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大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

課程編號(hào):32165

課程價(jià)格:¥26000/天

課程時(shí)長(zhǎng):1 天

課程人氣:400

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:大數(shù)據(jù) 

授課講師:傅一航

  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對(duì)象】
市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部經(jīng)理、產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員、運(yùn)營(yíng)分析部經(jīng)理等主管。

【培訓(xùn)收益】


第一部分:大數(shù)據(jù)的核心理念
問(wèn)題:什么是數(shù)據(jù)思維?大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯以及決策依據(jù)是什么?
1、數(shù)字化五大技術(shù)戰(zhàn)略:ABCDI戰(zhàn)略
A:人工智能,目的是用機(jī)器模擬人類行為
B:區(qū)塊鏈,構(gòu)建不可篡改的分布記賬系統(tǒng)
C:云計(jì)算,搭建按需分配的計(jì)算資源平臺(tái)
D:大數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)智能化的判斷和決策機(jī)制
I:物聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)通信的基礎(chǔ)架構(gòu)
2、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)
數(shù)據(jù),是事物發(fā)展和變化過(guò)程中留下的痕跡
大數(shù)據(jù)不在于量大,而在于全(多維性)
業(yè)務(wù)導(dǎo)向還是技術(shù)導(dǎo)向
3、大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯(即四大核心價(jià)值)
探索業(yè)務(wù)規(guī)律,按規(guī)律來(lái)管理決策
案例:客流規(guī)律與排班及最佳營(yíng)銷(xiāo)時(shí)機(jī)
案例:致命交通事故發(fā)生的時(shí)間規(guī)律
發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)變化,定短板來(lái)運(yùn)營(yíng)決策
案例:考核周期導(dǎo)致的員工月初懈怠
案例:工序信號(hào)異常監(jiān)測(cè)設(shè)備故障
理清要素關(guān)系,找影響因素來(lái)決策
案例:情緒對(duì)于股市漲跌的影響
案例:為何升職反而會(huì)增加離職風(fēng)險(xiǎn)?
預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì),通過(guò)預(yù)判進(jìn)行決策
案例:惠普預(yù)測(cè)員工離職風(fēng)險(xiǎn)及挽留
案例:保險(xiǎn)公司的車(chē)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與個(gè)性化保費(fèi)定價(jià)
4、大數(shù)據(jù)決策的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化:將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問(wèn)題
數(shù)據(jù)信息化:提取數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)規(guī)律信息
信息策略化:基于規(guī)律形成業(yè)務(wù)應(yīng)對(duì)策略
案例:用數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別喜歡賺“差價(jià)”的營(yíng)業(yè)員

第二部分:大數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)
1、什么是精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)
2、實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的幾個(gè)關(guān)鍵
定位正確的客戶
匹配正確的產(chǎn)品
確定合理的價(jià)格
尋找恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)
通過(guò)合適的渠道
設(shè)計(jì)合適的信息
3、數(shù)據(jù)分析的六步曲
4、步驟1:明確目的--理清思路
確定分析目的:要解決什么樣的業(yè)務(wù)問(wèn)題
確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問(wèn)題,構(gòu)建分析框架
5、步驟2:數(shù)據(jù)收集—理清思路
明確收集數(shù)據(jù)范圍
確定收集來(lái)源
確定收集方法
6、步驟3:數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
探索性分析
7、步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案
選擇合適的分析方法
構(gòu)建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
8、步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)
選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
選擇合適的可視化工具
9、步驟6:報(bào)表撰寫(xiě)--觀點(diǎn)表達(dá)
選擇報(bào)告種類
完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)
10、數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
演練:產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)案例分析
如何搭建精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)分析框架
精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)分析的過(guò)程和步驟
第三部分:大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)概述
1、大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的常見(jiàn)應(yīng)用
大數(shù)據(jù)+保險(xiǎn)
大數(shù)據(jù)+金融
大數(shù)據(jù)+旅游
大數(shù)據(jù)+零售
2、傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)的困境
3、營(yíng)銷(xiāo)理論的變革
第一代:4P理論
第二代:4C理論
第三代:nPnC理論
4、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)引領(lǐng)傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)
5、大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷(xiāo)中的典型應(yīng)用
市場(chǎng)定位與客戶細(xì)分
客戶需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)
精準(zhǔn)廣告與精準(zhǔn)推薦
用戶行為與特征分析
……
6、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的基石:用戶畫(huà)像
7、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)在整個(gè)營(yíng)銷(xiāo)體系的應(yīng)用

第四部分:大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)案例
1、從客戶生存周期看大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)
2、如何尋找影響因素?
案例:決定客戶選擇產(chǎn)品的關(guān)鍵因素是什么?
3、如何尋找目標(biāo)客戶(用戶匹配模型)
案例:雜志社去哪里尋找訂閱用戶
4、如何進(jìn)行精準(zhǔn)廣告投放(利用響應(yīng)模型優(yōu)化)?
案例:宜家IKE如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品手冊(cè)的精準(zhǔn)發(fā)送
5、如何實(shí)現(xiàn)客戶群劃分(聚類)?
案例:找到汽車(chē)行業(yè)的細(xì)分客戶群
案例:寶潔公司實(shí)現(xiàn)多層次客戶的產(chǎn)品試銷(xiāo)
6、如何預(yù)測(cè)客戶行為(分類預(yù)測(cè)),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦?
案例:如何評(píng)估客戶是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)?
案例:如何評(píng)估客戶會(huì)選擇哪個(gè)品牌的汽車(chē)?
案例:銀行構(gòu)建欠貸用戶模型,實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制
案例:保險(xiǎn)欺詐監(jiān)測(cè)模型
7、如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的交叉銷(xiāo)售?
案例:沃爾瑪通過(guò)交叉銷(xiāo)售,促進(jìn)產(chǎn)品銷(xiāo)量提升
案例:如何推薦汽車(chē)附加產(chǎn)品?
8、如何預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷(xiāo)量/銷(xiāo)售金額
案例:如何評(píng)估iPad的銷(xiāo)量上限及銷(xiāo)量增速拐點(diǎn)?
案例:美國(guó)AL航空公司的里程數(shù)預(yù)測(cè)
案例:菜鳥(niǎo)物流如何提升物流速度
9、如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)?
案例:零售商如何選擇產(chǎn)品定價(jià)策略?
10、如何進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)與優(yōu)化?
案例:從銷(xiāo)量看出客戶主要關(guān)注產(chǎn)品的哪些功能和特性?

結(jié)束:課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。 

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