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大數據精準營銷培訓課

課程背景：
互聯網巨頭近幾年內攻城略地，所涉及的行業邊界幾乎不受限，根本原因在對數據資產的*應用。以阿里巴巴為例，已經形成了一個橫跨商業、金融、物流、大健康、大文娛各個領域的一個獨特的數字經濟體，這樣一個數字經濟體也正是數字中國、數字技術在中國的過去十年的巨大發展的縮影。
然而，大部分行業在大數據面前還顯得比較遲緩，尤其在營銷方面，數據利用基本上處于簡單查詢、報表提交層面。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，數據開發意識不強，數據思維缺乏，數據應用滯后。在客戶行為分析，消費心理捕捉、個性化服務與業務創新、洞察市場趨勢等方面，對數據資產的開發和應用上亟待提升。
大數(shu)據是一座待挖(wa)掘(jue)的(de)(de)“金礦(kuang)”，它的(de)(de)起源首先要歸功于(yu)互聯(lian)網(wang)，尤其隨著云計算(suan)、物(wu)聯(lian)網(wang)和人(ren)工智能(neng)的(de)(de)發展(zhan)，所有的(de)(de)交易(yi)記(ji)錄、行動(dong)軌跡(ji)、語音、影像(xiang)、傳感信息等均可實(shi)現(xian)數(shu)據化。因此，如(ru)何(he)借助(zhu)大數(shu)據為市場營(ying)銷(xiao)提(ti)供有力(li)支(zhi)撐，如(ru)何(he)有效(xiao)挖(wa)掘(jue)自(zi)身已經沉淀的(de)(de)數(shu)據，并(bing)實(shi)現(xian)跨(kua)行業(ye)、跨(kua)平(ping)臺的(de)(de)外部數(shu)據資源整(zheng)合，基(ji)于(yu)用(yong)戶畫像(xiang)構建，實(shi)現(xian)大數(shu)據實(shi)現(xian)精準營(ying)銷(xiao)和創新服務，是各(ge)行業(ye)營(ying)銷(xiao)人(ren)員必須掌握的(de)(de)業(ye)務技能(neng)。

課程收益：
.了解大數據產生的時代背景，正確認知大數據的應用價值；
.透視大數據的基本規律和特性，掌握大數據思維，提高工作效率；
.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；
.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；
.拓展數據獲(huo)取(qu)渠道，整合相關行業優質客戶資(zi)源，提升業績水平。

課程時間：2天，6小時/天
課程對象：企業負責人、營銷部門主管、業務精英
課程方式：講授+案(an)例剖(pou)析(xi)+互動(dong)交流+現(xian)場答疑

課程大綱
引言：互聯網+時代企業生存之道——保持饑餓感
第一講：數字化背景下的商業形態變革
一、傳統行業數據營銷面臨的難點
1. 數據思維：數據意識較弱，人才儲備不足
2. 數據采集：數據積累時間長，但質量不佳
3. 數據開發：應用場景不夠，缺乏業務突破點
4. 數據應用：不會造勢，缺少應用的成功案例
5. 數據共享：數據不統一，難以發揮整體性作用
案例解析：跨界時代的沖擊——競爭對手到底是誰？
二、互聯網巨頭們的大數據基因
1. 跨界打劫——挾用戶數據重構市場空間
2. 降維打擊——瓦解競爭對手的慣性生存條件
3.“跨界打劫”的本質：場景轉換與用戶體驗
案例解析：BAT們的邊界到底在哪里？
三、大數據開發及應用方向
1. 產品研發：數據反饋與產品定位
2. 用戶畫像：消費者心理及行為分析
案例解析：瞄準社區生鮮，錢大媽憑什么火爆？
3. 精準營銷：痛點捕捉與個性化需求觸達
案例解析：從產品定義到精準營銷，看眾安保險如何玩轉大數據
4. 風險管控：數據監測與風險預警
案例解析：上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
5. 運營效率：智能化和精細化管理
創新服務：消費者個性化需求滿足
案(an)例解析：門店數(shu)量持續暴增，美發品(pin)牌“優(you)剪”的大數(shu)據(ju)思維和顛覆式創

第二講：大數據開發流程及數據分析應用策略
一、大數據分析挖掘的重要性
1. 數據是沉睡的金礦
2. 發現運營中存在的不足
3. 把握市場變化和競對動態
4. 客戶需求與*體驗
5. 個性化營銷方案制定
6. 業務形態重塑和流程優化
7. 洞察行業性周期走勢
8. 為(wei)決(jue)策提供有效依據

二、大數據分析挖掘方法和要點
1. 統計性分析
1）常規統計——轉化率、留存率、活躍度
2）不同維度的統計分析
3）導向性的數據提取
案例解析：飛機真的是最安全的交通工具？
實戰分享：從某外賣平臺的統計數據中，你能看出什么？
2. 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
案例解析：為什么電力數據真實反映了國民經濟運行狀況？
實戰分享：一起市場人員集體違規行為引發的KPI重構
3. 可視化分析
1）形成觀點和結論
2）文不如表，表不如圖
3）呈現方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例解析：城市大腦——智能交通最重要的支點
4. 分析思維訓練
1）對比、轉化、關聯，橫向與縱向擴展
2）深入了解各業務板塊，使分析工作貼合實際
3）比數據分析更重要的是大數據思維和意識
思維訓練：為什么大部分人對中國房價走勢分析判斷失誤？
實戰分享(xiang)(xiang)：如何通(tong)過數據(ju)分析(xi)識(shi)別已損壞(huai)的共享(xiang)(xiang)雨傘(san)？

三、數據開發流程
1. 數據接入
2. 數據整合
3. 數據處理
4. 數據分析
5. 用戶畫像
6. 精準營銷
實戰分享：共享雨傘(san)“JJ傘(san)”數據(ju)管理平臺搭建(jian)

四、大數據內部采集與外部整合
1. 內部數據采集要點
1）完整性——數據累積效應
2）連續性——周期內變化趨勢
3）多維度——數據的多樣性
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）構建跨平臺信息采集體系
實戰分(fen)享：WiFi運營(ying)商“百米生活”與公安網監的大數據(ju)合作

第三講：基于用戶畫像的大數據精準營銷與創新服務
一、什么是用戶畫像
1. 用戶DNA
2. 決策依據
3. 效果轉化
案例解(jie)析：今日頭條為什么(me)讓巨頭們(men)恐慌(huang)？

二、用戶畫像構建
1. 用戶需求洞察
1）用戶角色屬性劃分
2）用戶真偽需求甄別
3）保持傾聽，獨立判斷
案例解析：中國郵政VS順豐速運，用戶的槽點在哪里？
2. 用戶畫像的核心是標簽
3. 數據源的建立
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
4. 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
案例解析：拼多多市值相當于4個聯想集團，哪些用戶群體貢獻*？
案例解(jie)析：抖音和快(kuai)手所呈現出的(de)(de)用戶畫像，反(fan)映(ying)了真實的(de)(de)中國(guo)青(qing)年？

三、用戶標簽體系
1. 用戶的基礎信息
2. 用戶的社會屬性
3. 用戶的消費傾向
4. 用戶的行為習慣
5. 用戶的購物偏好
6. 用戶的心理特征
7. 用戶的異常情況
8. 用戶的使用特權
實戰分享：用戶畫像偏差——某廚具生產廠家線上推廣遭遇的困惑
實戰分享：用戶群體重構——某家電生產廠家的互聯網轉型策略
實戰(zhan)分享：剛(gang)需(xu)VS偽需(xu)求——共享雨(yu)傘的用戶畫像構建

四、精準營銷與創新服務
1. 智能搜索
2. 社交傳播
3. 智能選品
4. 會員營銷
5. DSP廣告
6. 個性化推薦
案例解析：從做什(shen)么到(dao)為誰做，基于大數(shu)據的C2B個性(xing)化定制

第四講：大數據的正確認知及發展趨勢
一、大數據的時代背景和基礎條件
1. 阿里巴巴新戰略：數字經濟體
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
案例解析：五常大米，下單即送
大數據的類型
1）消費數據——多維度記錄
2）機器和傳感數據——圖文、語音、影像
3）行為數據——位置、軌跡、交易
a大數據與移動互聯網
b大數據與物聯網
c大數據與云計算
d大數據與人工智能
e大數據(ju)在各行業的應用

二、大數據的開發價值及發展趨勢
1. 新能源——數據也是生產力
1）個性化服務——感知用戶，精準觸達
2）標準化輸出——邊際成本和規模效應
3）大數據發展現狀及未來趨勢
4）人格化——個體都是載體
5）擴展性——用之不竭和高兼容性
6）智能化——數據會說話
視頻分享：馬云談大數據
案例(li)解析：阿里“雙(shuang)十一”背后強(qiang)悍的數據處理(li)能力

大數據精準營銷培訓課