“互联网+”的大数据营销与应用培训
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参加对象:  企业负责人,营销、运营、技术及客服等部门管理者
课程背景
大数据时代的到来,正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里,大数据影响了社会的方方面面,从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域,整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。
然而,大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓,数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面,主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强,理念较旧,转型较慢,缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距,基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。
大数据是一座待挖掘的“金矿”,它的起源首先要归功于互联网,尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展,所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此,如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源,在深入分析挖掘现有客户数据的同时,如何实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合,开展基于大数据的营销与应用,是当前所有企业需要认真思考的。

课程收益
● 了解大数据产生的时代背景,正确认知大数据的应用价值;
● 透视大数据的基本规律和特性,掌握大数据思维,提升工作效率;
● 结合自身行业特性,开展数据分析,发现数据背后的问题和机会;
● 基于大数据应用,进行点对点精准营销,为客户提供个性化服务;
● 拓展数据获取渠道,整合相关行业优质客户资源,提升业绩水平。

课程大纲
前言:拥抱变化——大数据时代的商业形态与创新营销
1. 数据资产:传统行业的短板
2. 互联网企业的大数据基因
1)什么是大数据基因:客户VS用户
2)跨界打劫——挟用户数据重构市场空间
3)降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件
3.“跨界融合”的本质:场景转换与用户体验

第一讲:大数据的时代背景和正确认知
一、什么是大数据?
1. 上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示
2. 大数据三要素
1)大——海量,平台级
2)数——信息结构化
3)据——精准、可依赖
3. 大数据的六个特征
1)时间
2)空间
3)行为
4)偏好
5)规律
6)预测
案例剖析:五常大米,下单即送
4. 大数据的类型
1)消费数据——多维度记录
2)机器和传感数据——图片、语音、影像
3)行为数据——位置、轨迹、交易
二、大数据产生的外部环境和基础条件
1. 移动互联网
1)终端普及率
2)用户习惯
3)支付
4)物流
5)用体系
2. 云计算
1)车载导航VS百度地图
2)阿里云的全球化布局
3. 物联网
1)共享单车、充电宝们的商业逻辑
2)三大运营商的物联卡战役
4. 人工智能
1)京东、顺丰无人机投递
2)富士康工业机器人作业
3)百度押注无人驾驶

第二讲:物联网在商业领域和公共服务中的应用
一、商业模式创新与底层逻辑重构
案例解析:共享经济——所见即所得,一切皆可共享
案例解析:无人超市——新零售拉开序幕
案例解析:仓储物流——集中调度,货物追踪
案例解析:智能家居——理想生活新境界
案例解析:自动驾驶——一场巨大革命的开始
案例解析:机器人——解放人类还是取代人类
案例解析:无人机——意义远不止与飞翔
二、政府职能转变及公共服务水平提升
案例解析:智能交通——滴滴大数据金矿
案例解析:智慧医疗——平台+硬件+服务
案例解析:公共安全——突发事件预警机制
案例解析:人口管理——RFID芯片身份验证
案例解析:环境保护——能耗监测与平衡发展
案例解析:智慧社区——人脸识别、ETC停车系统
三、传统产业与物联网深度融合的巨大机遇
1. 正在到来的万亿级市场
2. 业务形态重塑和流程再造
3. 助力供给侧改革,释放潜在消费力
案例分享:一个空气净化器厂家的物联网转型策略

第三讲:基于用户画像的大数据精准营销
一、什么是用户画像
1. 用户DNA
2. 营销决策依据
3. 效果转化
案例剖析:今日头条为什么让巨头们恐慌?
二、用户画像体系
1. 用户画像的核心是标签
2. 数据源的建立——内部挖掘+外部整合
1)用户数据
2)行为数据
3)消费数据
4)商品数据
5)客服数据
3. 数据建模及规则
1)购买力模型
2)群体画像模型
3)购买兴趣模型
4)促销敏感度模型
现场讨论:共享雨伞的用户画像
三、用户标签体系
1. 基础属性
2. 消费特性
3. 行为偏好
4. 购物偏好
5. 异常情况
6. 用户特权
案例解析:滴滴打车的大数据生态链
四、用户画像与精准营销
1. 个性化搜索
2. 社交传播
3. 会员营销
4. 智能选品
5. DSP广告
6. 个性化推荐
案例剖析1:餐饮O2O解决了什么问题?
1)高峰并发,降低错漏率
2)数据分析——以销定产
3)路径优化,配送效率提升
4)客户满意度——良性互动
5)成本控制与品牌传播
案例剖析2:滴滴打车的商业演进路线图
1)滴滴大数据:全国哪栋办公楼下班最晚?
2)为什么先从出租车切入
3)红包补贴是笔划算的买卖
4)出行生态链构建和延伸
5)基于大数据的智慧交通布局

第四讲:大数据采集分析、开发价值和发展趋势
一、大数据内部采集与外部整合
1. 内部数据采集要点
1)连续性——数据累积效应
2)间隔性——周期内变化趋势
3)多维度——数据的完整性
4)倾向性——目标导向的数据提取
2. 外部数据渠道开拓与整合优化
1)“互联网+”的跨界趋势
2)构建跨平台信息采集体系
二、大数据分析挖掘方法和要点
1. 统计性分析
1)常规统计——用户数、转化率、留存率、流失率
2)不同维度的统计分析
3)导向性的数据提取
案例分享:从一组订餐数据中,你能看出什么?
2. 可视化分析
1)文不如表,表不如图
2)形成观点和结论
3)呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例分享:某移动医疗平台数据可视化系统
3. 预测性分析
1)捕捉各个因素之间的内在关联
2)通过历史数据发掘规律和趋势
3)风险评估,预判和管控
案例分享:一起市场人员集体违规行为引发的KPI重构
4. 分析思维的训练
1)5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽
2)掌握思维导图工具(例如百度脑图等)
3)对比、转化、关联,横向与纵向扩展
4)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际
5)数据思维是不断练习的结果
思维训练:如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞?
三、大数据的开发价值及发展趋势
1. 新能源——数据也是生产力
视频分享:马云谈大数据
2. 个性化服务——感知用户,精准触达
3. 标准化输出——边际成本和规模效应
4. 大数据发展现状及未来趋势
1)人格化——个体都是载体
2)扩展性——用之不竭和高兼容性
3)智能化——数据会说话
案例解析:基于大数据的C2B个性化定制

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