2019-04-28 更新 754次瀏覽
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