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中國企業培訓講師
大數據精準營銷與創新服務
 
講師:張世民 瀏覽次(ci)數:2548

課程(cheng)描述(shu)INTRODUCTION

大數據精準營銷培訓課

· 銷售經理

培訓講師:張(zhang)世民    課程價格:¥元/人    培訓天數:2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

大數據精準營銷培訓課

課程背景:
互聯網巨頭近幾年內攻城略地,所涉及的行業邊界幾乎不受限,根本原因在對數據資產的*應用。以阿里巴巴為例,已經形成了一個橫跨商業、金融、物流、大健康、大文娛各個領域的一個獨特的數字經濟體,這樣一個數字經濟體也正是數字中國、數字技術在中國的過去十年的巨大發展的縮影。
然而,大部分行業在大數據面前還顯得比較遲緩,尤其在營銷方面,數據利用基本上處于簡單查詢、報表提交層面。主要是對現有數據的簡單加工,很少涉及數據挖掘等深層應用,數據開發意識不強,數據思維缺乏,數據應用滯后。在客戶行為分析,消費心理捕捉、個性化服務與業務創新、洞察市場趨勢等方面,對數據資產的開發和應用上亟待提升。
大(da)數據(ju)是一座待(dai)挖(wa)(wa)掘的“金(jin)礦(kuang)”,它的起源首先要歸功于互聯網(wang),尤其隨著云計算、物聯網(wang)和人(ren)工智(zhi)能的發(fa)展(zhan),所有的交易記錄、行(xing)動軌跡、語音、影像(xiang)、傳感信息等均(jun)可實(shi)(shi)現(xian)數據(ju)化。因此,如何(he)借助大(da)數據(ju)為市場營(ying)銷(xiao)提供有力(li)支撐(cheng),如何(he)有效挖(wa)(wa)掘自身已經(jing)沉淀(dian)的數據(ju),并實(shi)(shi)現(xian)跨行(xing)業、跨平臺(tai)的外(wai)部數據(ju)資源整合(he),基(ji)于用(yong)戶(hu)畫像(xiang)構建,實(shi)(shi)現(xian)大(da)數據(ju)實(shi)(shi)現(xian)精準營(ying)銷(xiao)和創新服務,是各行(xing)業營(ying)銷(xiao)人(ren)員(yuan)必須掌握的業務技能。

課程收益:
.了解大數據產生的時代背景,正確認知大數據的應用價值;
.透視大數據的基本規律和特性,掌握大數據思維,提高工作效率;
.結合自身行業特性,開展數據分析,發現數據背后的問題和機會;
.基于大數據應用,進行點對點精準營銷,為客戶提供個性化服務;
 .拓展數據獲取(qu)渠道(dao),整合(he)相關(guan)行業優質客(ke)戶資(zi)源,提升(sheng)業績水平。

課程時間:2天,6小時/天
課程對象:企業負責人、營銷部門主管、業務精英
課程方式:講授(shou)+案例剖析+互動交(jiao)流+現(xian)場答疑(yi)

課程大綱
引言:互聯網+時代企業生存之道——保持饑餓感
第一講:數字化背景下的商業形態變革
一、傳統行業數據營銷面臨的難點
1. 數據思維:數據意識較弱,人才儲備不足
2. 數據采集:數據積累時間長,但質量不佳
3. 數據開發:應用場景不夠,缺乏業務突破點
4. 數據應用:不會造勢,缺少應用的成功案例
5. 數據共享:數據不統一,難以發揮整體性作用
案例解析:跨界時代的沖擊——競爭對手到底是誰?
二、互聯網巨頭們的大數據基因
1. 跨界打劫——挾用戶數據重構市場空間
2. 降維打擊——瓦解競爭對手的慣性生存條件
3.“跨界打劫”的本質:場景轉換與用戶體驗
案例解析:BAT們的邊界到底在哪里?
三、大數據開發及應用方向
1. 產品研發:數據反饋與產品定位
2. 用戶畫像:消費者心理及行為分析
案例解析:瞄準社區生鮮,錢大媽憑什么火爆?
3. 精準營銷:痛點捕捉與個性化需求觸達
案例解析:從產品定義到精準營銷,看眾安保險如何玩轉大數據
4. 風險管控:數據監測與風險預警
案例解析:上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
5. 運營效率:智能化和精細化管理
創新服務:消費者個性化需求滿足
案例解析:門(men)店(dian)數量持續暴增,美發品牌(pai)“優(you)剪”的大數據思(si)維(wei)和顛覆式創

第二講:大數據開發流程及數據分析應用策略
一、大數據分析挖掘的重要性
1. 數據是沉睡的金礦
2. 發現運營中存在的不足
3. 把握市場變化和競對動態
4. 客戶需求與*體驗
5. 個性化營銷方案制定
6. 業務形態重塑和流程優化
7. 洞察行業性周期走勢
8. 為決策(ce)提供有效依據

二、大數據分析挖掘方法和要點
1. 統計性分析
1)常規統計——轉化率、留存率、活躍度
2)不同維度的統計分析
3)導向性的數據提取
案例解析:飛機真的是最安全的交通工具?
實戰分享:從某外賣平臺的統計數據中,你能看出什么?
2. 預測性分析
1)捕捉各個因素之間的內在關聯
2)通過歷史數據發掘規律和趨勢
3)風險評估,預判和管控
案例解析:為什么電力數據真實反映了國民經濟運行狀況?
實戰分享:一起市場人員集體違規行為引發的KPI重構
3. 可視化分析
1)形成觀點和結論
2)文不如表,表不如圖
3)呈現方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例解析:城市大腦——智能交通最重要的支點
4. 分析思維訓練
1)對比、轉化、關聯,橫向與縱向擴展
2)深入了解各業務板塊,使分析工作貼合實際
3)比數據分析更重要的是大數據思維和意識
思維訓練:為什么大部分人對中國房價走勢分析判斷失誤?
實戰(zhan)分享:如何通過數據分析識別已損壞的共享雨傘?

三、數據開發流程
1. 數據接入
2. 數據整合
3. 數據處理
4. 數據分析
5. 用戶畫像
6. 精準營銷
實戰分享:共享雨傘(san)“JJ傘(san)”數據(ju)管理平臺搭(da)建

四、大數據內部采集與外部整合
1. 內部數據采集要點
1)完整性——數據累積效應
2)連續性——周期內變化趨勢
3)多維度——數據的多樣性
4)傾向性——目標導向的數據提取
2. 外部數據渠道開拓與整合優化
1)“互聯網+”的跨界趨勢
2)構建跨平臺信息采集體系
實戰分享:WiFi運(yun)營商“百米生活(huo)”與公安網監(jian)的(de)大數據合作

第三講:基于用戶畫像的大數據精準營銷與創新服務
一、什么是用戶畫像
1. 用戶DNA
2. 決策依據
3. 效果轉化
案例(li)解(jie)析(xi):今日頭(tou)條為什(shen)么讓(rang)巨頭(tou)們恐慌?

二、用戶畫像構建
1. 用戶需求洞察
1)用戶角色屬性劃分
2)用戶真偽需求甄別
3)保持傾聽,獨立判斷
案例解析:中國郵政VS順豐速運,用戶的槽點在哪里?
2. 用戶畫像的核心是標簽
3. 數據源的建立
1)用戶數據
2)行為數據
3)消費數據
4)商品數據
5)客服數據
4. 數據建模及規則
1)購買力模型
2)群體畫像模型
3)購買興趣模型
4)促銷敏感度模型
案例解析:拼多多市值相當于4個聯想集團,哪些用戶群體貢獻*?
案(an)例(li)解析:抖(dou)音和(he)快(kuai)手所呈現出(chu)的用戶畫像,反映了真實的中國青年(nian)?

三、用戶標簽體系
1. 用戶的基礎信息
2. 用戶的社會屬性
3. 用戶的消費傾向
4. 用戶的行為習慣
5. 用戶的購物偏好
6. 用戶的心理特征
7. 用戶的異常情況
8. 用戶的使用特權
實戰分享:用戶畫像偏差——某廚具生產廠家線上推廣遭遇的困惑
實戰分享:用戶群體重構——某家電生產廠家的互聯網轉型策略
實戰分享:剛需VS偽需求——共享雨傘的(de)用戶畫像構(gou)建

四、精準營銷與創新服務
1. 智能搜索
2. 社交傳播
3. 智能選品
4. 會員營銷
5. DSP廣告
6. 個性化推薦
案例解析:從做什么(me)到為誰(shui)做,基于大數據(ju)的C2B個性化(hua)定制

第四講:大數據的正確認知及發展趨勢
一、大數據的時代背景和基礎條件
1. 阿里巴巴新戰略:數字經濟體
2. 大數據三要素
1)大——海量,平臺級
2)數——信息,結構化
3)據——精準、可依賴
3. 大數據的六個特征
案例解析:五常大米,下單即送
大數據的類型
1)消費數據——多維度記錄
2)機器和傳感數據——圖文、語音、影像
3)行為數據——位置、軌跡、交易
a大數據與移動互聯網
b大數據與物聯網
c大數據與云計算
d大數據與人工智能
e大數據在各行業的(de)應用

二、大數據的開發價值及發展趨勢
1. 新能源——數據也是生產力
1)個性化服務——感知用戶,精準觸達
2)標準化輸出——邊際成本和規模效應
3)大數據發展現狀及未來趨勢
4)人格化——個體都是載體
5)擴展性——用之不竭和高兼容性
6)智能化——數據會說話
視頻分享:馬云談大數據
案例解析:阿里“雙十一”背后強(qiang)悍的(de)數據處理能力

大數據精準營銷培訓課


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