《互聯網+大數據》—蘇州講師
講(jiang)師：肖聰 瀏覽次數(shu)：2557
課(ke)程描(miao)述INTRODUCTION
互聯網大(da)數據課程
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排(pai)SCHEDULE
課程大綱Syllabus
互聯(lian)網大(da)數據課程(cheng)
課程背景：
得益于(yu)中(zhong)國(guo)的(de)(de)(de)(de)(de)人(ren)口紅利影(ying)響(xiang)，移動(dong)互聯(lian)網在(zai)中(zhong)國(guo)得到了高速發展，在(zai)過去(qu)的(de)(de)(de)(de)(de)3年，以互聯(lian)網為代表的(de)(de)(de)(de)(de)“新經(jing)濟”，開始(shi)與中(zhong)國(guo)的(de)(de)(de)(de)(de)“舊(jiu)經(jing)濟”分道揚鑣(biao)，這體(ti)(ti)現(xian)在(zai)資本市(shi)場上，也體(ti)(ti)現(xian)在(zai)實體(ti)(ti)經(jing)濟中(zhong)。大數據將逐(zhu)漸成(cheng)為現(xian)代社會基礎設施的(de)(de)(de)(de)(de)一部分，就像物(wu)流行業(ye)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)公路、鐵路、港口、水(shui)電和(he)通信網絡(luo)一樣不可或缺！但大數據不會因為人(ren)們(men)的(de)(de)(de)(de)(de)使(shi)用而折舊(jiu)和(he)貶值(zhi)，很多人(ren)習慣(guan)把物(wu)流行業(ye)看作(zuo)是互聯(lian)網最(zui)后一塊未開墾的(de)(de)(de)(de)(de)處(chu)女地(di)，對大數據的(de)(de)(de)(de)(de)研究(jiu)還停(ting)留在(zai)口頭上，還沒有形成(cheng)具體(ti)(ti)的(de)(de)(de)(de)(de)可操作(zuo)的(de)(de)(de)(de)(de)行動(dong)！專注于(yu)數據調(diao)查的(de)(de)(de)(de)(de)咨詢公司麥卡錫則(ze)一針見血(xue)地(di)指出：“大數據將是堪比(bi)石油的(de)(de)(de)(de)(de)重要資源”。
在大(da)數(shu)據(ju)方(fang)(fang)興未艾、眾說紛(fen)紜的(de)(de)時刻，大(da)數(shu)據(ju)在變(bian)革車貨(huo)匹配、運輸線路分析、銷售預測與庫存、設備修理預測、供應鏈(lian)協(xie)同管理等(deng)方(fang)(fang)面發(fa)生(sheng)著潛(qian)移默(mo)化的(de)(de)作用，逐漸改變(bian)和(he)影響著物流人的(de)(de)思維方(fang)(fang)式。
課程收(shou)益：
理解互聯(lian)網(wang)的本(ben)質，提(ti)升效率和改善用戶體驗(yan)
掌握大(da)數(shu)據的規律和基本特點
學會開展數(shu)據分(fen)析，并(bing)找到(dao)數(shu)據背后(hou)的問題
通過大數(shu)據開展精準化營銷
課(ke)程時間：1天；6小時/天
授課對象：高層管理(li)人員、中(zhong)層管理(li)人員
授課方式：案例分(fen)享(xiang)，示范(fan)演練，小(xiao)組討論，視(shi)頻教(jiao)學，頭腦風暴
課程(cheng)大綱(gang)
引言：大數據改變(bian)我們的生(sheng)活，所有人都生(sheng)活在數據中
例1：啤酒&尿不濕的故事（女兒懷孕）
例2：有趣的必勝客(ke)的訂(ding)餐系統
例3：大數據分析股票
例4：大(da)數據相(xiang)親
第一章：互聯網給物流(liu)行業帶來的機遇和挑戰
一、從(cong)兩場(chang)打賭(du)開始說起
1.互聯網+概(gai)念的提出和推動
案例分析：“互聯網+零售”的巨額交易
案例分析：“互聯(lian)網+交(jiao)通”的自(zi)殘式營銷
案例分(fen)析：“互聯網+硬(ying)件”的嚴(yan)重沖擊(ji)
2.互(hu)聯網+*的新(xin)工具
案(an)例分析(xi)：“互(hu)聯(lian)網+金融”的天(tian)量資金
3.馬化騰：互(hu)聯(lian)網+下的(de)智慧(hui)生活(huo)
案例分析：“互(hu)聯網+消費(fei)”
4.BAT：用(yong)數(shu)據顛(dian)覆你(ni)的所有(you)
案例分析：互聯網+娛樂(le)
討論：餐飲行業如何進行互聯網(wang)+什么 ？
5.互聯網帶來(lai)的機遇和挑戰
討論：互聯網是洪(hong)水(shui)猛(meng)獸(shou)嗎？
討(tao)論(lun)：互聯(lian)網泡沫的(de)背后思考(kao)
二、互聯網(wang)顛覆傳統行(xing)業的步驟
1.已被互聯網撕碎(sui)的傳(chuan)統行業(ye)
討論：你(ni)的(de)行業還有(you)多久(jiu)的(de)時間
2.傳統行業的痛點(dian)
案例(li)分(fen)析：傳統(tong)行業(ye)轉型遇(yu)到(dao)的哪(na)些(xie)困難
討論：你的公司產品有(you)哪些痛(tong)點(dian)？
3.從客戶到(dao)用(yong)戶的變化
討論：我們是有客戶還是用戶？
第二(er)章(zhang)：互聯網的基本理念(nian)
一(yi)、互聯網是一(yi)種新的技(ji)術
1.新技術帶來(lai)改變(bian)的力量(liang)
思考：互(hu)聯(lian)網技術給物流(liu)行業帶來的變化是(shi)什么？
二、互聯網(wang)是(shi)一種新(xin)的商業(ye)模式
1.如何進(jin)行商業模(mo)式創新(xin)
討(tao)論：傳統企(qi)業(ye)的(de)(de)商業(ye)模式(shi)和互聯網公(gong)司(si)的(de)(de)商業(ye)模式(shi)的(de)(de)不(bu)同
案例分享：互(hu)聯網化(hua)不是搞個APP
三(san)、互聯(lian)網(wang)是(shi)一種新(xin)的思維
1.互聯網思(si)維的核心
討論：為什么海底(di)撈(lao)的服務有“毒”？
轉(zhuan)換視角(jiao)，像做(zuo)產(chan)品一(yi)樣做(zuo)營銷
第三(san)章：大數據(ju)的基本理念
一、大數據到底是什么(me)?
二、大(da)數據(ju)時代到來的條件
1.時(shi)代(dai)的(de)沿革(ge)：
1）工業革命(ming)1.0——機械生產代替手(shou)工勞(lao)動
2）工業革命(ming)2.0——實現了生產的自動化
3）工(gong)業革命3.0——開始邁(mai)入信息化時代(dai)
4）工業革(ge)命4.0——智能工業開始(shi)拉開序幕
案例：工業4.0進入C2B的模(mo)式的私人訂制的時代
2.移(yi)動互聯網
3.云(yun)計算
4.4G網絡
三(san)、大(da)數(shu)據(ju)的(de)條件——大(da)數(shu)據(ju)VS數(shu)據(ju)大(da)
1.大數(shu)據與傳統數(shu)據的區別
1）“由業務向數(shu)據提出需求”的(de)運(yun)營(ying)模式向“以(yi)數(shu)據指導業務”的(de)運(yun)營(ying)模式轉變
2）化“數”為“據”是關(guan)鍵 。
2.大(da)數據的(de)特點
1）數(shu)據(ju)體量(liang)夠大(da)（Volume）
2）數據類型(xing)夠多（Variety）
3）數據價值密(mi)度低（Value）
4）數據具有實效(xiao)性（Velocity）
四、大(da)數據的類型
1.結構化數據——純數字(zi)化數據
2.半結(jie)構化數據(ju)——圖片、聲(sheng)音、影像
3.非結(jie)構化(hua)數據(ju)——行為數據(ju)：歸根到底是研(yan)究“人”
1）表(biao)象(xiang)數據
2）心理數據
3）性格(ge)數(shu)據
第四(si)章：大數據的商業意義和使(shi)用(yong)
一、大(da)數據的(de)商業意義
1.挖掘需求：永遠不要忽(hu)略用戶的行為數據和潛在需求
1）大數據的本(ben)質：還原（通過行為數據還原用戶的真(zhen)實需(xu)求）——為C端*畫像
2）分析(xi)用戶(hu)的特征和行為
3）篩選(xuan)有價值的用戶
4）注(zhu)重用戶體驗
2.還(huan)原(yuan)的三個條(tiao)件：角(jiao)度(du)、場(chang)景、數據
1）角度：企業價值和(he)客戶價值。
2）場(chang)景——推理“活”數據(ju)
案例：客戶為什么改了送貨(huo)地址?
案例：“十(shi)一黃金周”
3.數據——挖掘
1）表(biao)象數據——挖掘用戶的潛在需求(qiu)
A.潛在需求指(zhi)標：搜索的(de)關鍵詞、瀏(liu)覽過的(de)網頁、購物(wu)車(che)中待購品
B.對策分(fen)析指(zhi)標：網(wang)頁停留的時(shi)間、購(gou)買(mai)商(shang)品的單價(jia)、服務滿(man)意度(du)
C.身份識(shi)別指標：常(chang)(chang)用的物流、常(chang)(chang)刷(shua)的銀行(xing)卡、常(chang)(chang)用的送貨地(di)址(zhi)
2）心(xin)理數據——探尋用戶的真實感受
A.心理數據一(yi)：對(dui)比效(xiao)應(ying)——不怕(pa)不識貨，只怕(pa)貨比貨
B.心理(li)數據(ju)二：評(ping)估模式——女孩子相信(xin)是否要帶女伴(ban)
C.心理(li)數據三：折中(zhong)效應——不(bu)知(zhi)是(shi)中(zhong)國喜歡中(zhong)庸(yong)之道
D.心(xin)理(li)數(shu)據四：沉(chen)沒成本——人們為什么總停留在(zai)過去(qu)
E.心理數據五：損失規避(bi)——敢不(bu)敢冒險，會不(bu)會說(shuo)話
F.心理數據六：稟(bing)賦效應——敝帚為什么(me)自珍
G.心理數據(ju)七：心理賬戶——錢和錢是不一(yi)樣的
H.心理數據八：交易效用——網(wang)購為(wei)什么瘋狂(kuang)
I.心(xin)理(li)數據九：錨(mao)定效應——好(hao)的起(qi)點是成功的一半
3）性格數據——找到(dao)用戶(hu)的行(xing)為動機
案例：空(kong)城計中諸(zhu)葛亮對司馬(ma)懿(yi)性格的預測(ce)
案例：草船借箭中(zhong)諸葛亮對曹操性格的(de)預測(ce)
4.大數據的基礎：經驗
案例：打領(ling)帶(dai)、按(an)燈試驗、國王與(yu)奴隸
5.大(da)數(shu)據(ju)的關鍵作用：預測
案例(li)：塔蘭托海港戰役
案例：日俄海戰(zhan)
案(an)例：大慶油田泄密
案例：分(fen)析一個女性用或視頻網站商城的真(zhen)實數據(ju)
案(an)例：從支(zhi)付手(shou)段(duan)推(tui)測銀行未來(lai)發展趨勢
6.大數據的根本目(mu)的：決(jue)策
案例：林(lin)彪的大數據思維
案例：普拉(la)達
案例：保險(xian)公(gong)司出險(xian)加保問題
二、精準營銷：開展精準化(hua)、低成本(ben)營銷
1.關聯(lian)推(tui)薦
案(an)例：啤酒與尿布
案例：淘寶(bao)賣內衣分析
2.廣告精準推送
案例：“小時代”電影的(de)廣告策略
3.社區營(ying)銷，建立核心競爭(zheng)力
案例：郵政的EMS和順豐競爭
三、內部管(guan)理：提高(gao)工作效率和(he)服務質量
1.提高工作效率
案例：阿里巴巴征(zheng)信系(xi)統
2.提升服務質量
案例：泰(tai)國的東方飯店服務
案(an)例：印象舌尖如何營銷(xiao)天平會計事務所
案例：人性化的(de)關(guan)懷
3.實現員工的扁平化(hua)管理
案例：用淘(tao)寶(bao)模式管理員工
四、模(mo)式變(bian)革：變(bian)革商業模(mo)式，引(yin)領時代潮流
1.思維變(bian)革：信息風暴顛(dian)覆思維慣例
1）從“樣本”到(dao)“總體”
2）從(cong)“*性”到“混雜性”
3）從“因果關系”到“相關關系”
2.商業模(mo)式的變革與創新
1）企業(ye)模式創新
2）產業模(mo)式創(chuang)新
3）技術(shu)模式創新
五(wu)、數據采集的方法
1.試(shi)(shi)驗(yan)法(fa)（EQ試(shi)(shi)驗(yan)）
案例(li)：雀(que)巢速溶咖啡
2.訪問法
案例：羅永浩的錘子手(shou)機、刀(dao)削面(mian)
案例：腦白金(jin)史玉柱的市場調(diao)研
3.問卷法
4.平臺法（對于后臺數(shu)據的監測）——微信的三個號
互聯網大數據課(ke)程(cheng)
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/32060.html
已開課時間Have start time
- 肖聰
[僅限會員]
大數據課程內訓
- 數據驅動價值 ——基于Ex 張曉如
- 《精細運營——京東/天貓平 武建偉
- 能源電力企業數字化轉型探索 李(li)開東
- 大數據項目解決方案及應用 胡國慶(qing)
- 《大數據分析與客戶開發》 喻國慶
- 數據創造價值——大數據分析 張曉(xiao)如
- 《大數據精益化營銷思維與運 喻國慶
- 建材門店--微信獲客與運營 武建偉
- 大數據提升：用戶體驗提升與 武建偉
- 企業區塊鏈技術的應用場景與 李璐(lu)
- 《流量神器，銷量升級：如何 武建偉
- 《銀行--網絡消費行為與網 武建偉