課程描述INTRODUCTION
大數據精準營銷培訓課
培訓講師：張世民
課程價格：￥元/人
培訓天數：2天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數據精準營銷培訓課
課程背景：
互聯(lián)網巨頭近幾年內攻城略地，所涉及的行業(yè)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(yè)、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(fā)展的縮影。
然而，大部分行業(yè)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(xiàn)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(fā)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(yè)務創(chuàng)新、洞察市場趨勢等方面，對數據資產的開發(fā)和應用上亟待提升。
大數據是一座待挖掘的“金礦”，它的起源首先要歸功于互聯(lián)網，尤其隨著云計算、物聯(lián)網和人工智能的發(fā)展，所有的交易記錄、行動軌跡、語音、影像、傳感信息等均可實現(xiàn)數據化。因此，如何借助大數據為市場營銷提供有力支撐，如何有效挖掘自身已經沉淀的數據，并實現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺的外部數據資源整合，基于用戶畫像構建，實現(xiàn)大數據實現(xiàn)精準營銷和創(chuàng)新服務，是各行業(yè)營銷人員必須掌握的業(yè)務技能。
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(guī)律和特性，掌握大數據思維，提高工作效率；
.結合自身行業(yè)特性，開展數據分析，發(fā)現(xiàn)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；
.拓展數據獲取渠道，整合相關行業(yè)優(yōu)質客戶資源，提升業(yè)績水平。
課程時間：2天，6小時/天
課程對象：企業(yè)負責人、營銷部門主管、業(yè)務精英
課程方式：講授+案例剖析+互動交流+現(xiàn)場答疑
課程大綱
引言：互聯(lián)網+時代企業(yè)生存之道——保持饑餓感
第一講：數字化背景下的商業(yè)形態(tài)變革
一、傳統(tǒng)行業(yè)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(fā)：應用場景不夠，缺乏業(yè)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(tǒng)一，難以發(fā)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(lián)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(fā)及應用方向
1. 產品研發(fā)：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(qū)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(jiān)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(chuàng)新服務：消費者個性化需求滿足
案例解析：門店數量持續(xù)暴增，美發(fā)品牌“優(yōu)剪”的大數據思維和顛覆式創(chuàng)
第二講：大數據開發(fā)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(fā)現(xiàn)運營中存在的不足
3. 把握市場變化和競對動態(tài)
4. 客戶需求與*體驗
5. 個性化營銷方案制定
6. 業(yè)務形態(tài)重塑和流程優(yōu)化
7. 洞察行業(yè)性周期走勢
8. 為決策提供有效依據
二、大數據分析挖掘方法和要點
1. 統(tǒng)計性分析
1）常規(guī)統(tǒng)計——轉化率、留存率、活躍度
2）不同維度的統(tǒng)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(zhàn)分享：從某外賣平臺的統(tǒng)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(lián)
2）通過歷史數據發(fā)掘規(guī)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(zhàn)分享：一起市場人員集體違規(guī)行為引發(fā)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(xiàn)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(lián)，橫向與縱向擴展
2）深入了解各業(yè)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(zhàn)分享：如何通過數據分析識別已損壞的共享雨傘？
三、數據開發(fā)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(zhàn)分享：共享雨傘“JJ傘”數據管理平臺搭建
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(xù)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(yōu)化
1）“互聯(lián)網+”的跨界趨勢
2）構建跨平臺信息采集體系
實戰(zhàn)分享：WiFi運營商“百米生活”與公安網監(jiān)的大數據合作
第三講：基于用戶畫像的大數據精準營銷與創(chuàng)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
案例解析：今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？
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?zhèn)涡枨笳鐒e
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(guī)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(lián)想集團，哪些用戶群體貢獻*？
案例解析：抖音和快手所呈現(xiàn)出的用戶畫像，反映了真實的中國青年？
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(zhàn)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(zhàn)分享：用戶群體重構——某家電生產廠家的互聯(lián)網轉型策略
實戰(zhàn)分享：剛需VS偽需求——共享雨傘的用戶畫像構建
四、精準營銷與創(chuàng)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：從做什么到為誰做，基于大數據的C2B個性化定制
第四講：大數據的正確認知及發(fā)展趨勢
一、大數據的時代背景和基礎條件
1. 阿里巴巴新戰(zhàn)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(lián)網
b大數據與物聯(lián)網
c大數據與云計算
d大數據與人工智能
e大數據在各行業(yè)的應用
二、大數據的開發(fā)價值及發(fā)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(guī)模效應
3）大數據發(fā)展現(xiàn)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
案例解析：阿里“雙十一”背后強悍的數據處理能力
大數據精準營銷培訓課
轉載：http://szsxbj.com/gkk_detail/62336.html
已開課時間Have start time
- 張世民