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中國企業培訓講師
用數據說話——大數據思維驅動下的營銷變革與實踐
 
講師:吳文(wen)釗 瀏覽次數:2579

課程描(miao)述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領導· 營銷總監· 其他人員

培訓講師:吳文釗(zhao)    課程價格:¥元/人    培訓天數:1天   

日程安排(pai)SCHEDULE



課程(cheng)大綱Syllabus

大數據的營銷變革

課程大綱:
1 大數據,運營商的商業機會再造
1.1 大數據為什么重要?它是商業機會的再造
1.1.1 更高層面的數據聚合
1.1.2 利用用戶“行為指紋”創造新商機
1.1.3 案例:利用行為指紋的商機創造過程
1.1.4 案例:淘寶,商機創造過程
1.1.5 案例:英國電信,大數據時代(dai)的商機創(chuang)造

第一能力:大數據分析的功力篇
2 經營分析的“高端”思考、與技巧
2.1 “剝絲抽繭”——分析的邏輯思考
2.1.1 數據分析案例:移動運營商的去中心化
2.1.2 數據分析案例:數據業務這架馬車還行嗎?
2.1.3 數據分析案例:電信業改革的真實動因!
2.2 “找到規律、敢于判斷”——分析的視角
2.2.1 規律蘊含于對事務的洞察
2.2.1.1 依賴市場規律,做出3G市場客戶規模發展預測
2.2.1.2 依賴競爭規律,做出全業務競爭規律
2.2.1.3 依賴發展要求,做出移動組織改革、經營模式改革詮釋
2.2.1.4 依賴需求規律,做出3G對于各類終端的發展預測
2.2.2 利用分析結論,尋找規律、發現玄機
2.2.2.1 案例:市場普及率與收入增幅之間的關系(來自中國移動)
2.2.2.2 案例:市場普及率與收入增幅之間的關系(來自中國電信)
2.2.3 利用分析數據,敢于給出判斷
2.2.3.1 案例:資費與客戶數、ARPU之間的關系
2.2.3.2 案例:集客市場,中國電信的致命一擊
2.3 “先有結論、后有分析”——分析過程需要一盞明燈
2.3.1 專題分析必須要設定“結論”——假設的設定
2.3.2 分析過程可能存在的三種“結論”——求證的過程
2.3.3 案例:聯通的集客的組織模式
2.4 月度經營分析的三段論
2.4.1 用何種方式表達成績
2.4.2 用何種方式發現問題,找到問題的根本點
2.4.3 給出解決途徑

第二能力:大數據分析的法力篇
3 怎樣確立區域經營分析的框架與邏輯(采用行動學習模式)
3.1 突破思維、與思維導圖
3.1.1 東、西方人種的思維差異
3.1.2 創新思維的方法
3.1.3 思維導圖-西方思維的基礎
3.1.4 怎樣利用思維導圖去分析事務?
3.2 經營分析的視角與邏輯
3.2.1 不要懷疑任何一種分析的角度
3.2.2 視角與范疇的博弈,范圍大好、還是范圍小好?
3.2.3 視角就是思考維度
3.2.4 維度下的邏輯
3.3 分公司究竟應該需要怎樣的分析視角?
3.3.1 僅依照KPI開展數據分析,就行了么?
3.3.2 運營能力,從來都是不可或缺的!
3.3.3 怎樣看分析的要素:時間?區域?……維度.?
3.3.4 按照(zhao)KPI體系,建立分析結構概(gai)念

4 從營銷的角度,建立分析結構
4.1 從運營收入角度,建立分析結構
4.1.1 分析的要素,需要涉及收入增幅、ARPU去考慮
4.1.2 從個客 集客 家庭 終端的視角,看分析的結構
4.1.3 從話音、增值、數據(互聯網)的視角,看分析的結構
4.2 從客戶規模角度,建立分析結構
4.2.1 分析的要素,需要針對份額、增量、存量、ARPU、MOU去考慮
4.2.2 客戶規模:從個客 3G 集客 終端的視角,看分析的結構
4.2.3 客戶規模:從個客的話音、增值、數據業務的視角,看分析的結構
4.2.4 客戶規模:從 WLAN 的視角,看分析的結構
4.3 從集客的角度,建立分析結構
4.3.1 分析的要素,需要強化普及率、滲透率、集客數、成員數的分析要素
4.3.2 客戶規模、占有率的視角建立結構
4.3.3 收入的視角建立結構
4.3.4 集客產品的視角建立結構
4.3.5 ABC客(ke)戶覆蓋(gai)率、及A、B類客(ke)戶收(shou)入占(zhan)比(bi)

第三能力:大數據營銷的支撐篇 
5 基于“大數據”的客戶偏好解析
5.1 潛在偏好的獲取,需要思維突破
5.1.1 突破你的“盒子”
5.1.2 游戲:思維突破游戲
5.1.3 產品創造的“三種”途徑
5.1.4 案例:百度地圖導航的模式創新
5.2 何謂客戶行為偏好?
5.2.1 大數據、與客戶偏好特征之間的關系
5.2.2 客戶偏好分析的維度思考
5.2.3 案例:移動閱讀客戶群的行為偏好
5.2.4 案例:電商客戶群的行為偏好
5.3 偏好獲取的手段
5.3.1 從調查中,獲取對潛在需求的驗證
5.3.2 運營數據中,獲取對潛在需求的驗證
5.3.3 數據挖掘對需求抓取的價值
5.4 從消費行為學的思路中,找到偏好的獲取模式
5.4.1 消費行為的概念,“欲求、與需求”
5.4.2 消費活動引發產品優化與改造
5.4.3 人的消費行為的7個特點
5.4.4 怎樣找到人的購買要素_4Ps 4Cs
5.5 利用“精準營銷”,鎖定“潛在偏好”客戶群
5.5.1 怎樣從中國移動VGOP深度運營平臺上,挖掘你所需要的數據
5.5.2 與運營商業務相關的數據挖掘模型
5.5.3 聚類、時序、神經元…基本概念介紹
5.5.4 通過針對目標群的調查,鎖定客戶應用需求
5.5.5 多維度數據的整合,最終形成客戶偏好集合!
5.5.6 客(ke)戶偏好(hao),是(shi)營銷的(de)基(ji)礎

第四能力:大數據營銷的變革篇
6 大營銷,大數據時代的營銷變革
6.1 大數據時代的營銷手段
6.1.1 行為學,大數據營銷的基石
6.1.2 從AIDAM,到AISAS的轉變
6.1.3 社會化營銷時代的模式究竟應該怎樣?
6.2 大營銷,大數據時代的數據經營
6.2.1 案例:小米,利用微博數據開展的營銷
6.2.2 案例:中糧悅活創新,利用開心網的數據獲取價值
6.2.3 案例:某公司,校園市場的營銷
6.2.4 案例:某(mou)公司(si)新業(ye)務,大數據(ju)營銷

7 大數據時代的營銷策劃
7.1 大數據時代的——新營銷戰
7.1.1 有的放矢,精準營銷*,300輛小車瞬間秒殺的秘密
7.1.2 黃太吉,煎餅鋪,一夜暴富的奧秘
7.1.3 西少爺的成功之路
7.1.4 整合營銷,雪球效應*,淘寶全球購6分鐘賣出1000雙唐卡鞋
7.2 網絡營銷實戰,讓你感覺落伍了
7.2.1 借力口碑,提升銷量*,新農哥跟風購買引發干貨“瘋搶潮”
7.2.2 御泥坊:塑造強勢品牌的影響力*,自媒體:釋放草根的影響力
7.2.3 讓每一位客戶更多“被在乎*”,四明山百萬客戶參與煉出好蜂蜜
7.3 大討論:怎樣利用大數據結論,開展校園市場的流量營銷策劃
7.4 大討論:怎樣利用大數據結論,開展校園市場的咪咕音樂的營銷策劃
7.5 大(da)討論:怎樣利用大(da)數據結論,開展(zhan)校園(yuan)市場的咪咕閱讀的營銷策劃

大數據的營銷變革


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