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從IT到DT：大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷與創(chuàng)新服務(wù)

課程編號(hào)：21641

課程價(jià)格：￥22260/天

課程時(shí)長(zhǎng)：2 天

課程人氣：984

行業(yè)類別：通信郵政     

專業(yè)類別：營(yíng)銷管理 

授課講師：張世民

  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對(duì)象】
企業(yè)管理者、營(yíng)銷骨干、相關(guān)崗位人員

【培訓(xùn)收益】
▲ 了解大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景和基礎(chǔ)條件，正確認(rèn)知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值； ▲ 透視大數(shù)據(jù)的基本規(guī)律和特性，掌握大數(shù)據(jù)思維，提高工作效率； ▲ 結(jié)合自身行業(yè)特性，展開(kāi)數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問(wèn)題和機(jī)會(huì)； ▲ 基于用戶畫(huà)像構(gòu)建，進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，為客戶提供個(gè)性服務(wù)； ▲ 拓展數(shù)據(jù)獲取渠道，整合相關(guān)行業(yè)優(yōu)質(zhì)客戶資源，提升業(yè)績(jī)水平。

 課程背景：

從IT到DT，數(shù)字化時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，很多企業(yè)營(yíng)銷方式卻還停留在粗放狀態(tài)，這是對(duì)數(shù)據(jù)資源的極大浪費(fèi)。今天的生活，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高度普及，人們?nèi)粘缀跛械男袨?，都可以被記錄和?chǔ)存下來(lái)。這些沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對(duì)于企業(yè)而言就是最重要的營(yíng)銷利器。

阿里巴巴掌握了中國(guó)人的消費(fèi)記錄，騰訊獲取了我們的社交關(guān)系鏈，滴滴出行和百度地圖最清楚人們的行動(dòng)軌跡，美團(tuán)最了解我們的吃喝玩樂(lè)。甚至人們平時(shí)用鍵盤(pán)和手機(jī)打字，也被搜狗掌握了我們的輸入習(xí)慣。

然而，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是傳統(tǒng)行業(yè)的短板，尤其在營(yíng)銷方面，數(shù)據(jù)利用基本上處于簡(jiǎn)單查詢、報(bào)表提交層面。主要是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應(yīng)用，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)意識(shí)不強(qiáng)，數(shù)據(jù)思維缺乏，數(shù)據(jù)應(yīng)用滯后。在客戶行為分析，消費(fèi)心理捕捉，個(gè)性化服務(wù)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新、洞察市場(chǎng)趨勢(shì)等方面亟待提升。

大數(shù)據(jù)是一座待挖掘的“金礦”，其中最為關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)，是對(duì)用戶畫(huà)像的應(yīng)用。什么是用戶畫(huà)像？可以簡(jiǎn)單理解為：個(gè)體有差異，群體有共性。也就是所謂物以類聚，人以群分。這種差異和共性，可能體現(xiàn)在消費(fèi)特性上，也可能體現(xiàn)在行為偏好乃至心理活動(dòng)上。用戶畫(huà)像是個(gè)體的DNA，越了解它，就越能夠做出正確決策，從而達(dá)到最好的營(yíng)銷轉(zhuǎn)化效果。

  

課程大綱

引言：數(shù)字時(shí)代企業(yè)生存之道——保持饑餓感

案例解析：疫情之下的逆襲：釘釘用戶數(shù)超11億

第一講：數(shù)字化背景下的商業(yè)變革

一、傳統(tǒng)行業(yè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)面臨的難點(diǎn)

1. 數(shù)據(jù)思維：數(shù)據(jù)意識(shí)較弱，人才儲(chǔ)備不足

2. 數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)積累時(shí)間長(zhǎng)，但質(zhì)量不佳

3. 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：應(yīng)用場(chǎng)景不夠，缺乏業(yè)務(wù)突破點(diǎn)

4. 數(shù)據(jù)應(yīng)用：條件所限，缺少應(yīng)用的成功案例

5. 數(shù)據(jù)共享：數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，難以發(fā)揮整體作用

二、大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

1. 產(chǎn)品研發(fā)：數(shù)據(jù)反饋與產(chǎn)品定位

2. 用戶畫(huà)像：消費(fèi)者心理行為分析

3. 精準(zhǔn)營(yíng)銷：痛點(diǎn)捕捉與需求觸達(dá)

案例解析：從產(chǎn)品定義到精準(zhǔn)營(yíng)銷，眾安保險(xiǎn)如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)

4. 風(fēng)險(xiǎn)管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

案例解析：上海外灘陳毅廣場(chǎng)踩踏事件的反思和啟示

5. 運(yùn)營(yíng)效率：智能化和精細(xì)化管理

6. 創(chuàng)新服務(wù)：消費(fèi)者個(gè)性化需求滿足

案例解析：門(mén)店暴增，“優(yōu)剪”的大數(shù)據(jù)思維和顛覆式創(chuàng)新

三、大數(shù)據(jù)的外部環(huán)境和基礎(chǔ)條件

1. 阿里巴巴新戰(zhàn)略：數(shù)字經(jīng)濟(jì)體

2. 大數(shù)據(jù)三個(gè)要素

1）大——海量，平臺(tái)級(jí)

2）數(shù)——信息，結(jié)構(gòu)化

3）據(jù)——精準(zhǔn)、可依賴

3. 大數(shù)據(jù)的六個(gè)特征

案例解析：五常大米，下單即送

4. 大數(shù)據(jù)的三種類型

1）消費(fèi)數(shù)據(jù)——多維度記錄

2）機(jī)器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語(yǔ)音、影像

3）行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易

5. 大數(shù)據(jù)與5G

6. 大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)

7. 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

8. 大數(shù)據(jù)與人工智能

 

第二講：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)流程及應(yīng)用策略

一、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用方向

1. 發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)存在的不足

2. 市場(chǎng)變化和競(jìng)對(duì)動(dòng)態(tài)

3. 客戶需求與極致體驗(yàn)

4. 個(gè)性化營(yíng)銷方案制定

5. 洞察行業(yè)周期性走勢(shì)

6. 為決策提供有效依據(jù)

二、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點(diǎn)

1. 統(tǒng)計(jì)性分析

1）設(shè)定指標(biāo)——轉(zhuǎn)化率、留存率、活躍度

2）不同維度的統(tǒng)計(jì)分析

3）導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取

案例解析：飛機(jī)真的是最安全的交通工具？

實(shí)戰(zhàn)分享：從某外賣平臺(tái)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，你能看出什么？

2. 預(yù)測(cè)性分析

1）捕捉各個(gè)因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)

2）通過(guò)歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢(shì)

3）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，預(yù)判和管控

案例解析：為什么電力數(shù)據(jù)真實(shí)反映了國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況？

案例解析：“雙十一”背后阿里云強(qiáng)悍的數(shù)據(jù)處理能力

3. 可視化分析

1）形成觀點(diǎn)和結(jié)論

2）文不如表，表不如圖

3）呈現(xiàn)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(diǎn)

4. 分析思維訓(xùn)練

1）對(duì)比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián)，橫向與縱向擴(kuò)展

2）深入了解各業(yè)務(wù)板塊，使分析工作貼合實(shí)際

3）比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識(shí)

思維訓(xùn)練：為什么大部分人對(duì)中國(guó)房?jī)r(jià)走勢(shì)預(yù)測(cè)失誤？

實(shí)戰(zhàn)分享：如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析識(shí)別已損壞的共享雨傘？

三、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)流程

1. 數(shù)據(jù)接入

2. 數(shù)據(jù)整合

3. 數(shù)據(jù)清洗

4. 數(shù)據(jù)分析

5. 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

6. 建模應(yīng)用

四、大數(shù)據(jù)內(nèi)部采集與外部整合

1. 內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點(diǎn)

1）完整性——數(shù)據(jù)累積效應(yīng)

2）連續(xù)性——周期變化趨勢(shì)

3）多維度——數(shù)據(jù)的多樣性

4）傾向性——目標(biāo)數(shù)據(jù)提取

2. 外部數(shù)據(jù)渠道開(kāi)拓與整合優(yōu)化

1）“互聯(lián)網(wǎng)+”的趨勢(shì)

2）構(gòu)建跨平臺(tái)信息采集體系

實(shí)戰(zhàn)分享:WiFi運(yùn)營(yíng)商“百米生活”與公安網(wǎng)監(jiān)的大數(shù)據(jù)合作

 

第三講：基于用戶畫(huà)像的精準(zhǔn)營(yíng)銷和創(chuàng)新服務(wù)

一、什么是用戶畫(huà)像

1. 用戶DNA

2. 營(yíng)銷依據(jù)

3. 效果轉(zhuǎn)化

案例解析：今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？

案例解析：70后談存錢(qián)、80后談還錢(qián)、90后談花錢(qián)

二、用戶畫(huà)像構(gòu)建

1. 用戶需求洞察

1）用戶角色屬性劃分

2）用戶真?zhèn)涡枨笳鐒e

3）保持傾聽(tīng)，獨(dú)立判斷

案例解析：郵政VS順豐，用戶的槽點(diǎn)在哪里？

2. 數(shù)據(jù)源的建立

1）用戶數(shù)據(jù)

2）行為數(shù)據(jù)

3）消費(fèi)數(shù)據(jù)

4）商品數(shù)據(jù)

5）客服數(shù)據(jù)

3. 數(shù)據(jù)建模及規(guī)則

1）購(gòu)買力模型

2）群體畫(huà)像模型

3）購(gòu)買興趣模型

4）促銷敏感度模型

案例解析：瞄準(zhǔn)社區(qū)生鮮，錢(qián)大媽?xiě){什么火爆？

三、用戶標(biāo)簽體系

1. 用戶的基礎(chǔ)信息

2. 用戶的社會(huì)屬性

3. 用戶的行為偏好

4. 用戶的心理特征

5. 用戶的異常情況

6. 用戶的使用特權(quán)

實(shí)戰(zhàn)分享：用戶畫(huà)像偏差：某廚具廠家線上推廣遭遇的困惑

實(shí)戰(zhàn)分享：用戶群體重構(gòu)：某家電生產(chǎn)企業(yè)的營(yíng)銷模式轉(zhuǎn)型策略

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