교육시간

1일차 09:30~17:30, 2일차 09:30~17:30




교육목적/특징

 

* 온앤오프 과정은 신청자 수요에 따라 전면 대면 혹은 전면 비대면 교육으로 변경될 수 있습니다. 

   정확한 진행 여부는 교육 신청 시 개별 안내드리고 있으니 참고 부탁드립니다.

* 궁금하거나 필요한게 있으시면 우측 하단의 "교육문의"를 클릭하세요!

 

4차 산업을 주도하는 '빅데이터', 이제는 프로 세일즈맨이 되기 위해서는 필수조건! 

빠른 속도로 변화하고 있는 시장에서 영업 위험요인을 줄이는 것은 성공의 지름길입니다. 

본 과정을 수강하시면 빅데이터에 대한 기본적인 지식부터 관련된 비즈니스 환경을 분석할 수 있는 능력까지 키워드립니다. 

 객관적인 분석으로 보다 정확한 영업정보를 얻고, 이를 바탕으로 경쟁사와 차별화 되면서 자사 경쟁력을 확보할 수 있는 성공적인 영업전략을 수립해보십시오. 

높은 성과와 함께 영업 목표 달성에 한 걸음 더 가까워질 것입니다!  

 

- 빅데이터로 비즈니스 환경과 관련된 키워드 탐색 

- 자사에 영업전략에 영향을 주는 정보 대량 수집 

- 수집된 정보를 인사이트 도출이 가능한 형태로 데이터를 시각화하여 활용




교육대상

- 객관적 분석을 통해 영업정보를 분석하고자 하는 영업사원 

- 영업전략을 과학적으로 수립하고자 하는 영업인

- 빅데이터를 활용하여 체계적으로 영업전략을 수립하고 영업성과를 측정하고 싶은 모든 분 




교육내용

1. 빅데이터와 영업

 - 빅데이터의 종류 [정형/비정형 데이터, 내부/외부 데이터]

 - 빅데이터를 활용한 영업전략수립에 필요한 영업 직원 역량

 

2. 빅데이터와 영업 활동 및 실적 분석

 - 영업활동의 정의 및 영업활동에서 중요한 분석 소개:

   기술통계, 시각화, 교차 분석, 예측 분석, 최적화 

- 실적 분석: 전체 추이/ 목표 달성 분석, 세그멘트 별 분석 

- 급속도로 변하는 영업 상황의 어질리티 있는 모니터링을 위한

   대시보드 시각화 방법

 

3. 체계적인 영업전략수립을 위한 필수 분석

     (1 ) : 고객분석

   - 고객과 고객 니즈의 재정의

   - 텍스트 마이닝 기법을 활용한 고객의 잠재적 니즈 및 주요 불만점 파악

   -  ABC 분석 활용 채널별 차등 인센티브 제공 전략 수립

   - 2X2 Matrix 분석 활용 고객 충성도 분류, 신규고객 확보 및 유지 전략 수립

 

4. 체계적인 영업전략수립을 위한 필수 분석

     (2) : 매출 예측, 민감도 분석

 - 매출 예측을 위한 시계열 분석 방법

 - 회귀분석을 활용한 영업 전략 별 민감도 분석예측 방법

 - 로지스틱 회귀분석, Power BI 상호작용을 활용한 고객 별 구매율 예측

 - 시장 점유율 예측 및 민감도 분석

 

5. 최적화를 활용한 최고의 영업전략수립

   - 최고의 영업전략수립을 위해 알아야 할 최적화의 개념 및 프로세스 

   - 최적화를 활용하여 매출 및 영업이익 극대화를 위한 전략 수립해보기

 

 * 본 교육과정은 업무일 기준으로 개강 3일 전 개강 여부를 확정하며, 최소한의 수강생이 모이지 않을 경우 폐강할 수도 있음을 알려드립니다. 

 * 본 과정은 1인 1대의 컴퓨터 실습 과정으로, 당일 취소 시 노트북 렌탈료 20,000원이 청구되는 과정입니다. 교육 3일 전까지 참석여부를 확정 지어주시기 바랍니다.

수강후기

ja****

2024-04-09

이론과 실습을 진행하여 이해도가 높았음.
ki****

2024-04-09

강사님이 신경써서 수업 준비해주셔서 너무나 유익한 시간이 되었습니다. 추후에 추가적으로 강의 듣고 싶습니다

연관 자격

자격증명 자격증관련링크

빅데이터 활용 영업전략 수립

2024-10-17~2024-10-18

 
한국생산성본부

슬기로운 직장생활을 위한 한국생산성본부 교육과정 상세 안내

과정명 : 빅데이터 활용 영업전략 수립

교육일정 2024-10-17 ~ 2024-10-18 교육시간 09:30 : 17:30 교육장소 한국생산성본부 3층 302호
교육비 지원 고용보험 비환급 담당자 (02)724-1107,1812/FAX (02)724-1872/문의: 우측하단 "교육문의"

교육비

정상가 KPC회원(일반,특별)
560,000원 530,000원 500,000원

※ 2일이하 과정은 산업인력공단 실시신고 등록마감으로 인해 훈련 개시 1일전(근무일기준) 18:00까지 신청할 수 있습니다.

상세안내

교육시간

1일차 09:30~17:30, 2일차 09:30~17:30

교육목적/특징

 

* 온앤오프 과정은 신청자 수요에 따라 전면 대면 혹은 전면 비대면 교육으로 변경될 수 있습니다. 

   정확한 진행 여부는 교육 신청 시 개별 안내드리고 있으니 참고 부탁드립니다.

* 궁금하거나 필요한게 있으시면 우측 하단의 "교육문의"를 클릭하세요!

 

4차 산업을 주도하는 '빅데이터', 이제는 프로 세일즈맨이 되기 위해서는 필수조건! 

빠른 속도로 변화하고 있는 시장에서 영업 위험요인을 줄이는 것은 성공의 지름길입니다. 

본 과정을 수강하시면 빅데이터에 대한 기본적인 지식부터 관련된 비즈니스 환경을 분석할 수 있는 능력까지 키워드립니다. 

 객관적인 분석으로 보다 정확한 영업정보를 얻고, 이를 바탕으로 경쟁사와 차별화 되면서 자사 경쟁력을 확보할 수 있는 성공적인 영업전략을 수립해보십시오. 

높은 성과와 함께 영업 목표 달성에 한 걸음 더 가까워질 것입니다!  

 

- 빅데이터로 비즈니스 환경과 관련된 키워드 탐색 

- 자사에 영업전략에 영향을 주는 정보 대량 수집 

- 수집된 정보를 인사이트 도출이 가능한 형태로 데이터를 시각화하여 활용

교육대상

- 객관적 분석을 통해 영업정보를 분석하고자 하는 영업사원 

- 영업전략을 과학적으로 수립하고자 하는 영업인

- 빅데이터를 활용하여 체계적으로 영업전략을 수립하고 영업성과를 측정하고 싶은 모든 분 

교육내용

1. 빅데이터와 영업

 - 빅데이터의 종류 [정형/비정형 데이터, 내부/외부 데이터]

 - 빅데이터를 활용한 영업전략수립에 필요한 영업 직원 역량

 

2. 빅데이터와 영업 활동 및 실적 분석

 - 영업활동의 정의 및 영업활동에서 중요한 분석 소개:

   기술통계, 시각화, 교차 분석, 예측 분석, 최적화 

- 실적 분석: 전체 추이/ 목표 달성 분석, 세그멘트 별 분석 

- 급속도로 변하는 영업 상황의 어질리티 있는 모니터링을 위한

   대시보드 시각화 방법

 

3. 체계적인 영업전략수립을 위한 필수 분석

     (1 ) : 고객분석

   - 고객과 고객 니즈의 재정의

   - 텍스트 마이닝 기법을 활용한 고객의 잠재적 니즈 및 주요 불만점 파악

   -  ABC 분석 활용 채널별 차등 인센티브 제공 전략 수립

   - 2X2 Matrix 분석 활용 고객 충성도 분류, 신규고객 확보 및 유지 전략 수립

 

4. 체계적인 영업전략수립을 위한 필수 분석

     (2) : 매출 예측, 민감도 분석

 - 매출 예측을 위한 시계열 분석 방법

 - 회귀분석을 활용한 영업 전략 별 민감도 분석예측 방법

 - 로지스틱 회귀분석, Power BI 상호작용을 활용한 고객 별 구매율 예측

 - 시장 점유율 예측 및 민감도 분석

 

5. 최적화를 활용한 최고의 영업전략수립

   - 최고의 영업전략수립을 위해 알아야 할 최적화의 개념 및 프로세스 

   - 최적화를 활용하여 매출 및 영업이익 극대화를 위한 전략 수립해보기

 

 * 본 교육과정은 업무일 기준으로 개강 3일 전 개강 여부를 확정하며, 최소한의 수강생이 모이지 않을 경우 폐강할 수도 있음을 알려드립니다. 

 * 본 과정은 1인 1대의 컴퓨터 실습 과정으로, 당일 취소 시 노트북 렌탈료 20,000원이 청구되는 과정입니다. 교육 3일 전까지 참석여부를 확정 지어주시기 바랍니다.

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