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課程大(da)綱

第一講：大數據概(gai)述

1. 大數(shu)據(ju)來源：數(shu)據(ju)的多種(zhong)來源構成(cheng)

2. 大數(shu)據價(jia)值(zhi)：數(shu)據的價(jia)值(zhi)體現

3. 大(da)(da)數(shu)據5V特點(dian)：大(da)(da)量(liang)、高速、真(zhen)實性、多樣性、價值

第(di)二講(jiang)：需要正視的大數據(ju)誤(wu)區

一、關(guan)于誤區(qu)認(ren)知(zhi)

1. 數據中心的(de)誤區

2. 云(yun)計算(suan)的(de)誤區

3. 數(shu)字化信(xin)息的誤區

4. 海量數據的誤區

二(er)、各個屬(shu)性大數(shu)據分類

1. 政務(wu)類——按工商、人口、稅務(wu)、市(shi)場

2. 公共類——按教育、醫療、交通、市(shi)政

3. 用戶類——按性別、年齡、職(zhi)業、購買力(li)

4. 產業類——按汽車、稅控、3C、娛樂

三(san)、大數據應用(yong)在精準(zhun)營銷之外(wai)，還(huan)用(yong)于哪(na)些行業？

1. 消(xiao)費行業

2. 電子商務

3. 醫療衛生

4. 軍事(shi)科技

5. 金(jin)融行業

案例：企業(ye)自(zi)身(shen)案(an)例

第三(san)講：大數據(ju)的商業本(ben)質

一、大(da)數據(ju)成為企業的核(he)心競爭力

1. 精準資產

2. 云技術

3. 物聯網(wang)的(de)動態(tai)鏈(lian)接

二、大(da)數據下創新企業的(de)新機(ji)會

1. 數(shu)字(zi)創(chuang)新帶來新機(ji)會

2. 數字產業新(xin)機會

3. 數(shu)字革命新(xin)機(ji)會

案例：滴滴打車全(quan)場景的數字化應用

三、大數據七種思維

1. 定量思維

2. 相關思維

3. 實驗思維

4. 全樣本思維

5. 個性化思維(wei)

6. 融合思維

7. 跨(kua)界(jie)思維

第四講：改變大數據銷售過程(cheng)六大難(nan)題

難題一：門(men)店客流持續(xu)下(xia)降

難題(ti)二：對客戶(hu)信息一無所知

難題三：推廣成本(ben)高(gao)，效果差

難(nan)題四：促(cu)銷天天搞，就是不買單(dan)

難題(ti)五：平(ping)臺有(you)銷量，商家沒利潤

難題六：老客(ke)戶無法跟進，回(hui)頭客(ke)少

解(jie)決(jue)問題：根(gen)據現場學員(yuan)反饋針對性解(jie)決

工具：

1. 大數據探針(zhen)

2. 客戶(hu)CRM系統

3. DSP精準營銷

4. 電商數據分析系統

5. AI人臉識別

第五講：大數據(ju)引發的(de)思維變革

一、大數據成(cheng)為(wei)科學研究(jiu)的(de)底層基(ji)礎

案例：第四范式（大數據行業(ye)典型企業(ye)）

1. 經濟科學(xue)

2. 理論科學(xue)

3. 計(ji)算科(ke)學(xue)

4. 數據密集型階段

二、管理決(jue)策(ce)的思維變革(ge)

1. 事先總結(jie)到事前規劃

2. 定量到定性分析(xi)

3. 抽樣到(dao)全體數據分(fen)析

4. 拍腦袋到(dao)看(kan)數(shu)據(ju)

第六講：利用大數據能獲(huo)取到五大(da)信息源

一、客戶在哪里？

1. 從性(xing)別不同分析

2. 從年(nian)齡層次分析

3. 從職業類型分析(xi)

4. 從區(qu)域(yu)特性(xing)分析

二、客戶是(shi)誰？

1. 人口特征——適應規則

2. 消費特征——參考定價

3. 場景特征(zheng)——復購傳播

4. 心理特征——成交轉化

三、客(ke)戶需要什(shen)么(me)？

1. 誰(shui)？用戶的(de)面貌描(miao)述

2. 什么？聚焦在(zai)一個(ge)痛點而非多個(ge)痛點

3. 場景？從(cong)籠(long)統的場景聚焦到細致入(ru)微的場景

四(si)、客(ke)戶有什么樣的消費理念？

現場互動(dong)：多(duo)種消費(fei)數據的(de)匯總能夠給我(wo)們解答什么樣的(de)*

五、客(ke)戶(hu)的購(gou)買決策時如何做出(chu)的？

決(jue)策的時效以及依(yi)據，決(jue)策的數字意義(yi)

案例解析(xi)：在場客(ke)戶數(shu)據的提問以及現場數(shu)據問題分析

第七(qi)講：大(da)數據還原數字營銷與(yu)內容傳播

一、數字(zi)營(ying)銷時代未來趨(qu)勢(shi)與方式(shi)

1. 數字(zi)營銷到底是什么？

1）量化投放

2）流量(liang)為王

3）精準反饋

2. 數字營銷與傳統廣告(gao)營銷的(de)區別

1）內容性差異

2）渠(qu)道性差異(yi)

3）成(cheng)本性(xing)差異

4）傳播(bo)性差異

5）評估性(xing)差異

3. 未來全新數字營銷的概(gai)念與特(te)性

1）全(quan)渠(qu)道+大(da)背靠(kao)

依(yi)托(tuo)銷售渠道、微信、自(zi)媒體、視(shi)頻、SNS全部渠道與銷售打(da)通，背靠兩(liang)微一抖(dou)進行傳播

2）全渠(qu)道的(de)特性：多重(zhong)性、多樣性、不可預見性

及知、及買(mai)(mai)、跟流量(liang)相關(guan)從而達到消費者購買(mai)(mai)的端點(dian)，最終產生(sheng)購買(mai)(mai)

抖音并不是(shi)全渠道，而是(shi)消費(fei)者心(xin)(xin)理的(de)觸及(ji)點，產生(sheng)最終的(de)轉(zhuan)化(hua)，才(cai)是(shi)精髓、才(cai)是(shi)核心(xin)(xin)

4. 數字(zi)營銷兩大(da)板塊

1）出產(chan)內容

2）傳(chuan)播渠道

5. 真正網絡(luo)營銷2件事：集(ji)客、轉化

6. 全渠道(dao)+大背靠的產業誤區及痛點

1）眾(zhong)多碎片化(hua)合同的簽署

2）品牌方權益風險

3）傳(chuan)統(tong)的1+1+1風險(xian)無法反(fan)噬到(dao)大背靠(kao)

4）單一(yi)事(shi)件的爆(bao)點誤區：企業(ye)依靠爆(bao)點事(shi)件，打(da)造全(quan)網營銷

實(shi)際情(qing)況：很(hen)多(duo)企業(ye)沒(mei)有聲(sheng)音了(le)，沒(mei)有爆點

5）借勢非造(zao)勢，星星之火可以燎原

6）多頭決(jue)策、執(zhi)行(xing)不(bu)利(li)

7）顧問型乙方

8）品(pin)牌(pai)管理扁平化

9）唯數字論，先懵逼(bi)兩年(nian)

10）攀(pan)附(fu)及其(qi)依賴大背靠

二(er)、診斷與評估企業的數字營(ying)銷策略(lve)

1. 傳播的廣泛性(xing)：全渠道、維(wei)度內(nei)容、背靠品牌及平臺

2. 爆點的尖銳性：可傳播性、有互動性、能夠(gou)場景(jing)帶(dai)入(ru)

3. 數據的精(jing)準性：曝光量(liang)、點擊量(liang)、轉(zhuan)(zhuan)發量(liang)、轉(zhuan)(zhuan)化率

4. 轉化的匹配性：內容足夠垂直(zhi)、傳播具(ju)備延續性

案(an)例(li)：一(yi)張完整(zheng)的數據投放后期檢測報告：

數據呈現、檢測效果、設計產(chan)出、達(da)成轉化（電商或渠道）

三、立體化內容營銷(xiao)及傳播(bo)

1. 內容營銷的三段式遞進步驟

1）客(ke)戶獲取：口碑導流(liu)(liu)(liu)，社會化導流(liu)(liu)(liu)、O2O導流(liu)(liu)(liu)、數字化導流(liu)(liu)(liu)、第三方導流(liu)(liu)(liu)

2）客戶轉化：留存(cun)轉化、參與(yu)轉化、互動式轉化

3）客戶(hu)支(zhi)付(fu)：快捷支(zhi)付(fu)、傳播支(zhi)付(fu)、門檻(jian)式支(zhi)付(fu)

2. 內容營銷的傳播特征

1）繩結(jie)特(te)征

2）時間連貫(guan)性(xing)

3）單(dan)體差異性

4）要素的(de)整合能力