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互聯網戰略及創新營銷專家

  • 擅長領域:
  • 主講課程:
    《高品質溝通技巧》 《MTP-中基層管理技能提升》 《大數據精準營銷與創新服務》 《大數據在企業管理中的應用》 《電力新藍圖:泛在電力物聯網》 《“互聯網+”時代創新思維與管理實踐》 《用戶導向:互聯網思維落地方法與實踐》 《兩會熱點:“數字經濟”賦能實體行業轉型升級》 授課風格: ● 以自身實戰經歷為依托,直奔……
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    0元/天(參考價格)
大數據精準營銷與創新服務

2019-04-28 更新 754次瀏覽

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  • 所屬領域
    市場營銷 > 大數據營銷
  • 適合行業
    政府機關部門 教育培訓行業 建筑地產行業 通信行業 其他
  • 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極致應用。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。 大數據是一座待挖掘的“金礦”,它的起源首先要歸功于互聯網,尤其隨著云計算、物聯網和人工智能的發展,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,并實現跨行業、跨平臺的外部數據資源整合,基于用戶畫像構建,實現大數據實現精準營銷和創新服務,是各行業營銷人員必須掌握的業務技能。
  • 課程目標
    ●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; ●拓展數據獲取渠道,整合相關行業優質客戶資源,提升業績水平。
  • 課程時長
    兩天
  • 適合對象
    企業負責人、營銷部門主管、業務精英
  • 課程大綱

    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

    案例解析:門店數量持續暴增,美發品牌“優剪”的大數據思維和顛覆式創

    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.客戶需求與極致體驗

    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.為決策提供有效依據

    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:如何通過數據分析識別已損壞的共享雨傘?

    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“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

    實戰分享:WiFi運營商“百米生活”與公安網監的大數據合作

    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,哪些用戶群體貢獻最大?

    案例解析:抖音和快手所呈現出的用戶畫像,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

    案例解析:阿里“雙十一”背后強悍的數據處理能力


    課程標簽:市場營銷、大數據營銷

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