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數據化應用培訓

課程背景：
企業的數據化智能化時代來了！在移動互聯網和大數據時代下，物聯網及人工智能的發展下，我們可以肯定：只有通過大數據才能有效挖掘客戶需求，才能得出精準解決方案；通過大數據運營來創造商業價值是未來公司發展的方向；大數據運營是企業精細化運營的必然，再小的企業都要有大數據思維；大數據思維已經成為企業運營管理者、運營管理者及運營部門的必備思維。
但是，80%的企業面臨著如下的難點：大數據時代下企業的運營模式到底如何變化；大數據時代下企業如何進行精準運營；大數據時代下如何進行數據分析，如何在運營部門建立大數據思維，如何利用大數據為客戶畫像、對客戶行為進行分析、對大客戶進行篩選、改善客戶體驗，然后進行精準運營。同時面對應用大數據如何找到落地的突破口。
據調查，80%的(de)企業在(zai)大數據實施過程(cheng)中不得要領，沒有(you)(you)起(qi)到應有(you)(you)的(de)作用；難以落地，還停留在(zai)思維層面；本(ben)課(ke)程(cheng)就是為解(jie)決這(zhe)樣的(de)問題而設計開發的(de)！

課程收益：
通過經典案例，全方位了解大數據運營的概念、工具、方法和理念；
學習如何通過海量大數據挖掘分析客戶需求，并得出精準解決方案；
掌握大數據在企業運營中智能風控的具體應用和落地策略；
掌(zhang)握大數據如何推動企(qi)業整(zheng)體運營，讓(rang)企(qi)業業績倍(bei)增；

課(ke)程(cheng)對象(xiang)：企業中高層管(guan)理(li)者、運(yun)營管(guan)理(li)者、市場推廣管(guan)理(li)人(ren)員、互聯網(wang)運(yun)營人(ren)員

課程方式：
1. 通過大量貼身案例，傳授知識點；
2. 利用行動學習法，現場研討落地方案；
3. 多維提問 現場演練，激發學員全程投入；
4. 利用五星教學法，導入情景故事，左右*互動學習；
5. 制定課后行動方案，后期跟蹤(zong)，將培(pei)訓項(xiang)目化；

課程大綱
思考1：目前，企業*的問題是什么——我們的企業怎么了？
思考2：大數據只是一個概念嗎？有多高？有多深？多神秘？
第一講：大數據運營的現狀、困境與價值
互動：行業應用大數據驅動運營的現狀及難點？
一、企業為什么要用大數據思維去運營；
案例：比薩店的運營將客戶驚呆了！
案例：《*國家科學院院刊》大數據測試
1. 用戶的消費行為難以探知，需要大數據
2. 用戶的真正需求難以捕捉，需要大數據
3. 市場趨勢難以預測，需要大數據
4. 客戶與市場難以定位，需要大數據
案例：阿里巴巴大數據用戶畫像運營解析？
二、企業大數據運營落地的4大難點；
1. 思維切換難
2. 數據收集難
3. 數據挖掘難
4. 落地實施難
三、3個案例，領略大數據的魅力；
案例：智慧城市——杭州在阿里巴巴大數據下的改變
案例：無人保險——未來保險的數據化趨勢及智能風控
案例：某銀行(xing)數據化運營業(ye)績提(ti)升15%-30%

第二講：庖丁解牛——大數據360度大揭秘
一、什么是大數據？
互動：什么是大數據，你對大數據這個概念是怎樣理解的？
二、大數據與云計算的關系
案例：流感快速預測的背后
三、大數據應用的2個層面
1. 價值鏈層面的大數據應用
案例：新零售品牌從B2C到C2B見證大數據魅力
2. 傳播和渠道層面的大數據應用
案例：某信用卡中心大數據精準化運營提升轉化率
四、大數據運營的關鍵——數據挖掘
案例：遼沈戰役——戰神林彪成功的背后
案例：臺灣王永慶的大數據經營哲學
五、企業如何進行大數據挖掘
1. 大數據挖掘的5個步驟
2. 數據挖掘的4類算法
3. 大數據挖掘的4大方向
4. 大數據挖掘的常用工具
案例：啤酒與尿不濕的關系
案例：為(wei)什么你(ni)總是買假貨

第三講：企業大數據運營的4個應用
互動：您認為現在企業的運營精準嗎？推廣成本高嗎？
一、用大數據運營為客戶畫像，精準定位客戶；
1. 確定用戶畫像的分析維度
2. 建立用戶畫像的大數據分析模型
3. 用戶的行為習慣分析
4. 用戶的消費心理分析
5. 影響用戶行為的因素分析
6. 如何根據分析結果導出解決方案
案例：某銀行用大數據試水精準化運營
二、用大數據運營挖掘用戶的核心需求，精準匹配需求
1. 用大數據運營捕捉用戶的喜好
2. 大數據運營記錄用戶的消費習慣
3. 用大數據運營挖掘用戶的購買興趣點
案例：某銀行挖掘核心用戶需求提示1億存款案例剖析
三、通過大數據運營精準投放廣告，精準打擊市場
1. 機關*運營與狙擊手運營
2. 大數據精準運營的三要素：把心、**、子彈
3. 大數據精準投放的核心步驟
案例：新零售品牌的個性化運營是如何成功的
四、通過大數據運營思維個性化服務客戶
第一步：用戶差異化分層
第二步：用戶個性化服務
第三步：大數據用戶管理的RFM模型
案例：某(mou)公司RFM模型數據化(hua)精準營銷

數據化應用培訓