基于大數據的用戶行為分析和需求挖掘
講師：薛(xue)新 瀏覽次數：2566
課程描述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安(an)排(pai)SCHEDULE
課程(cheng)大綱Syllabus
大數據的用戶行為分析課程
【課程介紹】
課程將以大數據用戶分析與關系運營切入點，還原商業環境中的實際案例，幫助學員理解了解大數據特性，現狀，學會用大數據來認識用戶，用戶行為特點及需求捕獲；學會用大數據分析來深層次理解用戶需求，并進一步挖掘用戶潛在需求。
課程以客戶畫像的設計和流程介紹為切入點，通過確定用戶畫像所需的數據體系，通過用戶的“數字化消費行為”為其構建行為標簽，實現大視頻業務、融合套餐、智慧家庭用戶畫像的構建。
課程通過案例詳解用戶行為分析方法，掌握大數據下客戶的“透視”技巧，包括基礎數據的收集和整理、客戶需求挖掘與分析、運營商存量經營分析，為優化產品設計與服務提供支撐。
【學員收益】
1、幫助學員了解大數據的基本概念和應用場景
2、幫助學員掌握數據資源的獲取技巧
3、幫助學員了解數據管理的要點
4、幫助學員掌握基于數據分析用戶行為的技巧
5、幫助學員掌握用戶畫像的技巧
6、幫助學員掌握基于數據挖掘用戶需求的技巧
【課程大綱】
第一部分、大數據360度大揭秘
1、什么是大數據？
2、大數據和人工智能、區塊鏈的關系是什么？
3、大數據運營的3個基礎
4、大數據應用的2個層面
5、大數據運營的關鍵是數據挖掘
6、大數據挖掘包括5個步驟
7、關于機器學習和深度學習
8、運營商擁有哪些方面的數據？
9、運營商的數據來源
10、關于數據安全及國家信息管理政策解讀
11、運營商大數據應用的4個大類
12、運營商大數據應用成產生4個方面價值
13、數據挖掘的5類主要算法及應用技巧
a) 聚類算法—發現相同類型的用戶
b) 降維算法—幫我們找到最關鍵因素
c) 回歸算法—用戶滿意度分析的有效工具
d) 分類算法—幫助我們精準的找到用戶
e) 時序算法—準確預測未來的趨勢
14、數據分析模型如何靈活應用的技巧
15、案例分析：融合套餐用戶基于大數據的分析
第二部分、基于大數據的用戶行為分析技巧
1、數據分析的主要方法
2、數據分析的3個步驟
3、假設分析方法
4、邏輯樹分析方法
5、AARRR分析方法
6、群組分析方法
7、相關（回歸）分析
8、對比分析方法
9、數據分析的展示技巧
10、數據分析的3個步驟
11、數據分析實戰案例：某運營商年度經營分析
第三部分、大數據在運營商的三個主要應用
1、用大數據為客戶畫像，精準定位客戶
a) 大精準定位客戶的六個步驟
b) 案例：小米的用戶定位與大數據思維
2、用大數據挖掘用戶核心需求，精準匹配
a) 大數據精準匹配客戶需求的3個步驟
b) 案例：IPTV的協同營銷
3、通過大數據思維，個性化服務客戶
a) 大數據用戶管理的RFM模型
b) 案例：利用RFM模型實現存量用戶管理
4、大數據經典應用案例剖析
a) 案例：大數據在餐飲行業的精準運營
b) 案例：大數據在金融行業的精準運營
c) 案例：大數據在金融行業的精準運營
d) 案例：大數據在汽車行業的精準運營
第四部分、用大數據技術精準用戶畫像的方法、技巧和實踐
1、用戶畫像的方法和技巧
2、什么是用戶畫像？
3、用戶畫像的技術實現
4、詳述構建用戶畫像的4個具體步驟及操作技巧
5、用戶畫像的主要作用
6、基于用戶畫像的產品創新
a) 基于用戶畫像的產品設計目的
b) 產品的特征和4個關鍵屬性
c) 產品創新的5個關鍵步驟
7、基于用戶畫像的營銷管理
a) 基于用戶畫像的營銷和渠道管理目的
b) 利用用戶畫像實現社群營銷
c) 利用用戶畫像實現社交營銷的算法實現
d) 利用用戶畫像實現區域營銷
e) 利用用戶畫像實現線下渠道的動線優化
f) 利用用戶畫像實現線上線下渠道聯動
8、詳細案例分析：知乎的用戶畫像和需求分析
9、詳細案例分析：運營商視頻業務存量運營的大數據應用
第五部分、基于大數據的用戶體驗優化和存量管理
1、 客戶旅程成就商業的主線
a) 為商業舞臺編寫一個完美的劇本
b) 客戶旅程在前，業務流程在后
c) 打造卓越旅程的“4321工作法”
2、 四個旅程波次與客戶的心路歷程
a) 4個波次是新的業務增長邏輯
b) 客戶約會期:以客戶型價值打動客戶
c) 客戶追求期:與客戶共建情感賬戶
d) 客戶享受期:完美執行中讓客戶掏錢包
e) 客戶成就期︰幫助客戶對外連接
3、 繪制體驗地圖的方法和技巧
a) 用戶觸點發現和管理
b) 用戶體驗評估
c) 體驗地圖繪制技巧
d) 基于體驗地圖的體驗優化
e) 用戶留存策略設計
大數據的用戶行為分析課程
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