課(ke)程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
課程(cheng)大綱Syllabus
數據化應用培訓
課程背景:
企業的數據化智能化時代來了!在移動互聯網和大數據時代下,物聯網及人工智能的發展下,我們可以肯定:只有通過大數據才能有效挖掘客戶需求,才能得出精準解決方案;通過大數據運營來創造商業價值是未來公司發展的方向;大數據運營是企業精細化運營的必然,再小的企業都要有大數據思維;大數據思維已經成為企業運營管理者、運營管理者及運營部門的必備思維。
但是,80%的企業面臨著如下的難點:大數據時代下企業的運營模式到底如何變化;大數據時代下企業如何進行精準運營;大數據時代下如何進行數據分析,如何在運營部門建立大數據思維,如何利用大數據為客戶畫像、對客戶行為進行分析、對大客戶進行篩選、改善客戶體驗,然后進行精準運營。同時面對應用大數據如何找到落地的突破口。
據調查(cha),80%的企業(ye)在大數據實施過程(cheng)(cheng)中不(bu)得要領,沒有起(qi)到應有的作用;難以落地,還停(ting)留(liu)在思維(wei)層面(mian);本課(ke)程(cheng)(cheng)就是為解決這樣的問題而(er)設(she)計開(kai)發(fa)的!
課程收益:
通過經典案例,全方位了解大數據運營的概念、工具、方法和理念;
學習如何通過海量大數據挖掘分析客戶需求,并得出精準解決方案;
掌握大數據在企業運營中智能風控的具體應用和落地策略;
掌握大數(shu)據如何(he)推動企(qi)業(ye)整體(ti)運營(ying),讓(rang)企(qi)業(ye)業(ye)績倍增;
課程對象:企業(ye)中高層(ceng)管理者、運營(ying)管理者、市場推廣管理人員(yuan)、互(hu)聯網運營(ying)人員(yuan)
課程方式:
1. 通過大量貼身案例,傳授知識點;
2. 利用行動學習法,現場研討落地方案;
3. 多維提問 現場演練,激發學員全程投入;
4. 利用五星教學法,導入情景故事,左右*互動學習;
5. 制定課后(hou)行動(dong)方案(an),后(hou)期跟(gen)蹤,將培訓項目化;
課程大綱
思考1:目前,企業*的問題是什么——我們的企業怎么了?
思考2:大數據只是一個概念嗎?有多高?有多深?多神秘?
第一講:大數據運營的現狀、困境與價值
互動:行業應用大數據驅動運營的現狀及難點?
一、企業為什么要用大數據思維去運營;
案例:比薩店的運營將客戶驚呆了!
案例:《*國家科學院院刊》大數據測試
1. 用戶的消費行為難以探知,需要大數據
2. 用戶的真正需求難以捕捉,需要大數據
3. 市場趨勢難以預測,需要大數據
4. 客戶與市場難以定位,需要大數據
案例:阿里巴巴大數據用戶畫像運營解析?
二、企業大數據運營落地的4大難點;
1. 思維切換難
2. 數據收集難
3. 數據挖掘難
4. 落地實施難
三、3個案例,領略大數據的魅力;
案例:智慧城市——杭州在阿里巴巴大數據下的改變
案例:無人保險——未來保險的數據化趨勢及智能風控
案例:某銀行數據化(hua)運營業績提升15%-30%
第二講:庖丁解牛——大數據360度大揭秘
一、什么是大數據?
互動:什么是大數據,你對大數據這個概念是怎樣理解的?
二、大數據與云計算的關系
案例:流感快速預測的背后
三、大數據應用的2個層面
1. 價值鏈層面的大數據應用
案例:新零售品牌從B2C到C2B見證大數據魅力
2. 傳播和渠道層面的大數據應用
案例:某信用卡中心大數據精準化運營提升轉化率
四、大數據運營的關鍵——數據挖掘
案例:遼沈戰役——戰神林彪成功的背后
案例:臺灣王永慶的大數據經營哲學
五、企業如何進行大數據挖掘
1. 大數據挖掘的5個步驟
2. 數據挖掘的4類算法
3. 大數據挖掘的4大方向
4. 大數據挖掘的常用工具
案例:啤酒與尿不濕的關系
案例:為什么你總是(shi)買假貨
第三講:企業大數據運營的4個應用
互動:您認為現在企業的運營精準嗎?推廣成本高嗎?
一、用大數據運營為客戶畫像,精準定位客戶;
1. 確定用戶畫像的分析維度
2. 建立用戶畫像的大數據分析模型
3. 用戶的行為習慣分析
4. 用戶的消費心理分析
5. 影響用戶行為的因素分析
6. 如何根據分析結果導出解決方案
案例:某銀行用大數據試水精準化運營
二、用大數據運營挖掘用戶的核心需求,精準匹配需求
1. 用大數據運營捕捉用戶的喜好
2. 大數據運營記錄用戶的消費習慣
3. 用大數據運營挖掘用戶的購買興趣點
案例:某銀行挖掘核心用戶需求提示1億存款案例剖析
三、通過大數據運營精準投放廣告,精準打擊市場
1. 機關*運營與狙擊手運營
2. 大數據精準運營的三要素:把心、**、子彈
3. 大數據精準投放的核心步驟
案例:新零售品牌的個性化運營是如何成功的
四、通過大數據運營思維個性化服務客戶
第一步:用戶差異化分層
第二步:用戶個性化服務
第三步:大數據用戶管理的RFM模型
案例(li):某公司RFM模型(xing)數(shu)據化精(jing)準營銷
數據化應用培訓
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