課程描述INTRODUCTION
運用大數據
日(ri)程安(an)排(pai)SCHEDULE
課程(cheng)大綱(gang)Syllabus
運用大數據
課程背景:
大數據時代的到來,正在飛速地改變人們的工作方式、思維模式以及企業的業務形態。近幾年里,大數據影響了社會的方方面面,從最先受益的互聯網行業到傳統的醫療、教育、交通等領域,整個社會都處于“大數據+”的風暴當中。
然而,大部分行業在大數據面前還顯得比較遲緩,數據利用基本上處于應付監管的簡單查詢、報表、多維分析層面,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。數據分析意識不強,理念較舊,轉型較慢,缺乏高瞻遠矚的定位。在基礎數據源管理、平臺整合、外部數據拓展、數據分析人才儲備與培養等各方面仍存在較大差距,基于大數據對精準營銷的支撐和經營決策作用也亟待加強。
大數(shu)(shu)據是一座待挖(wa)掘的(de)(de)“金礦”,它(ta)的(de)(de)起源首先(xian)要歸(gui)功于互聯網,尤其隨著云計(ji)算、物聯網和(he)人工智能的(de)(de)發展(zhan),所有的(de)(de)交(jiao)易記(ji)錄、行動軌跡、語音、影像、傳感信息(xi)等幾乎一切均(jun)可(ke)實(shi)現數(shu)(shu)據化(hua)。因此(ci),如何(he)有效利用自身已經(jing)沉淀的(de)(de)大數(shu)(shu)據資(zi)源,在深(shen)入分析挖(wa)掘現有客戶數(shu)(shu)據的(de)(de)同時,如何(he)實(shi)現跨行業、跨平臺(tai)的(de)(de)外部數(shu)(shu)據資(zi)源整合,開(kai)展(zhan)基于大數(shu)(shu)據的(de)(de)營銷與應(ying)用,是當前所有企(qi)業需要認真思考的(de)(de)。
課程收益:
1.了解大數據產生的時代背景,正確認知大數據的應用價值;
2.透視大數據的基本規律和特性,掌握大數據思維,提升工作效率;
3.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;
4.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;
5.拓展數據(ju)獲(huo)取渠(qu)道,整合相(xiang)關(guan)行業優(you)質(zhi)客戶資源,提(ti)升業績水平。
課程時間:1-2天,6小時/天
授課對象:企業負責人,營銷、運營、技術及客服等部門管理者
授課方式:講師講授+案例(li)剖析(xi)+互動交流(liu)+現場答疑
課程大綱
前言:擁抱變化.大數據時代的商業形態與創新營銷
1.數據資產:傳統行業的短板
2.互聯網企業的大數據基因
1)什么是大數據基因:客戶VS用戶
2)跨界打劫.挾用戶數據重構市場空間
3)降維打擊.瓦解競爭對手的慣性生存條件
3.“跨(kua)界融(rong)合”的本質:場(chang)景轉換與用戶體驗
第一講:大數據的時代背景和正確認知
一、什么是大數據?
1.上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
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
1)時間
2)空間
3)行為
4)偏好
5)規律
6)預測
案例剖析:五常大米,下單即送
4.大數據的類型
1)消費數據.多維度記錄
2)機器和傳感數據.圖片、語音、影像
3)行為數據.位(wei)置、軌跡、交易
二、大數據產生的外部環境和基礎條件
1.移動互聯網
.終端普及率
.用戶習慣
.支付
.物流
.信用體系
2.云計算
1)車載導航VS百度地圖
2)阿里云的全球化布局
3.物聯網
1)共享單車、充電寶們的商業邏輯
2)三大運營商的物聯卡戰役
4.人工智能
1)京東、順豐無人機投遞
2)富士康工業機器人作業
3)百度押注無(wu)人駕駛
第二講:基于用戶畫像的大數據精準營銷
一、什么是用戶畫像
1.用戶DNA
2.營銷決策依據
3.效果轉化
案例剖析:今日頭條為什么讓巨頭們恐慌(huang)?
二、用戶畫像體系
1.用戶畫像的核心是標簽
2.數據源的建立.內部挖掘+外部整合
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
3.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
現場(chang)討論:共享雨傘的用戶畫(hua)像
三、用戶標簽體系
1.基礎屬性
2.消費特性
3.行為偏好
4.購物偏好
5.異常情況
6.用戶特權
案例解(jie)析:滴(di)滴(di)打車的大數(shu)據(ju)生態(tai)鏈(lian)
四、用戶畫像與精準營銷
1.個性化搜索
2.社交傳播
3.會員營銷
4.智能選品
5.DSP廣告
6.個性化推薦
案例剖析1:餐飲O2O解決了什么問題?
1)高峰并發,降低錯漏率
2)數據分析.以銷定產
3)路徑優化,配送效率提升
4)客戶滿意度.良性互動
5)成本控制與品牌傳播
案例剖析2:滴滴打車的商業演進路線圖
1)滴滴大數據:全國哪棟辦公樓下班最晚?
2)為什么先從出租車切入
3)紅包補貼是筆劃算的買賣
4)出行生態鏈構建和延伸
5)基(ji)于大數(shu)據(ju)的智慧交通(tong)布局(ju)
第三講:大數據采集分析、開發價值和發展趨勢
一、大數據內部采集與外部整合
1.內部數據采集要點
1)連續性.數據累積效應
2)間隔性.周期內變化趨勢
3)多維度.數據的完整性
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(gou)建(jian)跨平臺信息采集體系
二、大數據分析挖掘方法和要點
1.統計性分析
1)常規統計.用戶數、轉化率、留存率、流失率
2)不同維度的統計分析
3)導向性的數據提取
案例分享:從一組訂餐數據中,你能看出什么?
2.可視化分析
1)文不如表,表不如圖
2)形成觀點和結論
3)呈現方式.Excel、PPT或其他分析工具
案例分享:某移動醫療平臺數據可視化系統
3.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
案例分享:一起市場人員集體違規行為引發的KPI重構
4.分析思維的訓練
1)5W2H、SWOT、4P理論、*
2)掌握思維導圖工具(例如百度腦圖等)
3)對比、轉化、關聯,橫向與縱向擴展
4)深入了解各業務板塊,使分析工作貼合實際
5)數據思維是不斷練習的結果
思維訓練:如何通過(guo)數據分析識別已損壞的共享雨傘?
三、大數據的開發價值及發展趨勢
1.新能源.數據也是生產力
視頻分享:馬云談大數據
2.個性化服務.感知用戶,精準觸達
3.標準化輸出.邊際成本和規模效應
4.大數據發展現狀及未來趨勢
1)人格化.個體都是載體
2)擴展性.用之不竭和高兼容性
3)智能化.數據會說話
案例解析:基于大(da)數據的C2B個性化定制
運用大數據
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