国产极品粉嫩福利姬萌白酱_伊人WWW22综合色_久久精品a一国产成人免费网站_法国啄木乌AV片在线播放

課(ke)程大綱

第(di)一講：大數據概述

1. 大數(shu)據來源(yuan)：數(shu)據的多種(zhong)來源(yuan)構(gou)成(cheng)

2. 大數(shu)據價值：數(shu)據的(de)價值體(ti)現

3. 大數據5V特(te)點：大量、高速(su)、真實(shi)性(xing)、多樣性(xing)、價值

第(di)二講(jiang)：需(xu)要正視的大數據(ju)誤區

一、關于誤區認知

1. 數(shu)據中心的(de)誤區

2. 云計(ji)算的誤區

3. 數字化(hua)信息的誤區

4. 海量(liang)數據的(de)誤區(qu)

二、各個屬性(xing)大數(shu)據分類

1. 政務類(lei)——按(an)工商、人口、稅(shui)務、市場(chang)

2. 公共類(lei)——按(an)教育、醫療(liao)、交通、市政

3. 用戶類——按性別、年齡、職業、購買力(li)

4. 產業類——按汽車、稅控、3C、娛樂

三、大數據應用在精準營(ying)銷之外(wai)，還用于哪些行業？

1. 消費行業

2. 電子商務

3. 醫療衛生(sheng)

4. 軍事科技(ji)

5. 金(jin)融行業

案例(li)：企業自身案例

第三講：大數據的商業本質

一、大數(shu)據成為企業的核心競(jing)爭力

1. 精(jing)準資產(chan)

2. 云技術

3. 物聯網的(de)動態(tai)鏈接(jie)

二、大數據(ju)下創新(xin)企業的新(xin)機會

1. 數(shu)字創新(xin)帶來新(xin)機會

2. 數字產業新機(ji)會

3. 數字革命新(xin)機會

案例：滴滴打車全場景的數字(zi)化應(ying)用(yong)

三、大數據七(qi)種思(si)維

1. 定(ding)量思(si)維

2. 相關思維(wei)

3. 實驗思維

4. 全樣本思(si)維

5. 個(ge)性化思維

6. 融合思維

7. 跨界思維

第四講(jiang)：改變大數據銷售過程六(liu)大(da)難題

難(nan)題一：門店客(ke)流(liu)持續下降

難題(ti)二：對客戶(hu)信息(xi)一(yi)無(wu)所知

難題三：推廣(guang)成(cheng)本高(gao)，效果(guo)差(cha)

難題(ti)四(si)：促銷天天搞，就(jiu)是(shi)不買單

難(nan)題五：平(ping)臺有(you)銷(xiao)量(liang)，商家沒利潤

難題六：老客戶無法跟進(jin)，回頭客少

解(jie)決問(wen)題：根據現(xian)場(chang)學員(yuan)反(fan)饋(kui)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(di)五講：大數據引發的思(si)維(wei)變革

一、大數(shu)據(ju)成為科(ke)學研究的底層基礎

案例(li)：第四(si)范式（大數據行業典型企業）

1. 經濟科學(xue)

2. 理論(lun)科學

3. 計(ji)算科(ke)學

4. 數(shu)據(ju)密集型階段

二、管理決(jue)策的思維(wei)變革

1. 事先總結到事前規劃

2. 定量到定性分(fen)析

3. 抽樣到全體數據分析

4. 拍腦袋到看數據(ju)

第(di)六講(jiang)：利(li)用大數據能(neng)獲取到五大信(xin)息源

一、客戶在哪里(li)？

1. 從(cong)性別不(bu)同分析(xi)

2. 從年齡層(ceng)次分(fen)析

3. 從職(zhi)業(ye)類型(xing)分析

4. 從區域特性分(fen)析

二、客戶(hu)是誰(shui)？

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(zheng)——成交轉化

三、客戶(hu)需要什么？

1. 誰？用戶的面貌描(miao)述

2. 什么？聚焦在一個痛點而非(fei)多個痛點

3. 場景？從籠統的(de)場景聚焦到細(xi)致入微的(de)場景

四、客戶有(you)什(shen)么(me)樣的消(xiao)費理念？

現場互動(dong)：多(duo)種消(xiao)費數(shu)據(ju)的(de)匯(hui)總能夠給我們(men)解(jie)答(da)什么(me)樣的(de)*

五、客戶(hu)的(de)購買(mai)決策時如何做出的(de)？

決(jue)策的時(shi)效以及依(yi)據，決(jue)策的數字(zi)意義

案例解析：在場客戶(hu)數據的提問(wen)以及(ji)現場數據問(wen)題分析

第七講(jiang)：大數據還(huan)原數字(zi)營(ying)銷與內(nei)容傳播

一(yi)、數字(zi)營(ying)銷時代未(wei)來趨(qu)勢與方式

1. 數字營銷到底是(shi)什么？

1）量化投放

2）流量為王

3）精準反(fan)饋

2. 數(shu)字營銷(xiao)與傳統廣告營銷(xiao)的區別(bie)

1）內(nei)容性差(cha)異(yi)

2）渠道性差異(yi)

3）成本性(xing)差異

4）傳播性差異(yi)

5）評(ping)估性差(cha)異

3. 未(wei)來全(quan)新數字營(ying)銷的概(gai)念與特(te)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(qu)道與銷售(shou)打通，背靠(kao)兩微一(yi)抖進(jin)行傳播

2）全(quan)渠道的特性(xing)：多重性(xing)、多樣(yang)性(xing)、不可預見(jian)性(xing)

及知(zhi)、及買、跟流量(liang)相關(guan)從而達到(dao)消費者購(gou)買的端點，最終產生(sheng)購(gou)買

抖音(yin)并不是(shi)(shi)全(quan)渠道，而是(shi)(shi)消費(fei)者心理的觸及點，產生(sheng)最終的轉(zhuan)化(hua)，才(cai)是(shi)(shi)精髓、才(cai)是(shi)(shi)核心

4. 數字(zi)營(ying)銷兩大(da)板塊

1）出(chu)產內容

2）傳播渠道(dao)

5. 真(zhen)正網絡(luo)營(ying)銷2件事：集客(ke)、轉化

6. 全渠(qu)道(dao)+大背靠的產業誤區及痛點

1）眾(zhong)多碎片(pian)化合同的(de)簽署

2）品牌方(fang)權(quan)益風險

3）傳統的1+1+1風險無法反噬到大背靠(kao)

4）單一事件的爆(bao)點(dian)(dian)誤區：企業依靠爆(bao)點(dian)(dian)事件，打造全(quan)網營銷(xiao)

實(shi)際(ji)情況：很多企(qi)業沒有聲音了，沒有爆點(dian)

5）借勢非造(zao)勢，星(xing)星(xing)之火(huo)可以燎原

6）多頭決策、執(zhi)行不利

7）顧問型(xing)乙方(fang)

8）品牌管理(li)扁平化

9）唯(wei)數字論(lun)，先懵逼(bi)兩年(nian)

10）攀附(fu)及其依賴大(da)背靠

二、診斷與評估(gu)企業(ye)的數(shu)字營銷策(ce)略(lve)

1. 傳(chuan)播(bo)的廣泛(fan)性(xing)：全渠道、維度內容(rong)、背靠品牌及(ji)平(ping)臺(tai)

2. 爆(bao)點的尖(jian)銳性：可(ke)傳播性、有互動性、能夠場景(jing)帶入

3. 數據的精準性：曝(pu)光量、點擊(ji)量、轉發量、轉化率

4. 轉化的(de)匹配性(xing)：內容足(zu)夠垂直、傳播具備(bei)延續性(xing)

案(an)例：一張(zhang)完整的數據投放后期檢(jian)測報(bao)告：

數據呈現、檢測(ce)效果、設計(ji)產(chan)出、達成(cheng)轉(zhuan)化（電商或渠道）

三、立體化(hua)內(nei)容營銷及傳(chuan)播(bo)

1. 內容營銷的三段式遞進步驟

1）客戶獲取：口碑(bei)導(dao)(dao)流(liu)，社會化導(dao)(dao)流(liu)、O2O導(dao)(dao)流(liu)、數字化導(dao)(dao)流(liu)、第三方導(dao)(dao)流(liu)

2）客戶轉化(hua)：留(liu)存(cun)轉化(hua)、參與轉化(hua)、互動式轉化(hua)

3）客戶支(zhi)付(fu)(fu)：快捷支(zhi)付(fu)(fu)、傳播支(zhi)付(fu)(fu)、門檻式(shi)支(zhi)付(fu)(fu)

2. 內容營銷的傳播特征

1）繩結特征

2）時間(jian)連貫性(xing)

3）單體差異性

4）要素的整合能力(li)