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从IT到DT:大数据精准营销与创新服务

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从IT到DT:大数据精准营销与创新服务授课老师

张世民

张世民互联网战略及创新营销专家

互联网战略及创新营销专家互联网连续创业者O2O项目运营实战专家中国Wi-Fi产业联盟副秘书长传统产业+互联网实战型培训师华东理工大学EMBA核心课程讲师中山大学管理学院、南开大学深圳研究院特邀讲师曾任:共享雨伞“JJ伞”丨联合创始人、CEO曾任:移动医疗平台“医号馆”丨联合创始人、COO曾任:深圳乐...[详细]

课程简介

课程背景:

从IT到DT,数字化时代已经到来,很多企业营销方式却还停留在粗放状态,这是对数据资源的极大浪费。今天的生活,移动互联网高度普及,人们日常几乎所有的行为,都可以被记录和储存下来。这些沉淀的数据资产,对于企业而言就是最重要的营销利器。

阿里巴巴掌握了中国人的消费记录,腾讯获取了我们的社交关系链,滴滴出行和百度地图最清楚人们的行动轨迹,美团最了解我们的吃喝玩乐。甚至人们平时用键盘和手机打字,也被搜狗掌握了我们的输入习惯。

然而,数据资产是传统行业的短板,尤其在营销方面,数据利用基本上处于简单查询、报表提交层面。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,数据开发意识不强,数据思维缺乏,数据应用滞后。在客户行为分析,消费心理捕捉,个性化服务与业务创新、洞察市场趋势等方面亟待提升。

大数据是一座待挖掘的“金矿”,其中最为关键的一个环节,是对用户画像的应用。什么是用户画像?可以简单理解为:个体有差异,群体有共性。也就是所谓物以类聚,人以群分。这种差异和共性,可能体现在消费特性上,也可能体现在行为偏好乃至心理活动上。用户画像是个体的DNA,越了解它,就越能够做出正确决策,从而达到最好的营销转化效果。


课程收益:

▲ 了解大数据的时代背景和基础条件,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,提高工作效率;

▲ 结合自身行业特性,展开数据分析,发现数据背后的问题和机会;

▲ 基于用户画像构建,进行点对点精准营销,为客户提供个性服务;

▲ 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。


课程时间:1-2天,6小时/天

课程对象:企业管理者、营销骨干、相关岗位人员

课程方式:讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑



课程结构:



课程大纲

引言:数字时代企业生存之道——保持饥饿感

案例解析:疫情之下的逆袭:钉钉用户数超11亿

第一讲:数字化背景下的商业变革

一、传统行业大数据开发面临的难点

1. 数据思维:数据意识较弱,人才储备不足

2. 数据采集:数据积累时间长,但质量不佳

3. 数据开发:应用场景不够,缺乏业务突破点

4. 数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例

5. 数据共享:数据不统一,难以发挥整体作用

二、大数据运营及数据挖掘应用

1. 产品研发:数据反馈与产品定位

2. 用户画像:消费者心理行为分析

3. 精准营销:痛点捕捉与需求触达

案例解析:从产品定义到精准营销,众安保险如何玩转大数据

4. 风险管控:数据监测与风险预警

案例解析:上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示

5. 运营效率:智能化和精细化管理

6. 创新服务:消费者个性化需求满足

案例解析:门店暴增,“优剪”的大数据思维和颠覆式创新

三、大数据的外部环境和基础条件

1. 阿里巴巴新战略:数字经济体

2. 大数据三个要素

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

案例解析:五常大米,下单即送

4. 大数据的三种类型

1)消费数据——多维度记录

2)机器和传感数据——图文、语音、影像

3)行为数据——位置、轨迹、交易

5. 大数据与5G

6. 大数据与物联网

7. 大数据与云计算

8. 大数据与人工智能


第二讲:大数据开发流程及应用策略

一、大数据开发和应用方向

1. 发现运营存在的不足

2. 市场变化和竞对动态

3. 客户需求与极致体验

4. 个性化营销方案制定

5. 洞察行业周期性走势

6. 为决策提供有效依据

二、大数据分析挖掘方法和要点

1. 统计性分析

1)设定指标——转化率、留存率、活跃度

2)不同维度的统计分析

3)导向性的数据提取

案例解析:飞机真的是最安全的交通工具?

实战分享:从某外卖平台的统计数据中,你能看出什么?

2. 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

案例解析:为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况?

案例解析:“双十一”背后阿里云强悍的数据处理能力

3. 可视化分析

1)形成观点和结论

2)文不如表,表不如图

3)呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具

案例解析:城市大脑——智能交通最重要的支点

4. 分析思维训练

1)对比、转化、关联,横向与纵向扩展

2)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际

3)比数据分析更重要的是大数据思维和意识

思维训练:为什么大部分人对中国房价走势预测失误?

实战分享:如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞?

三、数据开发流程

1. 数据接入

2. 数据整合

3. 数据清洗

4. 数据分析

5. 数据呈现

6. 建模应用

四、大数据内部采集与外部整合

1. 内部数据采集要点

1)完整性——数据累积效应

2)连续性——周期变化趋势

3)多维度——数据的多样性

4)倾向性——目标数据提取

2. 外部数据渠道开拓与整合优化

1)“互联网+”的趋势

2)构建跨平台信息采集体系

实战分享:WiFi运营商“百米生活”与公安网监的大数据合作


第三讲:基于用户画像的精准营销和创新服务

一、什么是用户画像

1. 用户DNA

2. 营销依据

3. 效果转化

案例解析:今日头条为什么让巨头们恐慌?

案例解析:70后谈存钱、80后谈还钱、90后谈花钱

二、用户画像构建

1. 用户需求洞察

1)用户角色属性划分

2)用户真伪需求甄别

3)保持倾听,独立判断

案例解析:邮政VS顺丰,用户的槽点在哪里?

2. 数据源的建立

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

案例解析:瞄准社区生鲜,钱大妈凭什么火爆?

三、用户标签体系

1. 用户的基础信息

2. 用户的社会属性

3. 用户的行为偏好

4. 用户的心理特征

5. 用户的异常情况

6. 用户的使用特权

实战分享:用户画像偏差:某厨具厂家线上推广遭遇的困惑

实战分享:用户群体重构:某家电生产企业的营销模式转型策略


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