課(ke)程描(miao)述INTRODUCTION
大數據精準營銷課
日程安排SCHEDULE
課(ke)程大綱Syllabus
大數據精準營銷課
課程(cheng)背景: 當(dang)今(jin)時(shi)代,幾乎每個(ge)(ge)企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)都在(zai)“吶喊”著大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)是(shi)未(wei)來(lai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)趨(qu)勢(shi),未(wei)來(lai)是(shi)大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)時(shi)代,但是(shi)真正(zheng)能夠(gou)過濾(lv)乃(nai)(nai)至分(fen)析(xi)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)確(que)是(shi)鳳毛(mao)菱角。更多的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)候(hou)大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)僅(jin)僅(jin)是(shi)我們的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)一(yi)個(ge)(ge)流行口號(hao)而(er)沒有真正(zheng)加(jia)以運用,這門(men)課程(cheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)主(zhu)旨是(shi)以通(tong)俗易懂的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)式針(zhen)對職業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)經理人(ren),企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)高管(guan)以及老板將(jiang)各(ge)種數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)過濾(lv)、加(jia)工、應(ying)用在(zai)實際的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)經營(ying)(ying)(ying)層面(mian)包(bao)括在(zai)市場營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)、選品(pin)、乃(nai)(nai)至企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)管(guan)理層面(mian)如何使(shi)用加(jia)以分(fen)析(xi),科學(xue)(xue)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)式加(jia)草根似的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)講解讓每一(yi)個(ge)(ge)聽者不在(zai)感覺(jue)到大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)這門(men)課程(cheng)是(shi)遙不可及。 課程(cheng)涉及到的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)內容有企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字化管(guan)理、互(hu)聯網(wang)(wang)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)、產(chan)品(pin)經理的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)析(xi)模型(xing)等。同時(shi)為了更好(hao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)讓學(xue)(xue)員感同身(shen)受(shou),課程(cheng)也會(hui)(hui)選取電(dian)商(shang)(shang)及其(qi)互(hu)聯網(wang)(wang)行業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)析(xi)案例為大(da)家(jia)呈現出一(yi)場精彩生(sheng)動(dong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字盛宴(yan)。 課程(cheng)收益(yi): ● 學(xue)(xue)習(xi)(xi)方(fang)法:了解大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)基本原理和理論(lun),脫離數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)“小白” ● 對等信息:了解獲取數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)途徑和通(tong)路,清(qing)楚的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)知(zhi)道(dao)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)來(lai)源在(zai)哪里 ● 產(chan)生(sheng)價值:學(xue)(xue)會(hui)(hui)分(fen)析(xi)商(shang)(shang)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)模式背后(hou)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字邏輯,能夠(gou)讓自己(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)、生(sheng)活(huo)、學(xue)(xue)習(xi)(xi)開始轉向(xiang)“數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字化” ● 未(wei)來(lai)工具:將(jiang)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)變現成一(yi)種資產(chan),能夠(gou)分(fen)析(xi)若干電(dian)商(shang)(shang)、互(hu)聯網(wang)(wang)、企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)等經營(ying)(ying)(ying)性數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju),并且能夠(gou)懂得審(shen)視數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju) ● 營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)爆點:將(jiang)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)與(yu)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字傳播與(yu)自己(ji)企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)經營(ying)(ying)(ying)緊密相連(lian),能夠(gou)建立(li)一(yi)套適應(ying)于來(lai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)體系
課程大綱
第一講:大數據概述
1. 大數據來源:數據的多種來源構成
2. 大數據價值:數據的價值體現
3. 大數據5V特點:大量、高速、真實性、多樣性、價值
第二講:需要正視的大數據誤區
一、關于誤區認知
1. 數據中心的誤區
2. 云計算的誤區
3. 數字化信息的誤區
4. 海量數據的誤區
二、各個屬性大數據分類
1. 政務類——按工商、人口、稅務、市場
2. 公共類——按教育、醫療、交通、市政
3. 用戶類——按性別、年齡、職業、購買力
4. 產業類——按汽車、稅控、3C、娛樂
三、大數據應用在精準營銷之外,還用于哪些行業?
1. 消費行業
2. 電子商務
3. 醫療衛生
4. 軍事科技
5. 金融行業
案例:企業自身案例
第三講:大數據的商業本質
一、大數據成為企業的核心競爭力
1. 精準資產
2. 云技術
3. 物聯網的動態鏈接
二、大數據下創新企業的新機會
1. 數字創新帶來新機會
2. 數字產業新機會
3. 數字革命新機會
案例:滴滴打車全場景的數字化應用
三、大數據七種思維
1. 定量思維
2. 相關思維
3. 實驗思維
4. 全樣本思維
5. 個性化思維
6. 融合思維
7. 跨界思維
第四講:改變大數據銷售過程六大難題
難題一:門店客流持續下降
難題二:對客戶信息一無所知
難題三:推廣成本高,效果差
難題四:促銷天天搞,就是不買單
難題五:平臺有銷量,商家沒利潤
難題六:老客戶無法跟進,回頭客少
解決問題:根據現場學員反饋針對性解決
工具:
1. 大數據探針
2. 客戶CRM系統
3. DSP精準營銷
4. 電商數據分析系統
5. AI人臉識別
第五講:大數據引發的思維變革
一、大數據成為科學研究的底層基礎
案例:第四范式(大數據行業典型企業)
1. 經濟科學
2. 理論科學
3. 計算科學
4. 數據密集型階段
二、管理決策的思維變革
1. 事先總結到事前規劃
2. 定量到定性分析
3. 抽樣到全體數據分析
4. 拍腦袋到看數據
第六講:利用大數據能獲取到五大信息源
一、客戶在哪里?
1. 從性別不同分析
2. 從年齡層次分析
3. 從職業類型分析
4. 從區域特性分析
二、客戶是誰?
1. 人口特征——適應規則
2. 消費特征——參考定價
3. 場景特征——復購傳播
4. 心理特征——成交轉化
三、客戶需要什么?
1. 誰?用戶的面貌描述
2. 什么?聚焦在一個痛點而非多個痛點
3. 場景?從籠統的場景聚焦到細致入微的場景
四、客戶有什么樣的消費理念?
現場互動:多種消費數據的匯總能夠給我們解答什么樣的*
五、客戶的購買決策時如何做出的?
決策的時效以及依據,決策的數字意義
案例解析:在場客戶數據的提問以及現場數據問題分析
第七講:大數據還原數字營銷與內容傳播
一、數字營銷時代未來趨勢與方式
1. 數字營銷到底是什么?
1)量化投放
2)流量為王
3)精準反饋
2. 數字營銷與傳統廣告營銷的區別
1)內容性差異
2)渠道性差異
3)成本性差異
4)傳播性差異
5)評估性差異
3. 未來全新數字營銷的概念與特性
1)全渠道+大背靠
依托銷售渠道、微信、自媒體、視頻、SNS全部渠道與銷售打通,背靠兩微一抖進行傳播
2)全渠道的特性:多重性、多樣性、不可預見性
及知、及買、跟流量相關從而達到消費者購買的端點,最終產生購買
抖音并不是全渠道,而是消費者心理的觸及點,產生最終的轉化,才是精髓、才是核心
4. 數字營銷兩大板塊
1)出產內容
2)傳播渠道
5. 真正網絡營銷2件事:集客、轉化
6. 全渠道+大背靠的產業誤區及痛點
1)眾多碎片化合同的簽署
2)品牌方權益風險
3)傳統的1+1+1風險無法反噬到大背靠
4)單一事件的爆點誤區:企業依靠爆點事件,打造全網營銷
實際情況:很多企業沒有聲音了,沒有爆點
5)借勢非造勢,星星之火可以燎原
6)多頭決策、執行不利
7)顧問型乙方
8)品牌管理扁平化
9)唯數字論,先懵逼兩年
10)攀附及其依賴大背靠
二、診斷與評估企業的數字營銷策略
1. 傳播的廣泛性:全渠道、維度內容、背靠品牌及平臺
2. 爆點的尖銳性:可傳播性、有互動性、能夠場景帶入
3. 數據的精準性:曝光量、點擊量、轉發量、轉化率
4. 轉化的匹配性:內容足夠垂直、傳播具備延續性
案例:一張完整的數據投放后期檢測報告:
數據呈現、檢測效果、設計產出、達成轉化(電商或渠道)
三、立體化內容營銷及傳播
1. 內容營銷的三段式遞進步驟
1)客戶獲取:口碑導流,社會化導流、O2O導流、數字化導流、第三方導流
2)客戶轉化:留存轉化、參與轉化、互動式轉化
3)客戶支付:快捷支付、傳播支付、門檻式支付
2. 內容營銷的傳播特征
1)繩結特征
2)時間連貫性
3)單體差異性
4)要(yao)素的整合能(neng)力
大數據精準營銷課
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