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互聯網時代的企業運營培訓

課程介紹：
思考：從昔日巨無霸的柯達、施樂的倒閉，到諾基亞、佳能的全線沒落的關鍵原因是什么？是因為企業管理不善？因為研發能力不足？還是項目管理不佳？
這些曾經如日中天的*企業都沒有跟上趨勢，敗給了“時代”。
互聯網時代成(cheng)(cheng)(cheng)功(gong)的企業之所以(yi)成(cheng)(cheng)(cheng)功(gong)，都是成(cheng)(cheng)(cheng)功(gong)在符合時代的產品，以(yi)及“思(si)維”，而非單純(chun)的管理與技術。

截止2017年，中國已達8.5億互聯網用戶，越來越多的人通過移動互聯網平臺進行溝通、應用、采購商品。互聯網思維的核心是“連接一切”，這就是“互聯網+”。可以說，未能足夠利用互聯網思維方式，沒有把互聯網+商業模式與用戶連接起來的的企業是沒有未來的企業，必將被市場淘汰。
盡管全球經濟正在經歷寒冬，但是互聯網的發展卻如日中天。越來越多的企業已經嘗到了轉型互聯網思維方式和商業模式的甜頭！
在當今經營成本日益高漲的市場競爭環境下，企業如何利用互聯網找到創新模式、突破困局？
在消費者行為方(fang)式(shi)動態化的大背景下，企業如何(he)依托互聯網，實現低成(cheng)本戰略突圍？

課程目的：
通過講師多年在互聯網企業中的實際工作經歷，將互聯網理論與實戰案例相結合的方式，幫助學員掌握核心互聯網思維及傳統企業轉型關鍵運作要點，通過互聯網手段低成本制勝市場，實現企業的戰略突圍，構筑數字時代的企業的核心競爭能力。
學員對象：管理團隊、技術團隊及所有涉及傳統企業專業的人員
授課方法：結合當今企業競爭(zheng)與互聯(lian)網發展趨(qu)勢，通(tong)過(guo)理(li)論與實戰案例(li)解析相結合的方式(shi)進行授(shou)課，內容嚴謹充實又不乏(fa)輕松幽默，同時加入學員(yuan)案例(li)現場演練和點評，增強課程(cheng)的互動性。

課程主要內容：
第一天課程
一、認識大數據時代：
1、認識互聯網大數據時代
2、當下互聯網信息化變革的深度思考
3、中國互聯網發展簡史及成功企業案例分析
4、互聯網(wang)(wang)思維(wei)是什么？互聯網(wang)(wang)+是什么？大(da)數據是什么？

二、互聯網商業模式變更及成功案例
1，用戶思維
——把握用戶的核心需求
——如何利用用戶體驗開展營銷
2，跨界思維
——行業邊界的模糊
——如何做顛覆式創新
3，簡約思維
——“簡”是王道
——如何“簡”而不“乏”
4，*思維
——抓住用戶痛點
——如何把握興奮點
5，迭代思維
——先開炮后瞄準
——如何有效微創新
6，免費思維
——羊毛出在狗身上讓狗付費
——如何規劃互聯網時代的商業模式
7，口碑思維
——口碑的獨特優勢
——如何把握口碑的關鍵節點
8，大數據思維
——大數據現代企業的儀表盤
——如何讓大數據助力高效運營
9，平臺思維
——建設生態圈
——如何建立互聯網時代的聯盟
午間休息

三、互聯網+傳統行業的發展趨勢
1、企業運營核心競爭力的界定和特征
2、通過大數據了解你的用戶需求
3、贏在“大數據營銷”——借勢“新媒體”
4、互聯網＋的動力: 大數據、云計算、工業4.0與物聯網
5、企業如何收集、處理海量數據
6、大數據運營推(tui)動傳(chuan)統企業(ye)互聯網(wang)化

四、數據從何而來——精準營銷及口碑傳播
1、”互聯網+媒體“的特點、商機與挑戰
2、中國新媒體發展的前世今生
3、互聯網思維帶來的新媒體營銷變革與應對機制
4、新媒體營銷的主要內容和手段
5、新媒體營銷傳播特點：分眾、精準、個性、交互、口碑、長尾
6、如何增(zeng)強(qiang)用戶體驗來提高用戶的訪問粘性?

第二天課程
五、大數據在各行業應用案例
1、電子商務與大數據完美結合
A.網站投資回報率的計算
B.網站運營的指標體系
C.客戶價值的細分，如何做客戶運營
D.ARPU值的關鍵作用與法則
2、連鎖零售企業管理利器——平臺化
A.購物中心業績提升六大要素
B.數據幫助提高銷售量
C.奇妙的關聯銷售
分組討論：資金流、物流系統、渠道成員關系管理臺賬的建立和數據分析
3、游戲運營暴利的秘訣
A.游戲如何讓玩家欲罷不能——基于數據挖掘的獎勵、積分模式
B.游戲中經濟系統的維護模式
4、電信企業通過數據挖掘改善企業營銷模式
分組討論：如何更有針對性的建立營銷模式，從規模營銷到定點營銷
5、通過數據挖掘提升銀行信用卡客戶忠誠度
分組討論：從信用卡數據(ju)分析(xi)，到防止客戶流程(cheng)

六、大數據應用概述
1.什么要做數據挖掘——多學科的融合
2.數據挖掘的功能：分類、預測、推估、關聯、聚類、可視化
3.如何收集、處理海量數據
4.數據挖掘中的十大經典算法
5.數據質量管理四大要素
6.數據挖掘建模、流程及分析指標
午間休息

七：數據挖掘中的要點
1、建立運營數據挖掘模型的4個步驟
2、數據挖掘結果如何展現——可視化數據之美
3、數據挖掘常用的工具
4、如何寫一份賞心悅目的數據分析報告——用數據看透問題
5、數據挖掘技能提升十大必殺技
6、數據挖(wa)掘中(zhong)易犯的錯(cuo)誤——給數據分析師的五個忠(zhong)告

八、互聯網+大數據如何落地
1、營銷模式的變化
2、與用戶關系的變化
3、產品定位的變化
4、通過流程體系互聯網思維
5、互聯網企業一體化端到端流程(cheng)

九、小試牛刀
實戰練習：圍繞企業運營商特點，分組練習搭建以下四方面大數據模型：
（1）市場與精準營銷，包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦；
（2）客戶關系管理，包括客服中心優化和客戶生命周期管理；
（3）企業運營管理，包括業務運營監控和經營分析；
（4）數(shu)據(ju)商業(ye)化指數(shu)體(ti)系(xi)的初步搭建和分(fen)析。

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